ReactiveSearch 开源项目教程
1. 项目介绍
ReactiveSearch 是一个用于 React 和 Vue 的 UI 组件库,专为与 ReactiveSearch 云服务配合使用而设计。它提供了超过 20 个 UI 组件,包括列表、范围选择、搜索界面、结果展示、AI 回答、图表等,能够帮助开发者快速构建复杂的搜索界面。ReactiveSearch 支持与 Elasticsearch、OpenSearch、Solr 和 MongoDB 等后端搜索引擎集成,适用于构建各种搜索应用,如电子商务、电影搜索、仪表盘等。
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要在你的项目中安装 ReactiveSearch 库。如果你使用的是 React,可以使用以下命令进行安装:
npm install @appbaseio/reactivesearch
如果你使用的是 Vue,可以使用以下命令进行安装:
npm install @appbaseio/reactivesearch-vue
快速示例
以下是一个简单的 React 示例,展示如何使用 ReactiveSearch 构建一个基本的搜索界面:
import React from 'react';
import { ReactiveBase, DataSearch, ReactiveList } from '@appbaseio/reactivesearch';
const App = () => (
<ReactiveBase
app="good-books-ds"
credentials="X1-ZWz1g97zxa721e_3mtq"
>
<DataSearch
componentId="searchbox"
dataField={['original_title', 'original_title.search']}
placeholder="Search for books"
/>
<ReactiveList
componentId="result"
dataField="original_title"
size={10}
pagination={true}
react={{
and: ["searchbox"]
}}
renderItem={(res) => (
<div key={res._id}>
<h3>{res.original_title}</h3>
<p>{res.authors}</p>
</div>
)}
/>
</ReactiveBase>
);
export default App;
在这个示例中,我们使用了 ReactiveBase 作为基础组件,DataSearch 用于搜索框,ReactiveList 用于展示搜索结果。
3. 应用案例和最佳实践
电子商务搜索界面
ReactiveSearch 可以用于构建复杂的电子商务搜索界面。例如,你可以使用 SingleList 组件来实现类别过滤,RangeSlider 组件来实现价格范围过滤,SearchBox 组件来实现搜索功能,ReactiveList 组件来展示搜索结果。
电影搜索应用
你可以使用 ReactiveSearch 构建一个电影搜索应用,用户可以通过搜索框查找电影,并使用过滤器来缩小搜索范围。你可以参考 Movie Search Demo 了解更多详细信息。
仪表盘搜索和图表
ReactiveSearch 还支持与图表组件集成,可以用于构建包含搜索和图表功能的仪表盘。你可以参考 Dashboard Search and Charts Demo 了解更多详细信息。
4. 典型生态项目
ReactiveSearch API
ReactiveSearch API 是一个 API 网关,用于与 Elasticsearch、OpenSearch、Solr 和 MongoDB 等搜索引擎集成。它提供了安全性、速率限制、记录分析和请求日志等功能。
Searchbox
Searchbox 是一个轻量级且性能优化的搜索框 UI 库,用于查询和显示 ReactiveSearch 云服务的结果。它支持 Vanilla JS、React Native 和 Flutter 等框架。
dejavu
dejavu 是一个 Elasticsearch 和 OpenSearch 的数据查看和编辑应用,可以帮助你管理和查看你的搜索数据。
appbase-js
appbase-js 是一个用于索引数据的 JavaScript 库,适用于需要与 ReactiveSearch 云服务集成的项目。
通过这些生态项目,你可以进一步扩展和增强你的搜索应用功能。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00