Die hybride Abfrage-Engine von Vespa.ai durchbricht die Beschränkungen herkömmlicher Suchtechnologien, indem sie Vektorähnlichkeitsberechnungen, Schlüsselwortabgleich und strukturierte Filterung nahtlos in dieselbe Abfrage integriert. Die technische Implementierung basiert auf der Abfragesprache YQL, die es Entwicklern ermöglicht, einen einzigen API-Aufruf auszuführen, der Folgendes umfasstnearestNeighborVektorsuche unduserQueryZusammengesetzte Abfrage für die Textsuche. In einem typischen E-Commerce-Anwendungsszenario, in dem ein Nutzer nach "Sportschuhen" sucht, kann das System nicht nur die Schlüsselwörter der Produktbeschreibung abgleichen, sondern auch visuell ähnliche Modelle durch Bildmerkmalvektoren empfehlen.
Die Plattform verwendet eine mehrschichtige Architektur, um diese Funktion zu realisieren: die untere Schicht verwendet den verbesserten HNSW-Algorithmus, um die Vektorsuche zu beschleunigen, die mittlere Schicht kombiniert mit dem invertierten Index, um die Textsuche zu bewältigen, und die oberste Schicht passt die Reihenfolge der Ergebnisse dynamisch durch maschinelle Lernmodelle an. Dieses Design verbessert die Suchrelevanz im Vergleich zu einer Lösung mit nur einer Technologie erheblich. In professionellen Szenarien, wie z. B. bei der Suche nach akademischen Arbeiten, kann die Multi-Vektor-Darstellungstechnologie gleichzeitig die semantischen Merkmale von Titel, Zusammenfassung und Textkörper abgleichen, um eine genauere Wissensentdeckung zu erreichen.
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