Vespa ermöglicht es Entwicklern, die Funktionalität zu erweitern, um Anpassungen vorzunehmen:
- Benutzerdefinierte Java-KomponentenSearcher: Schreiben Sie die Unterklassen Searcher (greift in den Abfrageprozess ein) oder Ranker (definiert die Sortierlogik) und verweisen Sie auf die offizielleEntwicklungsdokumentation.
- Integration von externen ModellenEinsatz von ONNX- oder TensorFlow-Modellen, die während der Sequenzierungsphase aufgerufen werden (z.B. CTR-Vorhersagemodelle).
- Plug-in-KonfigurationÜberschreiben Sie das Standardverhalten, indem Sie die Konfiguration ändern (z. B. indem Sie den HNSW-Indexparameter anpassen).
Spezifische Schritte::
- Kompilieren Sie den Erweiterungscode mit Maven, um JAR-Pakete zu erzeugen.
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
vespa deploy --application my-custom-appAuf Instanzen verteilen. - Verweis auf neue Komponenten in einer Abfrage, wie z. B. die Angabe eines benutzerdefinierten Ranking-Modells:
{ "ranking": "my_custom_ranker" }
caveatErweiterungen müssen die Kompatibilität mit der Vespa-Version sicherstellen. Es wird empfohlen, regelmäßig mit den Updates des Open-Source-Repositorys zu synchronisieren. Für komplexe Anforderungen können Echtzeit-Datenpipelines in Kombination mit der Streaming Processing API von Vespa implementiert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVespa.ai: eine Open-Source-Plattform für den Aufbau effizienter KI-Such- und EmpfehlungssystemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können Entwickler die Funktionalität von Vespa.ai erweitern? Was sind einige spezifische Möglichkeiten?
