VespasStreaming-SuchmodusDie dynamische Verarbeitung von Teilmengen von Daten bietet erhebliche Vorteile gegenüber einer vollständigen Indizierung:
- KosteneffizienzReduzierung des Ressourcenverbrauchs um das 20-fache im Vergleich zur herkömmlichen Suche, da kein vollständiger Index mehr erstellt werden muss.
- DatenschutzData-on-demand loading, geeignet für die Verarbeitung sensibler personenbezogener Daten (z.B. Krankenakten, Intranet-Dokumente von Unternehmen).
- AktualitätNeue Daten können sofort in die Suche einbezogen werden, ohne dass der Index neu aufgebaut werden muss.
Anwendbare SzenarienEingeschlossen:
- Persönliche Mailbox/DateisucheBenutzer können nur auf ihre eigenen Daten zugreifen, so dass die Risiken für den Schutz der Privatsphäre, die mit der Indizierung ganzer Datenmengen verbunden sind, vermieden werden.
- Dynamische Berechtigungsszenarienz.B. Enterprise Documentation System, Filterung von Inhalten, auf die Benutzer keine Zugriffsberechtigung haben.
- Hochgradig aktualisierte DatenZum Beispiel die Echtzeit-Analyse von Protokollen, die Suche nach den neuesten Einträgen, ohne dass der Index häufig neu aufgebaut werden muss.
Aktiviert durch Markierung im Datenmodell"mode": "streaming"und stellt sicher, dass die Parameter für den Benutzerkontext zur Abfragezeit übergeben werden. Dieses Design sorgt für ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Leistung und ist eines der Merkmale, die Vespa von anderen Such-Frameworks unterscheidet.
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 " Was sind die einzigartigen Vorteile des Streaming-Suchmodells von Vespa.ai? Für welche Szenarien ist es geeignet?
