Vespa 允许开发者通过以下方式扩展功能，满足定制化需求：
- 自定义Java组件：编写Searcher（干预查询流程）或Ranker（定义排序逻辑）子类，参考官方开发文档The
- 集成外部模型：部署ONNX或TensorFlow模型，在排序阶段调用（如CTR预测模型）。
- 插件化配置：通过修改配置覆盖默认行为（如调整HNSW索引参数）。
Specific steps::
- 使用Maven编译扩展代码，生成JAR包。
- pass (a bill or inspection etc)
vespa deploy --application my-custom-app部署到实例。 - 在查询中引用新组件，例如指定自定义排名模型：
{ "ranking": "my_custom_ranker" }
caveat：扩展需保证与Vespa版本兼容，建议定期同步开源仓库更新。对于复杂需求，可结合Vespa的流式处理API实现实时数据管道。
This answer comes from the articleVespa.ai: an open source platform for building efficient AI search and recommendation systemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 开发者如何扩展Vespa.ai 的功能？有哪些具体的方法？
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