Vespa的流式搜索模式通过动态处理数据子集而非全量索引，具有显著优势：
- Cost efficiency：相比传统搜索降低20倍资源消耗，因无需构建完整索引。
- Privacy：数据按需加载，适合处理敏感个人数据（如医疗记录、企业内网文档）。
- topicality：新增数据可立即参与搜索，无需等待索引重建。
Applicable ScenariosIncluded:
- 个人邮箱/文件搜索：用户仅能访问自身数据，避免全量索引的隐私风险。
- 动态权限场景：如企业文档系统，过滤用户无权限访问的内容。
- 高更新频率数据：例如实时日志分析，搜索最新条目而无需频繁重建索引。
启用方式为在数据模型中标记"mode": "streaming"，并确保查询时传入用户上下文参数。这种设计兼顾了安全性与性能，是Vespa区别于其他搜索框架的特色功能之一。
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 " Vespa.ai 的流式搜索模式有哪些独特优势？适用于哪些场景？
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