Vespa.ai的混合查询引擎突破了传统搜索技术的局限，在同一查询中无缝整合向量相似度计算、关键词匹配和结构化过滤。其技术实现基于YQL查询语言，允许开发者通过单一API调用执行包含nearestNeighbor向量搜索和userQuery文本搜索的复合查询。典型的电商应用场景中，用户搜索”运动鞋”时，系统既能匹配商品描述关键词，又能通过图像特征向量推荐视觉相似的款式。
平台采用分层架构实现该功能：底层使用改进的HNSW算法加速向量检索，中层结合倒排索引处理文本搜索，上层通过机器学习模型动态调整结果排序。这种设计使搜索相关性相比单一技术方案提升显著，在学术论文检索等专业场景中，多向量表示技术可同时匹配标题、摘要和正文的语义特征，实现更精准的知识发现。
本答案来源于文章《Vespa.ai：构建高效AI搜索与推荐系统的开源平台》
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