Vespa.aiのハイブリッドクエリーエンジンは、ベクトル類似度計算、キーワードマッチング、構造化フィルタリングを同じクエリー内でシームレスに統合することで、従来の検索テクノロジーの限界を打ち破ります。その技術的実装はYQLクエリ言語に基づいており、開発者は以下を含む単一のAPIコールを実行することができます。nearestNeighborベクトル検索とuserQueryテキスト検索の複合クエリ。典型的な電子商取引アプリケーションのシナリオでは、ユーザーが「スポーツシューズ」を検索すると、システムは商品説明のキーワードにマッチするだけでなく、画像特徴ベクトルを通じて視覚的に類似したスタイルを推薦することもできる。
最下層は改良されたHNSWアルゴリズムを使用してベクトル検索を高速化し、中間層は転置インデックスと組み合わせてテキスト検索を処理し、最上層は機械学習モデルによって結果の順序を動的に調整します。学術論文検索のような専門的な場面では、マルチベクトル表現技術により、タイトル、抄録、本文の意味的特徴を同時に照合し、より正確な知識発見を実現することができます。
この答えは記事から得たものである。Vespa.ai: 効率的なAI検索・推薦システム構築のためのオープンソースプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ハイブリッドクエリ機能により、Vespa.aiは複雑な検索シナリオに理想的なものとなる。
