Vespaは、開発者がカスタマイズのニーズに合わせて機能を拡張することを可能にする：
- カスタムJavaコンポーネントSearcher（クエリ処理に介入する）またはRanker（ソートロジックを定義する）サブクラスを記述します。開発ドキュメント.
- 外部モデルの統合シーケンシングの段階で呼び出されるONNXまたはTensorFlowモデル（CTR予測モデルなど）をデプロイする。
- プラグインの設定コンフィギュレーションを変更することにより、デフォルトの動作をオーバーライドする。
具体的な手順::
- Maven を使用して拡張コードをコンパイルし、JAR パッケージを生成します。
- とおす
vespa deploy --application my-custom-appインスタンスにデプロイする。 - カスタム・ランキング・モデルの指定など、クエリで新しいコンポーネントを参照する：
{ "ranking": "my_custom_ranker" }
ほら拡張機能はVespaのバージョンとの互換性を確保する必要があるため、オープンソースリポジトリの更新と定期的に同期することを推奨します。複雑な要件に対しては、Vespaのストリーミング処理APIと組み合わせてリアルタイムデータパイプラインを実装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 " 開発者はどのようにVespa.aiの機能を拡張できますか？具体的な方法は？
