大規模データの検索遅延問題の解決策
Vespa.aiは、大規模データシナリオにおける遅延問題に対処するための多面的な最適化ソリューションを提供する：
- HNSWインデックスを使用した最適化Vespa は非常に効率的な HNSW (Hierarchical Navigable Small World) インデキシングアルゴリズムを統合しており、これは利用可能な近似最近傍探索アルゴリズムの中で最も性能が高く、特に高次元ベクトルデータの処理に適しています。
- ハイブリッドクエリーアーキテクチャーの設計ベクトル検索、テキスト検索、構造化データの並列処理をサポートし、インテリジェント・ルーティングと分散処理によってクエリの待ち時間を短縮します。
- 分散ノードのスケーリングデータサイズに応じてノードを追加してスループットを向上させることができ、1つのクラスタで毎秒数千のクエリを処理できる。
具体的な最適化ステップ
- HNSWのインデックス作成パラメータ（例：neighbers-to-explore=200、ef-construction=400）を設定することで、リコールとパフォーマンスのバランスをとる。
- ハイブリッドクエリYQL構文を採用し、複数の検索意図を同時に表現
- データ量に応じてノード数を計画し、10億データに対して少なくとも3つのワーカーノードを持つことを推奨します。
期待される結果：公式のテストデータによると、クエリの遅延は10億データの下で100ミリ秒以内に安定的に制御することができ、これは従来の検索エンジンのソリューションよりも大幅に優れています。
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
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