VespaクラウドサービスによるAI検索アプリケーションの導入は、以下のステップに分かれる：
- アカウント登録アクセス コンソール 登録を完了する。
- アプリケーションの作成コンソールで新規アプリケーションを作成し、適切な地域とノード構成（データ量に応じてノード数を調整するなど）を選択します。
- 設定のアップロードプラットフォーム経由でアップロードするデータモデル定義ファイル（Schemaなど）と検索ランキング設定（Ranking）を準備する。
- 配備とテストシステムが自動的にデプロイを完了した後、例えばVespa API経由でクエリーリクエストが送信されます：
{ "yql": "select * from sources * where userQuery()" }
ほらクラウドサービスは、迅速な検証や中小規模のプロジェクトに適しています。複雑な要件（カスタマイズされたランキング・ロジックなど）の場合は、ローカル開発と組み合わせて機能を拡張することができます。
クラウドサービスは、ローカルでの導入と比較して、環境設定やクラスタのメンテナンスにかかるコストが不要なため、O&Mリソースが不足しているチームに適している。
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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