ベスパストリーミング検索モード完全なインデックスではなく、データのサブセットを動的に処理することには大きな利点がある：
- コスト効率完全なインデックスを構築する必要がないため、従来の検索に比べてリソース消費を20分の1に削減。
- プライバシーデータ・オンデマンド・ローディングは、機密性の高い個人データ（医療記録や企業のイントラネット文書など）の処理に適しています。
- 時事性インデックスが再構築されるのを待つことなく、新しいデータを即座に追加して検索に参加させることができます。
適用シナリオ含まれている：
- 個人メールボックス/ファイル検索ユーザーは自分のデータにしかアクセスできないため、フルボリュームインデックスのプライバシーリスクを避けることができます。
- 動的許可シナリオ例：Enterprise Documentation System、ユーザーがアクセスできないコンテンツのフィルタリング。
- 高度に更新されたデータ例えば、リアルタイムのログ分析では、頻繁にインデックスを再構築することなく、最新のエントリを検索することができます。
データモデルのマーキングで有効"mode": "streaming"また、ユーザーコンテキストパラメータがクエリ時に渡されることを保証します。この設計はセキュリティとパフォーマンスのバランスをとり、Vespaを他の検索フレームワークと一線を画す特徴のひとつです。
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
