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开发者如何扩展Vespa.ai 的功能？有哪些具体的方法？

2025-08-22

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Vespa 允许开发者通过以下方式扩展功能，满足定制化需求：

自定义Java组件：编写Searcher（干预查询流程）或Ranker（定义排序逻辑）子类，参考官方开发文档。
集成外部模型：部署ONNX或TensorFlow模型，在排序阶段调用（如CTR预测模型）。
插件化配置：通过修改配置覆盖默认行为（如调整HNSW索引参数）。

具体操作步骤：

使用Maven编译扩展代码，生成JAR包。
通过vespa deploy --application my-custom-app部署到实例。
在查询中引用新组件，例如指定自定义排名模型：
```
{ "ranking": "my_custom_ranker" }
```

注意事项：扩展需保证与Vespa版本兼容，建议定期同步开源仓库更新。对于复杂需求，可结合Vespa的流式处理API实现实时数据管道。

本答案来源于文章《Vespa.ai：构建高效AI搜索与推荐系统的开源平台》

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