O mecanismo de consulta híbrida do Vespa.ai rompe as limitações das tecnologias de pesquisa tradicionais ao integrar perfeitamente a computação de similaridade vetorial, a correspondência de palavras-chave e a filtragem estruturada na mesma consulta. Sua implementação técnica é baseada na linguagem de consulta YQL, permitindo que os desenvolvedores executem uma única chamada de API que incluinearestNeighborPesquisa vetorial euserQueryConsulta composta para pesquisa de texto. Em um cenário típico de aplicativo de comércio eletrônico, quando um usuário pesquisa "tênis esportivos", o sistema pode não apenas corresponder às palavras-chave da descrição do produto, mas também recomendar estilos visualmente semelhantes por meio de vetores de recursos de imagem.
A plataforma adota uma arquitetura em camadas para realizar essa função: a camada inferior usa o algoritmo HNSW aprimorado para acelerar a recuperação de vetores, a camada intermediária combina com o índice invertido para lidar com a pesquisa de texto e a camada superior ajusta dinamicamente a ordenação dos resultados por meio de modelos de aprendizado de máquina. Em cenários profissionais, como a recuperação de artigos acadêmicos, a tecnologia de representação multivetorial pode combinar simultaneamente os recursos semânticos de título, resumo e corpo para obter uma descoberta de conhecimento mais precisa.
Essa resposta foi extraída do artigoVespa.ai: uma plataforma de código aberto para criar sistemas eficientes de pesquisa e recomendação de IAO
