O Vespa permite que os desenvolvedores ampliem a funcionalidade para atender às necessidades de personalização:
- Componentes Java personalizadosEscreva as subclasses Searcher (intervém no processo de consulta) ou Ranker (define a lógica de classificação), referindo-se à classe oficialdocumentação de desenvolvimento.
- Integração de modelos externosImplementação de modelos ONNX ou TensorFlow que são chamados durante a fase de sequenciamento (por exemplo, modelos de previsão de CTR).
- Configuração do plug-inSubstituir o comportamento padrão modificando a configuração (por exemplo, ajustando o parâmetro de índice HNSW).
Etapas específicas::
- Compile o código de extensão usando o Maven para gerar pacotes JAR.
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
vespa deploy --application my-custom-appImplementar em instâncias. - Referência a novos componentes em uma consulta, como a especificação de um modelo de classificação personalizado:
{ "ranking": "my_custom_ranker" }
advertênciaSe as extensões precisarem garantir a compatibilidade com a versão Vespa, é recomendável sincronizar regularmente com as atualizações do repositório de código aberto. Para requisitos complexos, pipelines de dados em tempo real podem ser implementados em combinação com a API de processamento de streaming da Vespa.
Essa resposta foi extraída do artigoVespa.ai: uma plataforma de código aberto para criar sistemas eficientes de pesquisa e recomendação de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como os desenvolvedores podem ampliar a funcionalidade do Vespa.ai? Quais são algumas formas específicas?
