Uma solução para o problema de atraso na pesquisa de dados em grande escala
A Vespa.ai oferece soluções de otimização multifacetadas para lidar com problemas de latência em cenários de dados em grande escala:
- Otimização usando a indexação HNSWVespa: O Vespa integra o algoritmo de indexação HNSW (Hierarchical Navigable Small World) altamente eficiente, que é um dos algoritmos de pesquisa de vizinhança mais próxima com melhor desempenho disponível e é especialmente adequado para lidar com dados vetoriais de alta dimensão.
- Projeto de arquitetura de consulta híbridaOferece suporte ao processamento paralelo de pesquisa vetorial, pesquisa de texto e dados estruturados, reduzindo a latência da consulta por meio de roteamento inteligente e processamento distribuído
- Dimensionamento de nós distribuídosNós podem ser adicionados para aumentar a taxa de transferência com base no tamanho dos dados, e um único cluster pode lidar com milhares de consultas por segundo
Etapas específicas de otimização:
- A configuração dos parâmetros de indexação do HNSW (por exemplo, neighbors-to-explore=200, ef-construction=400) equilibra a recuperação e o desempenho
- Adotar a sintaxe YQL de consulta híbrida para expressar várias intenções de pesquisa ao mesmo tempo
- Planeje o número de nós de acordo com a quantidade de dados; recomenda-se ter pelo menos 3 nós de trabalho para cada 1 bilhão de dados.
Resultados esperados: de acordo com os dados de teste oficiais, o atraso da consulta pode ser controlado de forma estável em 100 milissegundos com 1 bilhão de dados, o que é significativamente melhor do que as soluções tradicionais de mecanismos de pesquisa.
Essa resposta foi extraída do artigoVespa.ai: uma plataforma de código aberto para criar sistemas eficientes de pesquisa e recomendação de IAO
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