VespaModo de pesquisa de streamingHá vantagens significativas em processar dinamicamente subconjuntos de dados em vez de indexação completa:
- eficiência de custosReduz o consumo de recursos em 20 vezes em comparação com a pesquisa tradicional, eliminando a necessidade de criar um índice completo.
- PrivacidadeCarga de dados sob demanda, adequada para o processamento de dados pessoais confidenciais (por exemplo, registros médicos, documentos da intranet corporativa).
- atualidadeNovos dados podem ser adicionados para participar de pesquisas imediatamente, sem esperar que o índice seja reconstruído.
Cenários aplicáveisIncluído:
- Caixa de correio pessoal/pesquisa de arquivosOs usuários só podem acessar seus próprios dados, evitando os riscos de privacidade da indexação de volume total.
- Cenários de permissão dinâmicaPor exemplo, o Enterprise Documentation System, filtrando o conteúdo que os usuários não têm permissão para acessar.
- Dados altamente atualizadosPor exemplo, análise de registro em tempo real, buscando as entradas mais recentes sem precisar reconstruir o índice com frequência.
Habilitado por marcação no modelo de dados"mode": "streaming"e garante que os parâmetros de contexto do usuário sejam transmitidos no momento da consulta. Esse design equilibra segurança e desempenho e é um dos recursos que diferencia o Vespa de outras estruturas de pesquisa.
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 " Quais são as vantagens exclusivas do modelo de pesquisa de streaming da Vespa.ai? Quais são os cenários para os quais ele é adequado?
