A funcionalidade principal do Vespa.ai foi projetada para oferecer pesquisa e recomendações eficientes, e seus recursos técnicos incluem:
- Recurso de consulta híbridaEle suporta pesquisa vetorial, pesquisa de texto e consultas mistas em dados estruturados para atender às necessidades de cenários complexos (por exemplo, correspondência de imagens e descrições de produtos simultaneamente na pesquisa de comércio eletrônico).
- Inferência de aprendizado de máquina em tempo realIntegração de modelos TensorFlow ou ONNX para permitir a otimização dinâmica da classificação de resultados diretamente durante o processo de pesquisa.
- Processamento de dados em escala muito grandeManipula centenas de milhões de dados e suporta milhares de consultas por segundo com latência controlada para 100 milissegundos.
- Modo de pesquisa de streamingProcessamento de dados: processa apenas um subconjunto de dados relevantes, reduzindo os custos em um fator de 20 para cenários sensíveis à privacidade.
- Indexação de alto desempenhoIntegração do algoritmo HNSW (Hierarchical Navigation Small World) para otimizar a eficiência da pesquisa do vizinho mais próximo.
- representação multivetorialPermitir que os documentos contenham vários campos vetoriais para melhorar a precisão da pesquisa (por exemplo, correspondência entre o título e o conteúdo do corpo de um documento).
Além disso, o Vespa oferece implantação de serviços em nuvem e de código aberto e oferece suporte aos desenvolvedores para personalizar a funcionalidade estendida por meio de Java.
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 os principais recursos técnicos do Vespa.ai?
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