Como uma plataforma de código aberto projetada para cenários de pesquisa e recomendação de IA, o valor central da Vespa.ai está em sua capacidade de processar com eficiência dados em escala de bilhões. A plataforma adota uma arquitetura de consulta híbrida exclusiva que suporta simultaneamente a pesquisa vetorial, a pesquisa de texto e o processamento de dados estruturados, além de obter uma resposta em milissegundos por meio de modelos de aprendizado de máquina em tempo real. A arquitetura técnica Vespa, por meio do design do sistema distribuído e da otimização do índice HNSW, pode suportar de forma estável milhares de consultas por segundo, com controle de latência de 100 milissegundos, muito além dos indicadores de desempenho dos mecanismos de pesquisa tradicionais.
Suas vantagens técnicas se refletem principalmente em três aspectos: em primeiro lugar, o modo de pesquisa de streaming pode reduzir o custo da pesquisa de dados pessoais em 20 vezes; em segundo lugar, a tecnologia de representação multivetorial pode combinar simultaneamente vetores com diferentes recursos do documento; e, por último, o mecanismo de suporte a componentes Java de código aberto permite que os desenvolvedores ampliem livremente a funcionalidade. Esses recursos fazem do Vespa a solução preferida de empresas como Spotify e Yahoo, especialmente para cenários de negócios que exigem processamento em tempo real de grandes quantidades de dados.
Essa resposta foi extraída do artigoVespa.ai: uma plataforma de código aberto para criar sistemas eficientes de pesquisa e recomendação de IAO
