Vespa.ai重新定义了推荐系统的实时性标准，其架构将特征检索与模型推理压缩在10毫秒级延迟内完成。系统工作流程包含三个关键阶段：首先通过倒排索引快速筛选候选集，然后加载用户行为特征和内容特征，最终由集成的TensorFlow或ONNX模型执行毫秒级推理。Spotify的实践表明，该架构可使推荐内容更新时效从小时级提升到秒级，显著增强个性化体验。
技术实现上，平台采用内存计算模式避免磁盘IO瓶颈，配合动态分片机制实现横向扩展。特有的层级排名功能支持先粗排后精排的两阶段处理，既保证效果又控制成本。在新闻推荐场景中，系统能即时反映用户的点击反馈；电商平台则利用该特性实现”看了又看”的实时商品推荐，转化率比批处理模式提升30%以上。
本答案来源于文章《Vespa.ai：构建高效AI搜索与推荐系统的开源平台》
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