Vespa.ai 的核心功能主要围绕高效搜索与推荐设计的,其技术特点包括:
- 混合查询能力:支持向量搜索、文本搜索及结构化数据的混合查询,满足复杂场景需求(如电商搜索中同时匹配商品图像和描述)。
- 实时机器学习推理:集成TensorFlow或ONNX模型,直接在搜索过程中实现动态结果排序优化。
- 超大规模数据处理:可处理亿级数据,每秒支持数千次查询,延迟控制在100毫秒内。
- 流式搜索模式:仅处理相关数据子集,降低20倍成本,适用于隐私敏感场景。
- 高性能索引:集成HNSW(分层导航小世界)算法优化最近邻搜索效率。
- 多向量表示:允许文档包含多个向量字段,提升搜索精准度(例如同时匹配论文标题和正文内容)。
此外,Vespa 提供开源代码和云服务两种部署方式,支持开发者通过Java自定义扩展功能。
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》