Vespa.ai：构建高效AI搜索与推荐系统的开源平台

Vespa.ai 是一个开源的AI搜索与推荐平台，专注于处理大规模数据，提供高效的搜索、推荐和个性化服务。它支持向量搜索、文本搜索和结构化数据处理，结合机器学习模型实现实时推理。Vespa 能处理亿级数据，响应速度快，延迟低至100毫秒以下，适合企业级应用。平台提供云服务和本地部署选项，开源代码在GitHub上维护，开发者可自由扩展功能。Vespa 被广泛应用于电商、个性化推荐和学术研究等领域，以其高性能和灵活性受到Spotify、Yahoo等企业的认可。

功能列表

• 支持向量、文本和结构化数据的混合查询，满足复杂搜索需求。
• 提供实时机器学习模型推理，优化搜索结果排名。
• 支持亿级数据规模，处理每秒数千次查询，延迟低于100毫秒。
• 提供流式搜索模式，针对个人数据搜索降低20倍成本。
• 开源代码，支持开发者自定义Java组件扩展功能。
• 提供Vespa云服务，简化部署与管理。
• 支持多向量表示和混合搜索，提升搜索相关性。
• 集成HNSW索引，优化最近邻搜索性能。

使用帮助

安装与部署

Vespa 提供两种使用方式：通过Vespa云服务部署或本地运行。云服务适合快速上手，本地部署适合需要深度定制的用户。

云服务部署

1. 访问 console.vespa-cloud.com，注册账号。
2. 创建新应用，选择地区和配置（如节点数量）。
3. 上传数据模型和配置文件，平台自动完成部署。
4. 使用Vespa API发送查询，获取搜索或推荐结果。

本地部署

1. 确保系统安装Java 17和Maven 3.8+，推荐使用AlmaLinux 8。[](https://github.com/vespa-engine/vespa)
2. 克隆GitHub仓库：

   git clone https://github.com/vespa-engine/vespa
   

3. 进入项目目录，运行Maven构建：

   mvn install
   

4. 配置开发环境，参考 https://docs.vespa.ai/en/getting-started.html。
5. 启动Vespa实例：

   vespa deploy
   

6. 添加节点以提高冗余性，确保高可用性。

主要功能操作

向量搜索与混合查询

Vespa 支持向量、文本和结构化数据的混合查询，适合复杂场景如电商搜索。用户可通过API发送查询请求：

{
"yql": "select * from sources * where userQuery() or nearestNeighbor(vector_field, query_vector);",
"query_vector": [0.1, 0.2, ...],
"hits": 10
}

• 操作步骤：上传数据到Vespa，定义向量字段和文本字段。使用YQL（Vespa查询语言）编写查询，结合向量相似性和关键词搜索。结果会根据机器学习模型自动排序。
• 特色功能：支持多向量表示，允许文档包含多个向量，提升搜索精准度。例如，在学术搜索中，可同时匹配论文标题和内容向量。

实时推荐

Vespa 的推荐系统结合检索和机器学习评估，快速返回个性化结果。配置步骤：

1. 定义数据模型，包含用户行为和内容特征。
2. 上传机器学习模型（如TensorFlow或ONNX格式）。
3. 使用API调用推荐接口：

   {
   "yql": "select * from sources * where user_id = '123';",
   "ranking": "personalization_model"
   }
   

• 操作步骤：上传用户和内容数据，设置排名模型。Vespa 会根据模型实时计算推荐结果，适合新闻推荐或电商商品推荐。

流式搜索

流式搜索针对个人数据场景，成本低且高效。操作方式：

1. 配置数据源，标记为流式模式：

   {
   "schema": {
   "document": {
   "mode": "streaming"
   }
   }
   }
   

2. 上传个人数据，发送查询请求。Vespa 仅处理相关数据子集，降低资源消耗。

• 特色功能：流式搜索无需构建完整索引，适合隐私敏感场景，如个人邮件搜索。

扩展功能

开发者可通过Java组件扩展Vespa功能：

1. 编写自定义Searcher或Ranker，参考 https://docs.vespa.ai/en/developing-applications.html。
2. 编译并部署到Vespa实例：

   vespa deploy --application my-custom-app
   

3. 测试功能，确保与现有API兼容。

使用注意事项

• 定期更新Vespa版本，获取最新功能（如2025年6月新增的层级排名和分块支持）。
• 检查API文档 https://docs.vespa.ai，确保查询语法正确。
• 云服务用户需监控配额，避免超限导致服务中断。

应用场景

1. 电商搜索与推荐
   Vespa 支持结合文本、图像和结构化数据的搜索，适合电商平台。用户可搜索商品，同时获取个性化推荐。例如，输入“运动鞋”时，Vespa 返回匹配商品并推荐相关款式。
2. 学术研究
   Vespa 处理学术数据集（如COVID-19研究数据集），支持向量搜索和关键词查询。研究人员可快速检索论文，提升研究效率。
3. 个性化内容推荐
   媒体平台使用Vespa提供新闻或视频推荐。系统根据用户行为实时生成推荐列表，提升用户体验。
4. 隐私敏感搜索
   流式搜索模式适合处理个人数据，如邮件或文档搜索，保护隐私同时保持高效。

QA

1. Vespa是否免费？
   Vespa 是开源平台，代码免费使用，托管在GitHub。云服务需付费，具体价格见 https://vespa.ai。
2. Vespa支持哪些数据类型？
   支持向量、文本、结构化数据和张量，适合复杂查询和推理。
3. 如何优化搜索性能？
   使用HNSW索引优化向量搜索，调整排名模型提升相关性，增加节点提高吞吐量。
4. Vespa适合小型项目吗？
   是的，Vespa 支持小规模部署，单节点即可运行，适合初创企业或个人项目。