Vespa ist eine Open-Source-Plattform für Vektorsuche in Echtzeit, klassische Textsuche und Ranking mit Machine Learning. Ursprünglich bei Yahoo entwickelt, eignet sich Vespa für anspruchsvolle Anwendungen wie semantische Suche, Empfehlungssysteme, personalisierte Feeds und Retrieval-augmented Generation (RAG)-Pipelines.

Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken ermöglicht Vespa hybride Suchen, bei denen Vektorähnlichkeit mit strukturierten Filtern, Textrelevanz und ML-basiertem Ranking kombiniert werden kann. Die Plattform ist für geringe Latenz bei großem Datenvolumen optimiert und unterstützt Milliarden von Dokumenten im Produktiveinsatz.

Zentrale Vorteile:

• Einheitliche Suche mit Vektoren, Text und ML-Modellen

• Echtzeit-Updates, Filterung und Aggregation zur Abfragezeit

• Skalierbar und produktionsreif für große Datenmengen

Was sind die Hauptfunktionen von Vespa?

Hybride Suche mit Vektoren, Text und Struktur

Vespa unterstützt komplexe Suchabfragen über verschiedene Datentypen hinweg.

• Kombiniert Vektorsuche mit Textabfragen und strukturierten Filtern

• Leistungsfähige Abfragesprache mit Logik, Gewichtung und Scoring

• Ideal für semantische Suche, E-Commerce oder Frage-Antwort-Systeme

Integriertes Ranking mit Machine Learning

Vespa bietet natives Scoring mit ML-Modellen direkt im Suchprozess.

• Unterstützung für lineare Modelle, Entscheidungsbäume und ONNX

• Inferenz erfolgt zur Laufzeit bei jeder Suchanfrage

• Anpassbares Ranking mit eigenen Relevanzmodellen

Echtzeit-Indexierung und Datenaktualisierung

Mit Vespa sind schnelle Datenänderungen ohne Downtime möglich.

• Dokumente und Vektoren lassen sich einzeln oder in Batches aktualisieren

• Geringe Latenz beim Schreiben – auch für dynamische Inhalte geeignet

• Hohe Verfügbarkeit durch verteilte Architektur

Skalierbare verteilte Architektur

Vespa ist für große Produktionsumgebungen konzipiert.

• Horizontale Skalierung von Indexierung, Suche und Modell-Inferenz

• Sharding, Replikation und automatisches Failover inklusive

• Verarbeitet Milliarden von Dokumenten performant

Erweiterte Filter- und Aggregatfunktionen

Vespa bietet komplexe Filter- und Gruppierungsoptionen zur Abfragezeit.

• Kombination von Vektorsuche mit Nutzerattributen, Kategorien usw.

• Berechnung von Top-K-Ergebnissen, Histogrammen und Aggregaten

• Ideal für personalisierte Suche und analytische Anwendungsfälle

Warum Vespa wählen?

• Komplettlösung für Suche und Ranking: Vektor-, Text- und ML-Suche in einem System

• Produktionsbewährt bei großem Maßstab: Für Milliarden von Dokumenten geeignet

• Echtzeitfähig: Indexieren, aktualisieren und ausliefern mit niedriger Latenz

• 100 % Open Source: Ohne Lizenzkosten oder Nutzungsbeschränkungen

• Flexibel konfigurierbar: Eigene Abfragelogik, Modelle und Systemarchitektur möglich