Vespa é uma plataforma open source desenvolvida para busca vetorial em tempo real, busca textual e ranqueamento com modelos de machine learning. Criada originalmente pelo Yahoo, Vespa é voltada para aplicações em larga escala como busca semântica, sistemas de recomendação, personalização de conteúdo e pipelines RAG (retrieval-augmented generation).

Ao contrário de bancos de dados vetoriais focados apenas em similaridade, Vespa oferece busca híbrida, combinando vetores, texto, filtros estruturados e lógica de ranqueamento personalizada. É otimizado para baixa latência e suporta bilhões de documentos em ambientes de produção.

Principais benefícios:

• Suporte unificado para busca por vetor, texto e modelos de ML

• Atualizações, filtros e agregações em tempo real

• Escalável, distribuído e pronto para produção

Quais são as principais funcionalidades do Vespa?

Busca híbrida com vetores, texto e dados estruturados

Vespa permite consultas combinando similaridade vetorial, relevância textual e filtros estruturados.

• Consultas expressivas com operadores lógicos, pesos e funções de pontuação

• Ideal para casos como e-commerce, buscas personalizadas e assistentes virtuais

• Suporta aplicações que exigem recuperação semântica e contextual

Ranqueamento com modelos de machine learning

Vespa oferece suporte nativo a modelos de aprendizado de máquina para ranquear resultados.

• Compatível com modelos lineares, árvores de decisão e ONNX

• Inferência executada em tempo real durante a consulta

• Permite reordenar os resultados com lógica personalizada baseada em IA

Indexação e atualização em tempo real

Vespa foi projetado para ingestão e atualizações contínuas, sem interrupções.

• Suporte para inserções e alterações em documentos e vetores

• Ideal para conteúdo dinâmico como notícias, produtos ou dados de usuários

• Alta disponibilidade e consistência dos dados

Arquitetura distribuída e escalável

Vespa é construído para ambientes de produção em grande escala.

• Suporte nativo a sharding, replicação e failover automático

• Busca, indexação e ranqueamento distribuídos em múltiplos nós

• Capaz de lidar com bilhões de documentos e grandes volumes de requisições

Filtragem avançada e agregações em tempo real

Vespa possibilita consultas complexas com filtragem e análise agregada na hora da busca.

• Combina dados estruturados com vetores (ex: categorias, atributos de usuário)

• Calcula top-k, histogramas e estatísticas durante a execução da query

• Excelente para personalização e aplicações analíticas

Por que escolher o Vespa?

• Plataforma completa: busca por texto, vetor e ranking ML em um único sistema

• Desempenho em tempo real: ideal para ambientes com grandes volumes e baixa latência

• Open source de verdade: sem limites comerciais ou custos ocultos

• Altamente configurável: permite lógica de busca e ranqueamento personalizadas

• Pronto para produção: usado em larga escala por empresas com alto volume de dados