Home
Login

منصة مفتوحة المصدر لقواعد بيانات المتجهات ومحركات البحث واسعة النطاق، تدعم الاستدلال في الوقت الفعلي وبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

Apache-2.0Java 6.2kvespa-engine Last Updated: 2025-06-21

فيسبا: محرك بحث مفتوح المصدر ومنصة قاعدة بيانات متجهات للذكاء الاصطناعي

نظرة عامة على المشروع

فيسبا هي منصة قوية مفتوحة المصدر، مصممة خصيصًا للتطبيقات التي تتطلب حسابات منخفضة الكمون على نطاق واسع من البيانات المنظمة والنصية والمتجهة. إنها قادرة على البحث والاستدلال وتنظيم المتجهات والموترات والنصوص والبيانات المنظمة في وقت الخدمة، ويمكنها التعامل مع البيانات بأي حجم.

الخصائص الرئيسية

1. معالجة البيانات متعددة الوسائط

  • قاعدة بيانات المتجهات: واحدة من أقوى قواعد بيانات المتجهات في العالم
  • البحث النصي: محرك بحث نصي مفتوح المصدر رائد عالميًا
  • البيانات المنظمة: دعم استعلامات ومعالجة البيانات المنظمة المعقدة
  • حساب الموترات: دعم أصيل لعمليات الموترات والاستدلال بنماذج تعلم الآلة

2. أداء في الوقت الحقيقي

  • كمون منخفض: عادة ما يتم إرجاع النتائج في غضون 100 مللي ثانية
  • تزامن عالٍ: يدعم مئات الآلاف من الاستعلامات في الثانية
  • تحديثات في الوقت الحقيقي: يمكن أن تتغير البيانات باستمرار دون الحاجة إلى إعادة بناء الفهرس
  • معالجة موزعة: تقييم البيانات بالتوازي على عدة عقد

3. تكامل تعلم الآلة

  • الاستدلال المدمج: تكامل وظائف الاستدلال بنماذج تعلم الآلة الموزعة
  • نماذج الترتيب: دعم خوارزميات ترتيب الارتباط المعقدة
  • البحث المختلط: الجمع بين البحث عن تشابه المتجهات والبحث عن الكلمات الرئيسية التقليدية
  • تمثيلات متعددة للمتجهات: دعم طرق تمثيل المتجهات المتعددة

سيناريوهات التطبيق الرئيسية

تطبيقات البحث

  • محركات البحث على مستوى المؤسسات
  • البحث عن منتجات التجارة الإلكترونية
  • اكتشاف واسترجاع المحتوى
  • البحث عن المستندات وقواعد المعرفة

أنظمة التوصية

  • توصية المحتوى المخصص
  • توصية المنتجات
  • تحليل سلوك المستخدم
  • تحديثات التوصية في الوقت الحقيقي

تطبيقات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)

  • أنظمة RAG (الجيل المعزز بالاسترجاع)
  • البحث عن تشابه المتجهات
  • البحث الدلالي
  • أنظمة الأسئلة والأجوبة الذكية

البنية التقنية

تصميم موزع

  • توسع أفقي: دعم التوسع من عقدة واحدة إلى آلاف العقد
  • توافر عالٍ: آليات مدمجة لتحمل الأخطاء والتعافي من الفشل
  • موازنة التحميل: توزيع أحمال الاستعلام تلقائيًا
  • تجزئة البيانات: استراتيجيات توزيع البيانات الذكية

بيئة التطوير

  • Java: تستخدم Java بشكل أساسي في التطوير، وتتطلب JDK 17
  • C++: تنفيذ المكونات الأساسية باستخدام C++
  • واجهة برمجة تطبيقات Python: توفير واجهة pyvespa Python
  • دعم متعدد المنصات: دعم أنظمة تشغيل متعددة مثل AlmaLinux 8

خيارات النشر

1. Vespa Cloud

  • خدمة مُدارة: https://cloud.vespa.ai
  • تجربة مجانية: توفير بيئة تشغيل سحابية مجانية
  • التشغيل الآلي: لا حاجة للإدارة اليدوية للبنية التحتية

2. النشر الذاتي

  • التثبيت المحلي: تحكم كامل في بيئة النشر
  • الحاويات: دعم نشر Docker
  • Kubernetes: دعم نشر مجموعة K8s

موارد التطوير

الوثائق وموارد التعلم

بداية سريعة

# تثبيت التبعيات
brew install jenv mvnvm openjdk@17

# تكوين البيئة
export MAVEN_OPTS="-Xms128m -Xmx1024m"
./bootstrap.sh java
mvn install --threads 1C

مثال لواجهة Python

from vespa.application import Vespa

app = Vespa(url="http://localhost:8080")

response = app.query(
    yql="select * from doc where userInput(@query)",
    query="machine learning"
)

المجتمع والمساهمة

رخصة مفتوحة المصدر

  • Apache 2.0: اعتماد ترخيص مفتوح المصدر متساهل
  • تطوير نشط: إصدار إصدارات جديدة يوميًا من الاثنين إلى الخميس
  • تطوير شفاف: جميع عمليات التطوير مرئية للعامة

المشاركة في المساهمة

  • المساهمة في التعليمات البرمجية: نرحب بتقديم التعليمات البرمجية وتحسينات الوظائف
  • المساهمة في الوثائق: المساعدة في تحسين وترجمة الوثائق
  • ملاحظات حول المشكلات: الإبلاغ عن الأخطاء واقتراح تحسينات الوظائف
  • تبادل المجتمع: المشاركة في المناقشات الفنية وتبادل الخبرات

مقارنة مع التقنيات الأخرى

الميزات المميزة

  1. الاكتمال: يدمج وظائف متعددة مثل البحث والاستدلال والترتيب
  2. الأداء: مُحسَّن للتطبيقات واسعة النطاق في الوقت الفعلي
  3. المرونة: يدعم أنواع بيانات وطرق استعلام متعددة
  4. قابلية التوسع: انتقال سلس من النماذج الأولية إلى بيئات الإنتاج
  5. النضج: تم التحقق منه في العديد من خدمات الإنترنت الكبيرة

سيناريوهات قابلة للتطبيق

  • التطبيقات التي تحتاج إلى معالجة المتجهات والبيانات المنظمة في وقت واحد
  • أنظمة البحث التي تتطلب استجابة في الوقت الفعلي للغاية
  • أنظمة التوصية التي تتطلب ترتيبًا واستدلالًا معقدين
  • تطبيقات GenAI و RAG واسعة النطاق

ملخص

فيسبا هي منصة مفتوحة المصدر شاملة وقوية للبحث ومعالجة البيانات. إنها مناسبة بشكل خاص لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تحتاج إلى معالجة بيانات متعددة الوسائط واسعة النطاق وتتطلب استجابات منخفضة الكمون. سواء كانت محركات البحث التقليدية أو أحدث تطبيقات GenAI، يمكن لـ Vespa توفير دعم تقني قوي.