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オープンソースの大規模ベクトルデータベースおよび検索エンジンプラットフォーム。リアルタイム推論とAIアプリケーションの構築をサポート。

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

Vespa:オープンソースAI検索エンジンおよびベクトルデータベースプラットフォーム

プロジェクト概要

Vespaは、大規模な構造化データ、テキストデータ、およびベクトルデータ上で低遅延計算を必要とするアプリケーション向けに設計された、強力なオープンソースプラットフォームです。サービス時にベクトル、テンソル、テキスト、および構造化データを検索、推論、および整理することができ、あらゆる規模のデータを処理できます。

主要な特徴

1. マルチモーダルデータ処理

  • ベクトルデータベース:世界で最も強力なベクトルデータベースの一つ
  • テキスト検索:世界をリードするオープンソースのテキスト検索エンジン
  • 構造化データ:複雑な構造化データクエリと処理をサポート
  • テンソル計算:ネイティブにテンソル操作と機械学習モデルの推論をサポート

2. リアルタイム性能

  • 低遅延:通常100ミリ秒以内に結果を返します
  • 高並行性:毎秒数十万回のクエリをサポート
  • リアルタイム更新:データを継続的に変更でき、インデックスを再構築する必要はありません
  • 分散処理:複数のノードでデータを並行して評価

3. 機械学習統合

  • 組み込み推論:分散機械学習モデルの推論機能を統合
  • ランキングモデル:複雑な関連性ランキングアルゴリズムをサポート
  • ハイブリッド検索:ベクトル類似性検索と従来のキーワード検索を組み合わせます
  • 多ベクトル表現:複数のベクトル表現方法をサポート

主なアプリケーションシナリオ

検索アプリケーション

  • エンタープライズレベルの検索エンジン
  • ECサイトの商品検索
  • コンテンツの発見と検索
  • ドキュメントとナレッジベースの検索

レコメンデーションシステム

  • パーソナライズされたコンテンツレコメンデーション
  • 商品レコメンデーション
  • ユーザー行動分析
  • リアルタイムレコメンデーション更新

AIおよびGenAIアプリケーション

  • RAG(検索拡張生成)システム
  • ベクトル類似性検索
  • セマンティック検索
  • スマートな質問応答システム

技術アーキテクチャ

分散設計

  • 水平スケーリング:シングルノードから数千ノードへの拡張をサポート
  • 高可用性:組み込みのフォールトトレランスと障害回復メカニズム
  • 負荷分散:クエリ負荷を自動的に分散
  • データシャーディング:インテリジェントなデータ分散戦略

開発環境

  • Java:主にJavaで開発、JDK 17が必要
  • C++:コアコンポーネントはC++で実装
  • Python API:pyvespa Pythonインターフェースを提供
  • マルチプラットフォームサポート:AlmaLinux 8などの複数のオペレーティングシステムをサポート

デプロイオプション

1. Vespa Cloud

  • マネージドサービスhttps://cloud.vespa.ai
  • 無料トライアル:無料のクラウド実行環境を提供
  • 自動化された運用:インフラストラクチャを手動で管理する必要はありません

2. 自己デプロイ

  • ローカルインストール:デプロイ環境を完全に制御
  • コンテナ化:Dockerデプロイをサポート
  • Kubernetes:K8sクラスタデプロイをサポート

開発リソース

ドキュメントと学習リソース

クイックスタート

# 依存関係のインストール
brew install jenv mvnvm openjdk@17

# 環境設定
export MAVEN_OPTS="-Xms128m -Xmx1024m"
./bootstrap.sh java
mvn install --threads 1C

Pythonインターフェースの例

from vespa.application import Vespa

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

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

コミュニティと貢献

オープンソースライセンス

  • Apache 2.0:寛容なオープンソースライセンスを採用
  • 活発な開発:毎週月曜日から木曜日まで毎日新しいバージョンをリリース
  • 透明性の高い開発:すべての開発プロセスを公開

貢献への参加

  • ソースコードの貢献:コードと機能の改善の提出を歓迎
  • ドキュメントの貢献:ドキュメントの完成と翻訳を支援
  • 問題のフィードバック:バグの報告と機能の提案
  • コミュニティ交流:技術的な議論と経験の共有に参加

他の技術との比較

強みと特徴

  1. 完全性:検索、推論、ランキングなどの複数の機能を統合
  2. 性能:大規模なリアルタイムアプリケーション向けに最適化
  3. 柔軟性:複数のデータ型とクエリ方法をサポート
  4. 拡張性:プロトタイプから本番環境へのスムーズな移行
  5. 成熟度:複数の大規模なインターネットサービスで検証済み

適用シナリオ

  • ベクトルデータと構造化データを同時に処理する必要があるアプリケーション
  • リアルタイム性が非常に重要な検索システム
  • 複雑なランキングと推論が必要なレコメンデーションシステム
  • 大規模なGenAIおよびRAGアプリケーション

まとめ

Vespaは、機能が充実し、性能に優れたオープンソースの検索およびデータ処理プラットフォームです。大規模なマルチモーダルデータを処理し、低遅延応答を必要とする最新のAIアプリケーションの構築に特に適しています。従来の検索エンジンでも、最新のGenAIアプリケーションでも、Vespaは強力な技術サポートを提供できます。