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。

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

• 公式ドキュメント：https://docs.vespa.ai
• サンプルアプリケーション：https://github.com/vespa-engine/sample-apps
• 公式ブログ：https://blog.vespa.ai
• APIドキュメント：https://docs.vespa.ai/en/api.html

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。