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Plataforma de código aberto para banco de dados vetorial e mecanismo de busca em larga escala, com suporte para inferência em tempo real e construção de aplicativos de IA.
Apache-2.0Javavespavespa-engine 6.3k Last Updated: August 07, 2025
Vespa: Plataforma de Banco de Dados Vetorial e Motor de Busca de IA de Código Aberto
Visão Geral do Projeto
Vespa é uma plataforma de código aberto poderosa, projetada especificamente para aplicações que exigem computação de baixa latência em dados estruturados, textuais e vetoriais em grande escala. Ela é capaz de pesquisar, inferir e organizar vetores, tensores, texto e dados estruturados em tempo de serviço, e pode lidar com dados de qualquer tamanho.
Principais Características
1. Processamento de Dados Multimodal
- Banco de Dados Vetorial: Um dos bancos de dados vetoriais mais poderosos do mundo
- Busca de Texto: Motor de busca de texto de código aberto líder mundial
- Dados Estruturados: Suporta consultas e processamento complexos de dados estruturados
- Computação Tensorial: Suporte nativo para operações tensoriais e inferência de modelos de aprendizado de máquina
2. Desempenho em Tempo Real
- Baixa Latência: Geralmente retorna resultados em 100 milissegundos
- Alta Concorrência: Suporta centenas de milhares de consultas por segundo
- Atualizações em Tempo Real: Os dados podem mudar continuamente, sem necessidade de reconstruir o índice
- Processamento Distribuído: Avalia dados em paralelo em vários nós
3. Integração de Aprendizado de Máquina
- Inferência Integrada: Integra funcionalidade de inferência de modelos de aprendizado de máquina distribuídos
- Modelos de Classificação: Suporta algoritmos complexos de classificação de relevância
- Busca Híbrida: Combina busca de similaridade vetorial e busca tradicional por palavras-chave
- Representação Multivetorial: Suporta vários métodos de representação vetorial
Principais Casos de Uso
Aplicações de Busca
- Motor de busca de nível empresarial
- Busca de produtos de comércio eletrônico
- Descoberta e recuperação de conteúdo
- Busca de documentos e bases de conhecimento
Sistemas de Recomendação
- Recomendação de conteúdo personalizado
- Recomendação de produtos
- Análise de comportamento do usuário
- Atualização de recomendações em tempo real
Aplicações de IA e GenAI
- Sistemas RAG (Geração Aumentada por Recuperação)
- Busca de similaridade vetorial
- Busca semântica
- Sistemas de perguntas e respostas inteligentes
Arquitetura Técnica
Design Distribuído
- Escalabilidade Horizontal: Suporta escalabilidade de um único nó para milhares de nós
- Alta Disponibilidade: Mecanismos integrados de tolerância a falhas e recuperação
- Balanceamento de Carga: Distribui automaticamente a carga de consulta
- Particionamento de Dados: Estratégias inteligentes de distribuição de dados
Ambiente de Desenvolvimento
- Java: Principalmente desenvolvido em Java, requer JDK 17
- C++: Componentes principais implementados em C++
- API Python: Fornece interface pyvespa Python
- Suporte Multiplataforma: Suporta vários sistemas operacionais, como AlmaLinux 8
Opções de Implantação
1. Vespa Cloud
- Serviço Gerenciado: https://cloud.vespa.ai
- Teste Gratuito: Oferece um ambiente de execução em nuvem gratuito
- Operações Automatizadas: Não requer gerenciamento manual da infraestrutura
2. Auto-Implantação
- Instalação Local: Controle total sobre o ambiente de implantação
- Containerização: Suporta implantação Docker
- Kubernetes: Suporta implantação de cluster K8s
Recursos de Desenvolvimento
Documentação e Recursos de Aprendizagem
- Documentação Oficial: https://docs.vespa.ai
- Aplicações de Exemplo: https://github.com/vespa-engine/sample-apps
- Blog Oficial: https://blog.vespa.ai
- Documentação da API: https://docs.vespa.ai/en/api.html
Início Rápido
# Instalar dependências
brew install jenv mvnvm openjdk@17
# Configurar ambiente
export MAVEN_OPTS="-Xms128m -Xmx1024m"
./bootstrap.sh java
mvn install --threads 1C
Exemplo de Interface 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"
)
Comunidade e Contribuição
Licença de Código Aberto
- Apache 2.0: Adota uma licença de código aberto permissiva
- Desenvolvimento Ativo: Novas versões lançadas diariamente de segunda a quinta-feira
- Desenvolvimento Transparente: Todos os processos de desenvolvimento são visíveis publicamente
Participar da Contribuição
- Contribuição de Código Fonte: Bem-vindo a enviar código e melhorias de funcionalidade
- Contribuição de Documentação: Ajude a melhorar e traduzir a documentação
- Feedback de Problemas: Relate bugs e sugira melhorias de funcionalidade
- Comunicação da Comunidade: Participe de discussões técnicas e compartilhamento de experiências
Comparação com Outras Tecnologias
Vantagens e Características
- Integridade: Integra várias funções, como busca, inferência e classificação
- Desempenho: Otimizado para aplicações em tempo real em grande escala
- Flexibilidade: Suporta vários tipos de dados e métodos de consulta
- Escalabilidade: Transição suave do protótipo para o ambiente de produção
- Maturidade: Validado em vários grandes serviços de internet
Cenários de Aplicação
- Aplicações que precisam processar dados vetoriais e estruturados simultaneamente
- Sistemas de busca com requisitos de tempo real extremamente altos
- Sistemas de recomendação que exigem classificação e inferência complexas
- Aplicações GenAI e RAG em grande escala
Conclusão
Vespa é uma plataforma de processamento de dados e busca de código aberto abrangente e de alto desempenho. É particularmente adequado para construir aplicações de IA modernas que precisam processar dados multimodais em grande escala e exigir respostas de baixa latência. Seja um motor de busca tradicional ou as mais recentes aplicações GenAI, o Vespa pode fornecer um forte suporte técnico.