Vespa es una plataforma open source diseñada para la búsqueda vectorial en tiempo real, búsqueda textual y ranking basado en modelos de machine learning. Desarrollada originalmente por Yahoo, Vespa está pensada para aplicaciones a gran escala como búsqueda semántica, sistemas de recomendación, feeds personalizados y pipelines RAG (retrieval-augmented generation).

A diferencia de las bases de datos vectoriales especializadas, Vespa permite realizar búsquedas híbridas, combinando similitud entre vectores, relevancia textual, filtros estructurados y ranking personalizado. Es ideal para entornos de producción que requieren baja latencia, grandes volúmenes de datos y resultados relevantes en tiempo real.

Ventajas clave:

• Soporte unificado para vectores, texto y modelos de ML

• Actualizaciones, filtrado y agregaciones en tiempo real

• Escalable y preparado para producción a gran escala

¿Cuáles son las principales funcionalidades de Vespa?

Búsqueda híbrida: vectores, texto y estructura

Vespa permite consultas complejas sobre datos vectoriales, textuales y estructurados al mismo tiempo.

• Combina búsqueda semántica con filtros y relevancia por palabras clave

• Lenguaje de consulta potente con lógica, ponderaciones y funciones de puntuación

• Ideal para ecommerce, búsquedas personalizadas o preguntas y respuestas

Ranking con modelos de machine learning integrados

Vespa soporta modelos de ML para ordenar resultados en tiempo real.

• Compatible con modelos lineales, árboles de decisión y ONNX

• Infiere puntuaciones directamente durante la consulta

• Permite reordenar resultados usando lógica de negocio o modelos neuronales

Indexación y actualizaciones en tiempo real

Vespa permite ingestar y actualizar datos al instante, sin interrupciones.

• Admite actualizaciones de documentos y vectores de forma individual o por lote

• Pensado para datos dinámicos como contenido reciente o comportamiento de usuario

• Alta disponibilidad y consistencia gracias a su arquitectura distribuida

Arquitectura distribuida y escalable

Diseñado para grandes volúmenes, Vespa es horizontalmente escalable.

• Búsqueda, indexado e inferencia distribuidos en múltiples nodos

• Soporte para particionado, replicación y recuperación ante fallos

• Capaz de gestionar miles de millones de documentos en producción

Filtrado avanzado y agregación durante la consulta

Vespa admite filtrado complejo y agregación de datos al momento de la búsqueda.

• Combinación de embeddings con metadatos estructurados (por ejemplo, categorías, perfil de usuario)

• Generación de estadísticas, histogramas y top-k resultados en tiempo real

• Útil para personalización, análisis y resultados filtrados

¿Por qué elegir Vespa?

• Plataforma completa: Vectores, texto y modelos ML en un solo sistema

• Preparado para producción: Probado con grandes volúmenes y altas tasas de consulta

• Rendimiento en tiempo real: Consultas, actualizaciones e inferencia sin demoras

• 100 % open source: Sin costes ocultos ni limitaciones de uso

• Flexible y configurable: Personaliza consultas, ranking y despliegue según tus necesidades