Vespa

Vespa — это поисковая система на базе ИИ и векторная база данных, которая помогает организациям анализировать и применять ИИ к большим данным в Интернете. С Vespa компании могут воспользоваться преимуществами непревзойденной производительности, масштабируемости и высокой доступности для поисковых приложений любого размера. Vespa предлагает как программное обеспечение с открытым исходным кодом, так и облачные сервисы, поэтому организации могут выбрать то, что лучше всего подходит для их нужд, и даже загрузить программное обеспечение бесплатно. С Vespa вы сможете быстро и безопасно искать информацию в больших объемах данных, чтобы находить ценные сведения и принимать обоснованные решения. От поиска данных до прогнозной аналитики — Vespa поможет вам извлечь максимум пользы из ваших данных, что позволит вам получить конкурентное преимущество в цифровую эпоху.

Видео-обзоры нейросети:

Примеры использования нейросети:

• Быстрый поиск в больших объемах данных
• Автоматизация добычи и анализа данных
• Использование искусственного интеллекта для получения конкурентных преимуществ
• Поисковые приложения: Создавайте мощные поисковые приложения с возможностями векторного и лексического поиска.
• Рекомендательные системы: Предлагают персонализированные рекомендации пользователям в режиме реального времени.
• Персонализация: Настраивайте контент и процесс для отдельных пользователей.
• Разговорный ИИ: внедрение чат-ботов и разговорных интерфейсов для взаимодействия с пользователями.
• Понимание в режиме реального времени: Используйте вывод моделей на основе машинного обучения для получения быстрых выводов из данных.
• Рекомендации и персонализация: Персонализация рекомендаций и контента с помощью быстрого векторного поиска в сочетании с оценкой моделей машинного обучения "на лету".
• Разговорный ИИ: создание продвинутых разговорных агентов, способных хранить, искать и обрабатывать данные в режиме реального времени, поддерживающих сложные задачи и функции памяти.
• Полуструктурированная навигация: Идеально подходит для приложений электронной коммерции, предлагая структурированную динамическую группировку и фильтрацию наряду с поиском и рекомендациями
• Оптимизированный поиск и интеграция ML: Сочетание структурированного, текстового и векторного поиска данных для повышения функциональности и производительности, недостижимых при использовании других технологий.

Ключевые особенности нейросети:

• Поисковая система на основе искусственного интеллекта: Технология искусственного интеллекта обеспечивает мощные поисковые возможности и вывод моделей в режиме реального времени.
• Масштабируемость и высокая доступность: легко справляется с большими данными и трафиком на нескольких узлах.
• Открытый исходный код: Доступны в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом, загружаемого или облачного сервиса.
• Широкий спектр сценариев использования: Поддержка поиска, рекомендаций, персонализации, разговорного ИИ и многое другое.
• Эффективный вывод моделей на основе машинного обучения: Позволяет быстро получить представление о данных.
• Упрощенное создание приложений: Разработчики могут сосредоточиться на разработке, в то время как Vespa занимается масштабированием и обеспечением высокой доступности.
• Масштабируемые большие данные: Обработка и применение ИИ к огромным объемам данных с мощной масштабируемостью.
• Интеграция машинного обучения: Бесшовная интеграция моделей машинного обучения для вывода данных в режиме реального времени.
• Универсальные возможности поиска: Сочетание векторного лексического и структурированного поиска данных в одном запросе.
• Производительность в режиме реального времени: Обеспечьте высокопроизводительный поиск и персонализацию в режиме реального времени
• Высокая доступность: Обеспечьте стабильное обслуживание благодаря проверенной архитектуре высокой доступности Vespa.
• Интегрированная поисковая система: Многофункциональная поисковая система с поддержкой векторного, лексического и структурированного поиска данных в рамках одного запроса.
• Вывод моделей на основе машинного обучения: Применяйте искусственный интеллект в режиме реального времени благодаря интегрированному выводу моделей машинного обучения для динамического и интеллектуального анализа данных.
• Автоэластичное управление данными: Автоматическое распределение данных по узлам с фоновым перераспределением, устраняющее проблемы ручного разделения данных.