# Vespa Reviews **Vendor:** Vespa **Category:** [Vektordatenbank-Software](https://www.g2.com/de/categories/vector-database) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 8 ## About Vespa Vespa vereint Vektoren, Text, strukturierte Daten und ML-Ranking in einer leistungsstarken Engine, die schnelle, vertrauenswürdige und massiv skalierbare KI-Anwendungen antreibt. Um produktionsreife Online-Anwendungen zu entwickeln, die Daten und KI kombinieren, benötigen Sie mehr als nur Punktlösungen: Sie brauchen eine Plattform, die Daten und Rechenleistung integriert, um echte Skalierbarkeit und Verfügbarkeit zu erreichen - und dies ohne Ihre Freiheit zur Innovation einzuschränken. Nur Vespa bietet dies. Vespa ist eine voll ausgestattete Suchmaschine und Vektordatenbank. Es unterstützt Vektorsuche (ANN), lexikalische Suche und Suche in strukturierten Daten, alles in derselben Abfrage. Benutzer können problemlos Empfehlungsanwendungen auf Vespa erstellen. Integrierte maschinell gelernte Modellinferenz ermöglicht es Ihnen, KI anzuwenden, um Ihre Daten in Echtzeit zu verstehen. Zusammen mit Vespa's bewährter Skalierung und hoher Verfügbarkeit befähigt Sie dies, produktionsreife Suchanwendungen in jedem Maßstab und mit jeder Kombination von Funktionen zu erstellen. ## Vespa Reviews ### 1. Leistungsstarkes Backend für Vektor- und Hybridsuche mit vielen Extras. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Automobil | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 18, 2024 **Was gefällt Ihnen an Vespa am besten?** Wir haben das Enclave-Produkt gekauft, das wirklich gut zu uns passte, weil es uns ermöglichte, die Hosts in unserem eigenen Google-Cloud-Konto zu betreiben (zu unseren Preisen mit Google) und somit keine Datenübertragung erforderte, was gut mit unserer Sicherheitsstrategie übereinstimmte. Es bot leichtgewichtige Bereitstellungs- und Beobachtungsdienste, die uns fehlten, und half uns, schnell und mit minimalem Aufwand zu starten. Das Vespa-Such-Backend selbst entsprach gut unseren Anforderungen an eine nahezu Echtzeit-Hybridsuche, die die Suche nach den nächsten Nachbarn mit Attributfiltern in einer verteilten und hoch skalierbaren Weise kombiniert. Unsere Zielinstallation umfasste >12TB Speicher über 24 Hosts und hielt O(1B) Vektoreinbettungen. **Was gefällt Ihnen an Vespa nicht?** Vespa präsentiert in einer skalierbaren Bereitstellung eine ziemlich komplexe Architektur mit vielen Einstellmöglichkeiten und Schnickschnack. Es dauerte mehrere Monate, um sich mit ihnen vertraut zu machen. Der Vespa-Berater war dabei sehr hilfreich. Vespa aus BigQuery zu speisen war schwieriger als erwartet. Native Erweiterungen können nur in Java geschrieben werden, was sich ohne eine native Java-Toolchain in unserem Unternehmen als zu herausfordernd erwies. Die Dokumentation ist umfangreich, könnte aber besser organisiert sein und an einigen Stellen mehr kontextbezogene Beispiele enthalten. **Welche Probleme löst Vespa für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir haben das Vespa-Such-Backend für die hybride Suche verwendet, bestehend aus der nächstgelegenen Nachbarschaftssuche von indizierten Einbettungsvektoren und Attributfiltern. Dies unterstützte ein natürlichsprachliches Bildsuchprodukt für unsere internen Benutzer. ### 2. Beste Gen-AI-Software zur Erstellung Ihrer eigenen Infrastruktur **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Vignesh H. | Senior Software Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 30, 2024 **Was gefällt Ihnen an Vespa am besten?** Das hilfreichste ist die Open-Source-Big-Data-Engine, die hilft, große Datenmengen in Echtzeit mit sehr geringer Latenzzeit zu verarbeiten und bereitzustellen. Ihre Inhalts-Empfehlungen sind sehr nützlich für die moderne Echtzeitanalyse. Außerdem ist sie flexibler und skalierbarer mit fortschrittlichen Abfragetechniken, die sie benutzerfreundlicher machen. **Was gefällt Ihnen an Vespa nicht?** Die Integration von Vespa in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe kann herausfordernd sein, insbesondere wenn die Systeme auf unterschiedlichen Technologien basieren. Die Dokumentation und der Kundensupport für eine Open-Source-Lösung sind im Vergleich zu Echtzeitprodukten nicht erstklassig. Da es hoch spezialisiert ist, kann es für einfachere Anwendungen mit weniger anspruchsvollen Anforderungen überdimensioniert sein. **Welche Probleme löst Vespa für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Vespa hilft bei der Lösung von Echtzeit-Updates, indem es als Suchmaschine verwendet wird, die viele Empfehlungen basierend auf unseren Suchergebnissen gibt. Es hat die Skalierbarkeit und Flexibilität, um große Datenmengen in Echtzeitanalysen zu verarbeiten und liefert wiederum intelligente Antworten basierend auf den neuesten Daten. ### 3. Vepsa hat die Kosten, die Latenz und das Management für Milliarden von Suchanfragen pro Monat reduziert. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 12, 2024 **Was gefällt Ihnen an Vespa am besten?** Für unseren Anwendungsfall in der Werbung lässt Vespa Apache Lucene-basierte Produkte weit hinter sich: - Hoher Indexierungsdurchsatz beim Suchen - Sehr, sehr technisches Team - Beste technische Unterstützung und Beratung - Mehrfach wurden Diskussionen geführt und am nächsten Tag wurde die Idee umgesetzt **Was gefällt Ihnen an Vespa nicht?** - Die Suche ist immer noch kostspielig - Verbesserung der ANN-Fähigkeiten mit Ideen wie DiskANN - Vereinfachung der Schema-Konfiguration und -Tests - Mehr auf cloud-native Technologien setzen **Welche Probleme löst Vespa für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir betreiben Werbung im Web-Maßstab. Das bedeutet, dass wir Milliarden von Anfragen pro Monat gleichzeitig mit Hunderten von Millionen von Feed-Anfragen verarbeiten. Vespa Cloud und ihr Team haben uns großartige technische Unterstützung geboten und uns durch die Optimierung und Implementierung von Lösungen für unsere Bereitstellung Hunderttausende von Dollar gespart. Obwohl der Weg zur Nutzung von Vespa eine lange und schwierige Reise war, sind wir jetzt in einer viel besseren Position als mit unserer vorherigen Lösung, die auf einem Lucene-basierten Produkt beruhte. ### 4. Wir haben unser internes Empfehlungssystem auf Vespa umgestellt. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Eddie N. | Senior Engineering Manager, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 10, 2024 **Was gefällt Ihnen an Vespa am besten?** Vespa bietet eine umfassende Reihe von Funktionen, die man in einer Suchmaschine suchen würde, insbesondere in mehr Ranking-Fähigkeiten (z.B. Nutzung von ML-Modellen) und Leistung als das, was Elasticsearch standardmäßig bietet. Sie machen auch ständig Fortschritte in neuen Fähigkeiten, die eine schöne Hybridlösung zwischen Vektordatenbanken und einer herkömmlichen Suchmaschine bieten. Besonders für unser Geschäftsproblem bei OkCupid, potenzielle Matches für Millionen anderer Nutzer basierend auf einer Vielzahl von Faktoren und Ranking-Algorithmen zu empfehlen, war Vespa eine großartige Lösung, um nicht nur diese Anwendungsfälle zu erfüllen, sondern auch die Entwicklungs- und Iterations-Workflows unseres Teams in unserem Empfehlungssystem zu verbessern. Das Vespa-Team ist auch sehr aktiv auf Slack: https://vespatalk.slack.com/ssb/redirect und wirklich kollaborativ. In meinem Fall arbeiteten wir mit einem Ingenieur aus ihrem Team zusammen, der half, Verbesserungsänderungen in die Engine einzubringen, um uns bei der Erfüllung unserer Anwendungsfälle zu unterstützen. **Was gefällt Ihnen an Vespa nicht?** Eine der Herausforderungen in der Vergangenheit betraf die Dokumentation sowie das allgemeine Wissen und die Expertise der Gemeinschaft. Ihre Dokumentation hat seitdem eine umfassende Überarbeitung erfahren. **Welche Probleme löst Vespa für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Vespa bietet Funktionen rund um eine Vektordatenbank sowie typische Suchmaschinenfunktionen, sodass wir andere Filter als nur die Einschränkung auf ähnliche Vektoren in Betracht ziehen können, usw. Zusätzlich bietet Vespa eine starke Reihe von Ranking-Funktionen direkt einsatzbereit über ONNX-, Tensorflow-, LightGBM- usw. Modelle. ### 5. Die beste Suchinfrastruktur **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Gabe V. | Founder & CTO, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 10, 2024 **Was gefällt Ihnen an Vespa am besten?** Leistungsstarke Suchfunktionen: Die Suchmaschine von Vespa.ai liefert blitzschnelle und hochrelevante Ergebnisse, selbst bei komplexen Anfragen über umfangreiche Datensätze. Ihre fortschrittlichen linguistischen Fähigkeiten gewährleisten ein genaues Verständnis der Suchabsicht. Skalierbare Architektur: Ich muss mir keine Sorgen über die Skalierung mit dem Vespa-Cloud-Angebot machen. Reiche Filter- und Ranking-Funktionen: Vespa bietet umfangreiche Möglichkeiten zum Filtern, Ranken und Mischen von Ergebnissen basierend auf mehreren Kriterien und maschinellen Lernmodellen. Wir nutzen ihre HNSW- und BM25-Rankings. Integration von maschinellem Lernen: Ihre enge Integration mit fortschrittlichen maschinellen Lern-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch ermöglicht eine einfache Bereitstellung von benutzerdefinierten ML-Modellen für Ranking, Empfehlungen und andere Anwendungsfälle. Kundenservice der Spitzenklasse: Das Vespa-Team war äußerst reaktionsschnell auf meine Fragen zur Implementierung bestimmter Funktionen. **Was gefällt Ihnen an Vespa nicht?** Es kann eine steile Lernkurve geben, wenn man sich in das Produkt einarbeitet, obwohl es die Investition an Zeit wert ist. **Welche Probleme löst Vespa für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Relevante Informationen für meine Endbenutzer finden ### 6. Daten mit KI-Fähigkeiten verbinden **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Michele S. | Compensation and Benefits Manager, Bauwesen, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 13, 2024 **Was gefällt Ihnen an Vespa am besten?** Ich kann Empfehlungsanwendungen erstellen und Echtzeit-Maschinenlern-Inferenzen mit diesem Stack bereitstellen. Ein solches Maß an Funktionalität ist das, was wir für unsere groß angelegten Suchanwendungen benötigen. **Was gefällt Ihnen an Vespa nicht?** Die Initialisierung und das anschließende Funktionieren von Vespa erfordern tatsächlich ein erhebliches Maß an Systemkonfiguration. Es kann manchmal etwas undurchsichtig sein, und um Probleme zu beheben, muss man die zugrunde liegende Umgebung wirklich verstehen. **Welche Probleme löst Vespa für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Vespa löst das Problem der Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen und deren Integration mit Künstlicher Intelligenz für Webanwendungen. Es ermöglicht mir, herausragende Suchfunktionen zu entwickeln, und ich nutze die Echtzeit-Datenverarbeitung. ### 7. Die vollständigste Open-Source-Vektor-/Hybrid-/Text-Suchmaschine **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Patrice B. | CEO, Internet, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 05, 2024 **Was gefällt Ihnen an Vespa am besten?** Bewährte Skalierbarkeit mit planetenweiten Bereitstellungen. Intern bei Yahoo verwendet. Selbstgehostet mit Docker und Kubernetes oder cloudbasiert mit automatischer Skalierung und automatisierten Updates. Bereitstellung aus Konfiguration, mit API oder CLI. Vektorsuche mit selbstgehosteten und entfernten Einbettungsmodellen. Hybridsuche. Sehr leistungsstarke Ranking-Sprache. Mehrstufig: Abruf, Ranking, Neuranking. Großartige Unterstützung auf GitHub. **Was gefällt Ihnen an Vespa nicht?** Die interne Architektur ist flexibel, aber komplex zu beherrschen. Die Dokumentation war früher verwirrend, wird aber besser. **Welche Probleme löst Vespa für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Das Lösen des schwierigsten Teils einer Suchmaschine: das Ranking. Vespa.ai-Ranking ist flexibel und skalierbar (Big Data). ### 8. Mein bevorzugtes Werkzeug für meine Forschung zu meinen E-Commerce-Daten. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Satwik L. | Freelancer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 11, 2024 **Was gefällt Ihnen an Vespa am besten?** Ich mag die Open-Source- und kostenlosen 300-Dollar-Cloud-Guthaben für das Hosting der Live-Anwendungen. **Was gefällt Ihnen an Vespa nicht?** Ich fühle, dass mehr Dokumentationsarbeit aussteht und benötigt wird, da ich immer noch den KI- und Vektordatenbank-Teil erkunde. Jedenfalls bin ich glücklich, als Mitwirkender für Open Source beizutragen. **Welche Probleme löst Vespa für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe für meinen E-Commerce-Kunden gearbeitet, um das Produkt hervorzuheben, das mehr Verkäufe erzielt, indem ich Ranglisten und Empfehlungen für Effizienz im Lagerbestand bereitstelle. - [View Vespa pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/vespa/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-17+15%3A03%3A58+-0500&secure%5Bsession_id%5D=17c13078-04c6-400c-a6f2-00acb371ffb4&secure%5Btoken%5D=6a0eb030d9b4b8ac10365a826dc40246e22aa5fdaf98a5103289d3275a98d976&format=llm_user) ## Vespa Features **Indizierung von Daten** - Semantische Suche - Indizierung von Daten **Abrufintelligenz - KI-Such- und Abrufinfrastrukturplattformen** - Erweiterte Relevanzabstimmung - Abfrageverständnis & -erweiterung - Mehrstufige Abfrage & Neusortierung - Kontextbewusste & personalisierte Suche **Einbettung & Modellverwaltung - KI-Such- und Abrufinfrastrukturplattformen** - Einbettung von Versionierung & Lebenszyklusmanagement - Unterstützung für multimodale Suche - Pluggable Einbettung & LLM-Anbieter **Filter** - Genaue Suche - Einstufige Filterung - Vektordatenbank **LLM-Abruf & RAG-Optimierung - KI-Such- & Abrufinfrastrukturplattformen** - Abruf-Pipeline-Orchestrierung - LLM-bewusste Abrufoptimierung - Optimierung der hybriden Abrufstrategie **Datenanreicherung & Index-Intelligenz - KI-Such- und Abrufinfrastrukturplattformen** - Inkrementelle & Streaming-Index-Updates - Eingebaute Datenanreicherung **Sicherheit & Governance - KI-Such- und Abrufinfrastrukturplattformen** - Feingranulare Zugriffskontrollen - Datenresidenz- und Aufbewahrungsrichtlinien - Prüfprotokolle & Rückverfolgbarkeit der Abrufe **Betrieb, Beobachtbarkeit & Zuverlässigkeit - KI-Such- und Abrufinfrastrukturplattformen** - Suchanalyse & Relevanz-Fehlerbehebung - Hohe Verfügbarkeit & Notfallwiederherstellung ## Top Vespa Alternatives - [Algolia](https://www.g2.com/de/products/algolia/reviews) - 4.5/5.0 (428 reviews) - [Elasticsearch](https://www.g2.com/de/products/elastic-elasticsearch/reviews) - 4.5/5.0 (287 reviews) - [SearchStax](https://www.g2.com/de/products/searchstax/reviews) - 4.5/5.0 (171 reviews)