# Vespa Reviews **Vendor:** Vespa **Category:** [Software de base de datos vectorial](https://www.g2.com/es/categories/vector-database) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 8 ## About Vespa Vespa unifica vectores, texto, datos estructurados y clasificación de ML en un motor de alto rendimiento, impulsando aplicaciones de IA rápidas, confiables y masivamente escalables. Para construir aplicaciones en línea dignas de producción que combinen datos e IA, necesitas más que soluciones puntuales: necesitas una plataforma que integre datos y computación para lograr verdadera escalabilidad y disponibilidad, y que lo haga sin limitar tu libertad para innovar. Solo Vespa hace esto. Vespa es un motor de búsqueda y base de datos vectorial completamente equipado. Soporta búsqueda vectorial (ANN), búsqueda léxica y búsqueda en datos estructurados, todo en la misma consulta. Los usuarios pueden construir fácilmente aplicaciones de recomendación en Vespa. La inferencia de modelos integrados de aprendizaje automático te permite aplicar IA para dar sentido a tus datos en tiempo real. Junto con la probada escalabilidad y alta disponibilidad de Vespa, esto te permite crear aplicaciones de búsqueda listas para producción a cualquier escala y con cualquier combinación de características. ## Vespa Reviews ### 1. Potente backend para búsqueda vectorial e híbrida con muchas características adicionales. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Automotriz | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** December 18, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Vespa?** Compramos el producto Enclave, que era realmente adecuado para nosotros porque nos permitía ejecutar los hosts en nuestra propia cuenta de Google Cloud (a nuestro precio con Google), y por lo tanto no requería que transfiriéramos ningún dato, lo cual estaba bien alineado con nuestra postura de seguridad. Proporcionaba servicios de implementación y observabilidad de bajo impacto que nos faltaban y nos ayudó a arrancar rápidamente y con una inversión mínima. El backend de búsqueda Vespa en sí mismo proporcionó una buena coincidencia con nuestros requisitos de búsqueda híbrida en tiempo casi real, combinando la búsqueda de incrustaciones de vecinos más cercanos con filtros de atributos, de manera distribuida y altamente escalable. Nuestra instalación objetivo comprendía más de 12 TB de memoria en 24 hosts y contenía O(1B) incrustaciones vectoriales. **¿Qué es lo que no le gusta de Vespa?** Vespa, en un despliegue escalable, presenta una arquitectura bastante compleja con muchos ajustes y detalles. Tomó varios meses familiarizarse con ellos. El consultor de Vespa fue muy instrumental en esto. Alimentar a Vespa desde BigQuery fue más difícil de lo esperado. Las extensiones nativas solo se pueden escribir en Java, lo cual, sin una cadena de herramientas Java nativa en nuestra empresa, resultó demasiado desafiante para seguir adelante. La documentación es extensa pero podría estar mejor organizada y tener más ejemplos contextuales en algunos lugares. **¿Qué problemas resuelve Vespa y cómo le beneficia eso?** Utilizamos el backend de búsqueda Vespa para la búsqueda híbrida, que consiste en la búsqueda de vecinos más cercanos de vectores de incrustaciones indexados y filtros de atributos. Esto impulsó un producto de búsqueda de imágenes en lenguaje natural para nuestros usuarios internos. ### 2. Mejor software de IA generativa para construir tu propia infraestructura. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Vignesh H. | Senior Software Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** July 30, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Vespa?** Lo más útil es el motor de big data de código abierto, ayuda a procesar y servir datos a gran escala en tiempo real con un tiempo de latencia muy bajo. Sus recomendaciones de contenido son muy útiles para el análisis en tiempo real moderno. Además, es más flexible y escalable con técnicas de consulta avanzadas que lo hacen más fácil de usar. **¿Qué es lo que no le gusta de Vespa?** Integrar Vespa con sistemas y flujos de trabajo existentes puede ser un desafío, particularmente si los sistemas se basaron en diferentes tecnologías. La documentación y el soporte al cliente para un código abierto no son de primera categoría en comparación con los productos en tiempo real. Dado que es altamente especializado, puede ser excesivo para aplicaciones más simples o con requisitos menos exigentes. **¿Qué problemas resuelve Vespa y cómo le beneficia eso?** Vespa ayuda a resolver actualizaciones en tiempo real al utilizarse como un motor de búsqueda que ofrece muchas recomendaciones basadas en nuestros resultados de búsqueda. Tiene la escalabilidad y flexibilidad para procesar un gran volumen de datos en análisis en tiempo real y, a su vez, produce respuestas inteligentes basadas en los datos más recientes. ### 3. Vepsa disminuyó los costos, la latencia y la gestión para miles de millones de búsquedas al mes. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Marketing y publicidad | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 12, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Vespa?** Para nuestro caso de uso en publicidad, Vespa deja a los productos basados en Apache Lucene en el polvo: - Alto rendimiento de indexación mientras se busca - Un equipo muy, muy técnico - El mejor soporte técnico y orientación - Varias veces, se tuvieron discusiones y al día siguiente la idea fue implementada **¿Qué es lo que no le gusta de Vespa?** - La búsqueda sigue siendo costosa - Mejorar las capacidades de ANN con ideas como DiskANN - Simplificar la configuración y prueba de esquemas - Apoyarse más en tecnologías nativas de la nube **¿Qué problemas resuelve Vespa y cómo le beneficia eso?** Hacemos publicidad a escala web. Esto significa que procesamos miles de millones de consultas al mes simultáneamente con cientos de millones de solicitudes de alimentación. Vespa Cloud y su equipo nos proporcionaron una gran orientación técnica, ahorrándonos cientos de miles de dólares al optimizar e implementar soluciones para nuestro despliegue. Aunque el camino para utilizar Vespa fue un viaje largo y difícil, estamos en un lugar mucho mejor que con nuestra solución anterior basada en un producto de Lucene. ### 4. Trasladamos nuestro sistema de recomendaciones interno a Vespa. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Eddie N. | Senior Engineering Manager, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 10, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Vespa?** Vespa ofrece un conjunto completo de características que buscarías en un motor de búsqueda, particularmente en más capacidades de clasificación (por ejemplo, aprovechando modelos de ML) y rendimiento que lo que Elasticsearch ofrece de serie. También están constantemente haciendo avances en nuevas capacidades que ofrecen un buen híbrido entre bases de datos vectoriales y un motor de búsqueda convencional. Particularmente para nuestro problema de negocio en OkCupid de recomendar posibles coincidencias a millones de otros usuarios basados en una multitud de factores y algoritmos de clasificación, Vespa fue una gran opción no solo para cumplir con esos casos de uso, sino para mejorar los flujos de trabajo de desarrollo e iteración de nuestro equipo en nuestro sistema de recomendaciones. El equipo de Vespa también es muy activo en Slack: https://vespatalk.slack.com/ssb/redirect y genuinamente colaborativo. En mi caso, trabajamos junto con un ingeniero de su equipo que ayudó a implementar cambios de mejora en el motor para ayudarnos a cumplir con nuestros casos de uso. **¿Qué es lo que no le gusta de Vespa?** Uno de los desafíos en el pasado fue la documentación y el conocimiento y la experiencia general de la comunidad. Su documentación ha pasado por una renovación sustancial. **¿Qué problemas resuelve Vespa y cómo le beneficia eso?** Vespa ofrece capacidades en torno a una base de datos vectorial, así como capacidades típicas de motor de búsqueda, de modo que podemos considerar otros filtros además de solo restringir a vectores similares, etc. Además, Vespa proporciona un sólido conjunto de capacidades de clasificación listas para usar a través de modelos ONNX, Tensorflow, LightGBM, etc. ### 5. La mejor infraestructura de búsqueda **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Gabe V. | Founder & CTO, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 10, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Vespa?** Capacidades de Búsqueda Poderosas: El motor de búsqueda de Vespa.ai ofrece resultados extremadamente rápidos y altamente relevantes, incluso para consultas complejas sobre grandes conjuntos de datos. Sus capacidades lingüísticas avanzadas aseguran una comprensión precisa de la intención de la consulta. Arquitectura Escalable: Nunca tengo que preocuparme por la escalabilidad con la oferta en la nube de Vespa. Filtrado y Clasificación Ricos: Vespa proporciona amplias capacidades para filtrar, clasificar y combinar resultados basados en múltiples criterios y modelos de aprendizaje automático. Aprovechamos sus clasificaciones HNSW y BM25. Integración de Aprendizaje Automático: Su estrecha integración con marcos avanzados de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch permite un fácil despliegue de modelos personalizados de aprendizaje automático para clasificación, recomendaciones y otros casos de uso. Soporte al Cliente de Primer Nivel: El equipo de Vespa ha sido extremadamente receptivo a mis preguntas sobre cómo implementar ciertas características. **¿Qué es lo que no le gusta de Vespa?** Puede haber una curva de aprendizaje pronunciada al incorporarse al producto, aunque vale la pena la inversión de tiempo. **¿Qué problemas resuelve Vespa y cómo le beneficia eso?** Encontrar información relevante para mis usuarios finales. ### 6. Conectar datos a capacidades de IA **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Michele S. | Compensation and Benefits Manager, Construcción, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** August 13, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Vespa?** Puedo crear aplicaciones de recomendación y desplegar inferencias de aprendizaje automático en tiempo real utilizando esta pila. Tal nivel de funcionalidad es lo que necesitamos para nuestras aplicaciones de búsqueda a gran escala. **¿Qué es lo que no le gusta de Vespa?** La inicialización de Vespa y su funcionamiento posterior, de hecho, requieren un nivel significativo de configuración del sistema. Puede ser un poco oscuro a veces y para resolver problemas uno tiene que apreciar realmente el entorno subyacente. **¿Qué problemas resuelve Vespa y cómo le beneficia eso?** Vespa resuelve el problema de gestionar y procesar grandes cantidades de datos y su integración con la Inteligencia Artificial para aplicaciones web. Me permite construir capacidades de búsqueda excepcionales y utilizo el procesamiento de datos en tiempo real. ### 7. El motor de búsqueda de texto/vectorial/híbrido de código abierto más completo. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Patrice B. | CEO, Internet, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 05, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Vespa?** Escalabilidad probada con implementaciones a escala planetaria. Utilizado internamente en Yahoo. Alojado internamente con Docker y Kubernetes, o alojado en la nube con escalado automático y actualizaciones automatizadas. Despliegue desde configuración, con API o CLI. Búsqueda vectorial con modelos de incrustación alojados localmente y de forma remota. Búsqueda híbrida. Lenguaje de clasificación muy poderoso. Multietapa: recuperación, clasificación, reclasificación. Gran soporte en GitHub. **¿Qué es lo que no le gusta de Vespa?** La arquitectura interna es flexible pero compleja de dominar. La documentación solía ser confusa, pero está mejorando. **¿Qué problemas resuelve Vespa y cómo le beneficia eso?** Resolver la parte más difícil de cualquier motor de búsqueda: el ranking. El ranking de Vespa.ai es flexible y escalable (big data). ### 8. Mi herramienta de referencia para mi investigación sobre mis datos de comercio electrónico. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Satwik L. | Freelancer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 11, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Vespa?** Me gustan los créditos en la nube de 300 dólares de código abierto y gratuitos para alojar las aplicaciones en vivo. **¿Qué es lo que no le gusta de Vespa?** Siento que debería haber más trabajo de documentación pendiente y necesario ya que todavía estoy explorando la parte de la IA y la base de datos vectorial. De todos modos, estoy feliz de contribuir al código abierto como colaborador. **¿Qué problemas resuelve Vespa y cómo le beneficia eso?** Trabajé para mi cliente de comercio electrónico para destacar los productos que están generando más ventas mediante clasificación y recomendaciones para la eficiencia en el stock. - [View Vespa pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/vespa/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-26+07%3A56%3A53+-0500&secure%5Bsession_id%5D=20d5b572-f547-45fb-b20e-f049041d07d5&secure%5Btoken%5D=a86cf7cfa13534e7d5440b8b1b37adc010de7fc3e43052d420aaa004fd1a28b9&format=llm_user) ## Vespa Features **Indexación de datos** - Búsqueda semántica - Indización de datos **Inteligencia de recuperación - Plataformas de infraestructura de búsqueda y recuperación de IA** - Ajuste avanzado de relevancia - Comprensión y expansión de consultas - Recuperación y reordenamiento en múltiples etapas - Búsqueda contextual y personalizada **Gestión de modelos e integración - Plataformas de Infraestructura de Búsqueda y Recuperación de IA** - Incorporación de la gestión de versiones y del ciclo de vida - Soporte de búsqueda multimodal - Proveedores de incrustación y LLM enchufables **Filtros** - Búsqueda precisa - Filtrado de una sola etapa - Base de datos vectorial **Optimización de recuperación de LLM y RAG - Plataformas de Infraestructura de Búsqueda y Recuperación de IA** - Orquestación de la canalización de recuperación - Optimización de recuperación consciente de LLM - Optimización de la estrategia de recuperación híbrida **Enriquecimiento de Datos e Inteligencia de Índices - Plataformas de Infraestructura de Búsqueda y Recuperación con IA** - Actualizaciones incrementales y en streaming del índice - Enriquecimiento de datos incorporado **Seguridad y gobernanza - Plataformas de Infraestructura de Búsqueda y Recuperación de IA** - Controles de acceso detallados - Políticas de residencia y retención de datos - Registros de auditoría y trazabilidad de recuperación **Operaciones, observabilidad y fiabilidad - Plataformas de Infraestructura de Búsqueda y Recuperación de IA** - Análisis de búsqueda y depuración de relevancia - Alta disponibilidad y recuperación ante desastres ## Top Vespa Alternatives - [Algolia](https://www.g2.com/es/products/algolia/reviews) - 4.5/5.0 (428 reviews) - [Elasticsearch](https://www.g2.com/es/products/elastic-elasticsearch/reviews) - 4.5/5.0 (288 reviews) - [SearchStax](https://www.g2.com/es/products/searchstax/reviews) - 4.5/5.0 (172 reviews)