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Nous avons acheté le produit Enclave qui était vraiment bien adapté pour nous car il nous permettait de faire fonctionner les hôtes dans notre propre compte Google Cloud (à notre tarif avec Google), et ainsi ne nécessitait pas de transfert de données, ce qui était bien aligné avec notre position en matière de sécurité. Il offrait des services de déploiement léger et d'observabilité qui nous manquaient et nous a aidés à démarrer rapidement et avec un investissement minimal.
Le backend de recherche Vespa lui-même correspondait bien à nos exigences de recherche hybride en quasi-temps réel, combinant la recherche d'embeddings de voisins les plus proches avec des filtres d'attributs, de manière distribuée et hautement évolutive. Notre installation cible comprenait plus de 12 To de mémoire répartis sur 24 hôtes et contenait O(1B) d'embeddings vectoriels. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Vespa, dans un déploiement évolutif, présente une architecture assez complexe avec de nombreux réglages et gadgets. Il a fallu plusieurs mois pour s'y familiariser. Le consultant Vespa a été très instrumental dans ce processus. Alimenter Vespa à partir de BigQuery a été plus difficile que prévu. Les extensions natives ne peuvent être écrites qu'en Java, ce qui, sans une chaîne d'outils Java native dans notre entreprise, s'est avéré trop difficile à poursuivre. La documentation est vaste mais pourrait être mieux organisée et comporter plus d'exemples contextuels à certains endroits. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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