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Abbiamo acquistato il prodotto Enclave che era davvero adatto a noi perché ci permetteva di gestire gli host nel nostro account Google Cloud (ai nostri prezzi con Google), e quindi non richiedeva di trasferire alcun dato, il che era ben allineato con la nostra posizione sulla sicurezza. Ha fornito servizi di distribuzione e osservabilità leggeri che ci mancavano e ci ha aiutato a partire rapidamente e con un investimento minimo.
Il backend di ricerca Vespa stesso ha fornito una buona corrispondenza ai nostri requisiti di ricerca ibrida quasi in tempo reale, combinando la ricerca di embedding del vicino più prossimo con filtri di attributi, in modo distribuito e altamente scalabile. La nostra installazione target comprendeva oltre 12TB di memoria su 24 host e conteneva O(1B) embedding vettoriali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Vespa, in un'implementazione scalabile, presenta un'architettura piuttosto complessa con molte manopole di regolazione e campanelli e fischietti. Ci sono voluti diversi mesi per familiarizzare con essi. Il consulente Vespa è stato molto strumentale in questo. Alimentare Vespa da BigQuery è stato più difficile del previsto. Le estensioni native possono essere scritte solo in Java, il che, senza una toolchain Java nativa nella nostra azienda, si è rivelato troppo impegnativo da perseguire. La documentazione è vasta ma potrebbe essere meglio organizzata e avere più esempi contestuali in alcuni punti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
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