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Adquirimos o produto Enclave, que foi realmente adequado para nós porque nos permitiu executar os hosts em nossa própria conta do Google Cloud (com nossa precificação com o Google), e assim não exigiu que transferíssemos qualquer dado para fora, o que estava bem alinhado com nossa postura de segurança. Ele forneceu serviços de implantação e observabilidade de baixo impacto que nos faltavam e nos ajudou a iniciar rapidamente e com investimento mínimo.
O próprio backend de busca Vespa ofereceu uma boa correspondência com nossos requisitos de busca híbrida em tempo quase real, combinando busca de embeddings de vizinhos mais próximos com filtros de atributos, de maneira distribuída e altamente escalável. Nossa instalação alvo compreendia mais de 12TB de memória em 24 hosts e continha O(1B) embeddings de vetores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Vespa, em uma implantação escalável, apresenta uma arquitetura bastante complexa com muitos ajustes e detalhes. Levou vários meses para se familiarizar com eles. O consultor da Vespa foi muito instrumental nisso. Alimentar o Vespa a partir do BigQuery foi mais difícil do que o esperado. As extensões nativas só podem ser escritas em Java, o que, sem uma cadeia de ferramentas Java nativa em nossa empresa, provou ser um desafio muito grande para seguir adiante. A documentação é vasta, mas poderia ser melhor organizada e ter mais exemplos contextuais em alguns lugares. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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