基本信息
软件名称Vespa
部署方式私有化 / 混合云
适合规模大型企业
定价模式免费增值
免费试用不支持
集成能力["Kubernetes","Apache Kafka","Prometheus"]
核心功能
混合检索：融合 BM25 文本搜索与向量相似度检索实时索引：写入即查，支持毫秒级数据可见机器学习模型在线推理：原生支持排序模型与打分函数水平扩展：支持 PB 级数据与高并发查询多租户与高可用：内置分片、复制与故障自动恢复丰富的查询 DSL：支持结构化过滤、向量召回与精排组合
软件介绍
Vespa 是由 Yahoo 开源的大规模实时数据服务平台，融合向量搜索、文本检索与机器学习模型推理于一体。支持亿级数据的实时索引与毫秒级查询，广泛应用于推荐系统、个性化搜索、广告投放等场景，面向需要高吞吐、低延迟搜索与排序的大型互联网及企业级用户。
适合行业
互联网电商零售广告传媒
厂商信息
Vespa.ai (原 Yahoo)
2017 · 200-500
佣金估算器
代理 Vespa 一年能赚多少？
10 家
¥5,000
25%
70%
第 1 年
¥12,500
每年续约
¥8,750
3 年累计
¥30,000
基于您的输入估算，实际收入取决于销售能力、区域市场、厂商政策等因素
区域代理
华东华北华南华中西南西北东北
准入门槛需具备5人以上技术团队(具备搜索/向量数据库/ML工程能力),年销售额100万起,需通过Vespa技术认证
分成比例首次成交25%-30%分成,续约15%分成,大型项目(100万+)另议
合约期限1年
厂商支持
✓ 技术培训✓ 市场物料✓ 客户线索✓ 联合打单✓ 产品认证✓ 原厂工程师支持
暂无评价
Vespa 与 Elasticsearch 在向量搜索方面有何区别?▾
Vespa 原生将向量搜索、BM25 文本检索和机器学习排序整合在同一引擎中，支持亿级文档的毫秒级混合检索。Elasticsearch 需要结合插件或单独维护排序逻辑，Vespa 的 phased ranking 可在毫秒内完成多阶段打分，更适合实时推荐和 RAG 场景。
Vespa 的核心功能特点是什么?▾
Vespa 支持近似最近邻（ANN）检索、精确向量计算、多向量排序、ONNX 模型在线推理、实时数据更新（毫秒级可见）、水平扩展到 PB 级数据。其 phased ranking 机制允许先粗筛再精排，兼顾延迟与精度，适合构建检索增强生成（RAG）和语义搜索系统。
Vespa 的定价模式是怎样的?▾
Vespa 采用开源免费模式（Apache 2.0 协议），可自行部署在任意云或本地环境。Vespa 提供托管云服务 Vespa Cloud，按查询量、文档规模和计算资源按需计费，无节点数限制，适合从实验到大规模生产灵活过渡。
Vespa 适合哪些典型应用场景?▾
适用于语义搜索（基于 sentence-transformer 嵌入）、RAG 检索增强生成、个性化推荐（结合用户向量与内容向量）、广告 CTR 预测与排序、大模型上下文窗口扩充、欺诈检测（特征实时打分）。腾讯、Spotify、Yahoo 等已将其用于亿级 QPS 生产环境。
Vespa 支持哪些部署方式?▾
支持本地 Docker 单机部署、Kubernetes 集群部署（官方提供 Helm Chart）、裸机部署以及 Vespa Cloud 全托管服务。系统采用无中心架构，节点可线性扩展，配置和 schema 支持热更新，无需重启即可生效，运维门槛相对较低。