1构建高性能电商商品搜索与推荐系统
- 1在Vespa中定义商品文档schema，包含标题、描述、价格、库存等字段，并配置索引和排序规则。
- 2通过Vespa的API批量导入商品数据，并使用其内置的向量检索和相关性排序功能，实现关键词搜索与个性化推荐。
- 3调用REST API进行实时查询，结合过滤条件（如价格范围、库存状态）和排序策略，返回精准的商品结果。
2搭建大规模日志分析与实时监控平台
- 1设计日志文档schema，定义时间戳、日志级别、服务名、错误信息等字段，并设置时间戳索引以支持时间范围查询。
- 2使用Vespa的流式写入API持续导入日志数据，并利用其聚合功能（如计数、平均值）进行实时统计。
- 3通过查询API执行按时间窗口的过滤和聚合查询，生成监控报表或触发告警，例如统计每分钟的错误率。
3实现基于机器学习的个性化内容推荐服务
- 1在Vespa中存储用户画像和内容特征（如标签、向量表示），并配置近实时更新策略。
- 2利用Vespa的向量索引和近似最近邻（ANN）搜索功能，在查询时计算用户向量与内容向量的相似度。
- 3通过REST API提交用户ID，Vespa返回Top-N推荐内容，并支持结合业务规则（如过滤已读内容）进行结果调整。