<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>Vector-Search on Tech News Feed</title>
    <link>https://news.dhphong.com/tags/vector-search/</link>
    <description>Recent content in Vector-Search on Tech News Feed</description>
    <generator>Hugo -- 0.131.0</generator>
    <language>vi</language>
    <lastBuildDate>Wed, 15 Apr 2026 00:03:56 +0700</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://news.dhphong.com/tags/vector-search/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>[Databricks Blog] Building Real-Time Product Search on Databricks</title>
      <link>https://news.dhphong.com/posts/2026-04-15-building-real-time-product-search-databricks/</link>
      <pubDate>Wed, 15 Apr 2026 00:03:56 +0700</pubDate>
      <guid>https://news.dhphong.com/posts/2026-04-15-building-real-time-product-search-databricks/</guid>
      <description>Nguồn: Databricks Blog
Tóm tắt Bài viết từ Databricks trình bày kiến trúc end-to-end của hệ thống product search real-time, lấy ví dụ từ marketplace bán ô tô — nơi trong mili-giây phải trả về kết quả phù hợp ngân sách, vị trí địa lý, sở thích người dùng và mức độ liên quan. Đây không phải là lookup đơn giản mà là &amp;ldquo;real-time decision engine&amp;rdquo; cân bằng giữa revenue, click-through rate, latency và relevance.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
