Vector database là gì? Khám phá công nghệ dữ liệu AI

Trong thời đại dữ liệu lớn hiện nay, việc truy xuất và phân tích thông tin từ dữ liệu không cấu trúc (như văn bản, hình ảnh hoặc video) bằng các cơ sở dữ liệu truyền thống gặp nhiều hạn chế. Cách truy vấn những dữ liệu này yêu cầu tính toán nặng và không đạt hiệu quả mong muốn do giới hạn về cấu trúc và phương pháp lưu trữ. Vector database được sinh ra để giải quyết các vấn để trên. Hãy cùng nhau tìm hiểu xem nó hoạt động như thế nào!

1. Khái niệm và công nghệ cốt lõi

Vector database là một loại cơ sở dữ liệu được thiết kế để lưu trữ và quản lý các “vector embeddings” (phương thức chuyển đổi các dạng dữ liệu thành số nhằm bóc tách ngữ nghĩa và quan hệ của chúng).

Khác với cách lưu trữ cơ sở dữ liệu quan hệ thông thường để lưu trữ dữ liệu ở dạng dãy các giá trị dữ liệu trong bảng, hàng và cột, vector database sử dụng công nghệ cốt lõi là các “vector embeddings” để lưu trữ dưới dạng vector. Embeddings là những biểu diễn của dữ liệu dưới dạng vector trong không gian nhiều chiều, nơi các thuộc tính tương tự hoặc liên quan đến nhau được lưu trữ gần nhau theo nghĩa không gian.

(Nguồn: Pinecone)

Điều này cho phép các models học máy và các thuật toán tìm kiếm nâng cao có khả năng đánh giá sự tương đồng hoặc khác biệt giữa các mục truy vấn dựa trên sự tương đồng nội dung thay vì sự trùng khớp chính xác. Đây là một lợi ích lớn cho các ứng dụng AI như tìm kiếm bằng hình ảnh hay hệ thống đề xuất,v.v… Nơi mà nội dung và ngữ nghĩa trở thành trọng tâm của mục đích tìm kiếm.

(Nguồn: Weaviate)

Tài liệu về của Google có một câu như sau:
“In the future, we believe that every database will be a vector database.”

2. Lợi ích và ứng dụng thực tế của vector database

Với việc ngày càng có nhiều dữ liệu được sinh ra từ các nguồn như mạng xã hội và thiết bị IoT (Internet of Things device), khả năng mở rộng của vector database trở thành giải pháp lý tưởng cho các tác vụ phân tích và xử lý dữ liệu lớn.

Vector database cho phép truy vấn nhanh, chính xác với các truy vấn phức tạp, đặc biệt trong việc xử lý dữ liệu lớn và không cấu trúc. Điều này giúp chúng trở thành công cụ lý tưởng cho các ứng dụng đòi hỏi truy xuất nhanh, chẳng hạn như tìm kiếm ngữ nghĩa, hệ thống đề xuất và nhận dạng hình ảnh…

Một ví dụ nổi bật về ứng dụng của vector database là trong lĩnh vực tìm kiếm thị giác của các nền tảng mua sắm trực tuyến. Ví dụ, một khách hàng có thể tải lên một hình ảnh của một mặt hàng họ muốn mua, và hệ thống sẽ sử dụng vector database để chính xác tìm kiếm và đề xuất các sản phẩm tương tự hoặc liên quan. Điều này được thực hiện thông qua việc so sánh các embeddings của hình ảnh đã tải và hình ảnh của sản phẩm có trong cơ sở dữ liệu.

3. Các công cụ và công nghệ

Có nhiều vector database phổ biến như Pinecone, Faiss và Milvus, mỗi công cụ có những đặc điểm riêng biệt thích hợp với nhu cầu cụ thể của từng ứng dụng.

Đối với những bạn mới bắt đầu, việc thiết lập một vector database có thể bao gồm việc chọn phần mềm phù hợp (như Milvus hoặc Pinecone), cài đặt trên môi trường máy chủ hoặc cloud, và sau đó nhập dữ liệu đã được chuyển đổi thành định dạng vector vào cơ sở dữ liệu. Sau đó, bạn có thể bắt đầu xây dựng các truy vấn để thực hiện tìm kiếm tương đồng hoặc các phân tích khác.

Ngoài ra AlloyDB AI của Google được ra mắt gần đây hỗ trợ rất tốt để lưu trữ vector data và tốc độ query rất nhanh.

(Nguồn: Google)

Sử dụng AlloyDB của Google là một giải pháp hữu hiệu cho việc quản lý và phân tích dữ liệu lớn. Tôi đã thử tạo một instance trên Google Cloud Platform (GCP) để xử lý và phân tích dữ liệu review sản phẩm. Sau khi thiết lập instance AlloyDB, tôi đã nhập vào các dữ liệu review sản phẩm. Để tăng cường khả năng phân tích, các câu review này đã được biến đổi thành dạng vector sử dụng model embedding văn bản “textembedding-gecko”.

Việc sử dụng các vector này giúp cho việc truy vấn trở nên chính xác và hiệu quả hơn, cho phép tiến hành các phân tích sâu hơn về cảm nhận và phản hồi của khách hàng đối với các sản phẩm, từ đó hỗ trợ quyết định kinh doanh một cách thông minh hơn.

4. Kết luận

Sự tiến bộ trong công nghệ máy tính và AI là một chủ đề nóng hổi mà các lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu vẫn đang nghiên cứu để tiếp tục mở rộng khả năng ứng dụng của chúng. Trong đó, vector database cũng đang trở thành một phần quan trọng không thể thiếu trong hạ tầng dữ liệu của nhiều doanh nghiệp lớn, hứa hẹn một tương lai mà việc tìm kiếm và phân tích dữ liệu được thực hiện nhanh chóng, chính xác hơn bao giờ hết.

Mong rằng bài viết này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sơ bộ về vector database và tại sao chúng ngày càng được ưa chuộng hơn trong giới công nghệ.

Biện Hoàng Thy PHP Developer