Cơ sở dữ liệu vector là gì?
Cơ sở dữ liệu vector là hệ thống lưu trữ và quản lý dữ liệu dưới dạng vector – các dãy số biểu diễn dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Mỗi vector là một biểu diễn toán học có thể nắm bắt thông tin ngữ nghĩa, nội dung hoặc đặc điểm của dữ liệu gốc.
Khác với cơ sở dữ liệu truyền thống, nơi dữ liệu được lưu trữ dưới dạng bảng và truy vấn bằng từ khóa hoặc chỉ số, cơ sở dữ liệu vector tập trung vào việc tìm kiếm và so sánh độ tương tự giữa các vector. Điều này giúp hệ thống nhận ra các mẫu và kết nối dữ liệu có ngữ nghĩa tương đồng một cách hiệu quả.
Tại sao cơ sở dữ liệu vector quan trọng?
Trong thời đại AI và dữ liệu lớn, dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video, đoạn hội thoại hoặc âm thanh chiếm phần lớn thông tin trên Internet và trong đời sống. Tuy nhiên, dữ liệu này rất khó xử lý và tìm kiếm bằng các phương pháp truyền thống vì chúng không có cấu trúc rõ ràng.
Cơ sở dữ liệu vector giải quyết vấn đề này bằng cách:
- Chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành các vector số thông qua mô hình học máy như mạng nơ-ron hoặc các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
- Hỗ trợ tìm kiếm dữ liệu tương tự dựa trên độ tương đồng giữa các vector, thay vì phải tìm chính xác từng từ hay từng chi tiết.
Cách hoạt động của cơ sở dữ liệu vector
Dưới đây là quy trình phổ biến cho một cơ sở dữ liệu vector:
Nguồn ảnh: Bài viết gốc.
- Lập chỉ mục (Indexing): Sau khi chuyển đổi dữ liệu thô thành các vector (embeddings), cơ sở dữ liệu vector sắp xếp các vector này bằng các thuật toán như ANN (Approximate Nearest Neighbors). Quá trình này ánh xạ các vector vào một cấu trúc dữ liệu được thiết kế để hỗ trợ các chức năng như tìm kiếm và truy xuất thông tin.
- Truy vấn (Querying): Cơ sở dữ liệu vector so sánh vector truy vấn với các vector trong tập dữ liệu bằng cách sử dụng tìm kiếm tương đồng dựa trên một thước đo do người dùng xác định trước. Điều này giúp tìm ra các vector gần nhất với vector truy vấn, tối đa hóa độ tương đồng.
- Hậu xử lý (Post-Processing): Trong một số trường hợp, cơ sở dữ liệu vector truy xuất các vector gần nhất từ tập dữ liệu và áp dụng các bước xử lý bổ sung để tạo kết quả cuối cùng. Bước này có thể bao gồm việc gán lại nhãn cho các vector gần nhất bằng một thước đo tương đồng khác.
Sơ đồ dưới đây cung cấp cái nhìn chi tiết hơn về chức năng của các giai đoạn lập chỉ mục và truy vấn:
Sơ đồ đường đi cho quá trình lưu trữ cho cơ sở dữ liệu vector. Nguồn ảnh: Bài viết gốc.
Giai đoạn truy vấn trong cơ sở dữ liệu vector bao gồm việc nhập dữ liệu cần so khớp, chẳng hạn như một bức ảnh sẽ được so sánh với các ảnh khác. Đồng thời, bộ lọc metadata có thể được áp dụng để loại bỏ các kết quả có đặc điểm không mong muốn, ví dụ như loại bỏ hình ảnh váy có màu cụ thể. Bộ lọc này có thể được thực hiện trước hoặc sau khi tìm kiếm tương đồng. Dữ liệu được xử lý bằng mô hình đã sử dụng để lưu trữ, và hệ thống sẽ trả về các kết quả gần giống nhất dựa trên độ tương đồng.
Sơ đồ đường đi cho quá trình truy vấn cho cơ sở dữ liệu vector. Nguồn ảnh: Bài viết gốc.
Ứng dụng thực tế
- Tìm kiếm thông minh: Tìm kiếm hình ảnh, video, hoặc văn bản tương tự.
- AI hội thoại: Giúp chatbot và trợ lý ảo trả lời tự nhiên và chính xác hơn.
- Hệ thống gợi ý: Khuyến nghị sản phẩm trên các nền tảng thương mại điện tử hoặc mạng xã hội.
Kết hợp với AI
Cơ sở dữ liệu vector còn được dùng với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để cải thiện khả năng trả lời câu hỏi. Ví dụ, các hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) giúp AI lấy thông tin nhanh và chính xác hơn từ cơ sở dữ liệu.
Tác giả: Giulia Lanzafame. Bài viết gốc: https://ubuntu.com/blog/what-is-a-vector-database.
