ฐานข้อมูลเวกเตอร์: เทคโนโลยีเปลี่ยนเกมที่ขับเคลื่อนการค้นหา AI

ถ้าคุณกำลังสร้าง AI agentหรือเสิร์ชเอนจิน คุณอาจเคยได้ยินเรื่องฐานข้อมูลเวกเตอร์มาบ้างแล้ว

ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีบทบาทสำคัญในการเชื่อมโยงข้อมูล ทรัพยากร และคำค้น แต่การเริ่มต้นอาจดูยาก ฉันเคยผ่านจุดนั้นมาแล้ว: เลื่อนดูศัพท์เฉพาะอย่าง embedding กับ fuzzy search แล้วไม่แน่ใจว่ากำลังทำอะไรซับซ้อนเกินไปหรือพลาดอะไรพื้นฐานอยู่หรือเปล่า

ใครเป็นคนเลือกวิดีโอ YouTube ที่จะแนะนำ? เสิร์ชเอนจินจัดการกับคำผิดอย่างไร? ทำไม Instagram ถึงโชว์หมาน่ารักที่ตรงใจฉันตลอด?

ในบทความนี้ เราจะมาเจาะลึกโลกของเวกเตอร์ ความคล้ายคลึง และการค้นหาแบบเข้าใจความหมาย พร้อมวิธีสร้างแอปพลิเคชันที่ตอบโจทย์เฉพาะบุคคลมากขึ้น

ฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไร?

ฐานข้อมูลเวกเตอร์จัดเก็บข้อมูลเป็นชุดตัวแทนเชิงตัวเลข (เรียกว่า เวกเตอร์) ที่สะท้อนความหมายของข้อมูล ช่วยให้ค้นหาโดยอิงจากความคล้ายคลึง ไม่ใช่แค่คำค้นเฉพาะ

ฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นเทคโนโลยีหลักเบื้องหลังระบบแชท ค้นหา และแนะนำข้อมูลยุคใหม่

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ทำงานอย่างไร?

ฐานข้อมูลเวกเตอร์จัดเก็บข้อความ รูปภาพ และสเปรดชีตเป็นชุดเวกเตอร์ หรือที่เรียกว่า embedding แต่ละเวกเตอร์คือชุดตัวเลขที่ดูเหมือนไม่มีความหมาย แต่จริง ๆ แล้วสะท้อนความหมายเชิงนามธรรมของข้อมูลนั้น

ข้อมูลเหล่านี้—ไม่ว่าจะเป็นอีเมล บันทึกการประชุม หรือคำอธิบายสินค้า—ไม่ได้ถูกแทนที่ด้วยตัวเลข แต่ถูกจัดทำดัชนีไว้

embedding ขนาดเล็กและหนาแน่นเหล่านี้ทำให้การค้นหาข้อมูลทั้งมีประสิทธิภาพและมีความหมาย สามารถเปรียบเทียบข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน.

แนวคิดสำคัญ

Embedding Model คืออะไร?

Embedding model คือโมเดล machine learning ที่ถูกฝึกมาเพื่อแปลงข้อมูลให้เป็น embedding

โมเดลเหล่านี้ถูกฝึกให้บีบอัดข้อมูลเป็นเวกเตอร์ (embedding ของเรา) แล้วสามารถสร้างข้อมูลกลับมาใหม่ได้ เวกเตอร์ที่บีบอัดนี้จะเก็บข้อมูลเชิงความหมายจากต้นฉบับไว้ให้มากที่สุด

นั่นหมายความว่า embedding ไม่ได้เก็บแค่คำ แต่เก็บแนวคิดเบื้องหลังด้วย เช่น embedding อาจเข้าใจว่า:

• “ลูกสุนัข” กับ “สุนัข” มีความเกี่ยวข้องกันมาก
• “จะรีเซ็ตรหัสผ่านได้อย่างไร?” มีความหมายคล้ายกับ “เข้าสู่ระบบบัญชีไม่ได้”
• “โน้ตบุ๊กที่ราคาย่อมเยา” กับ “คอมพิวเตอร์ราคาประหยัด” หมายถึงสิ่งเดียวกัน
  

รูปแบบเหล่านี้ช่วยให้AI agentและเสิร์ชเอนจินเปรียบเทียบข้อมูลตามความหมาย ไม่ใช่แค่จับคู่คำ

การค้นหาเชิงความหมายคืออะไร?

แล้วเราจะเปรียบเทียบ embedding เพื่อหาความคล้ายคลึงกันได้อย่างไร?

อย่างที่กล่าวไปแล้ว embedding vector คือชุดของตัวเลข ซึ่งตัวเลขเหล่านี้เป็นตัวแทนของจุดหนึ่งในพื้นที่มิติสูง เราอาจนึกภาพใน 2D หรือ 3D ได้ แต่ถ้าเป็น 384 มิติแทนที่จะเป็น X, Y และ Z เราจะมีค่าหลายร้อยค่าที่รวมกันเพื่อระบุตำแหน่งจุดเดียว

เวกเตอร์เหล่านี้ช่วยให้เราวัดว่าเนื้อหาสองชิ้น “ใกล้กัน” แค่ไหน – ไม่ใช่ในแง่ของคำ แต่ในแง่ของความหมาย.

Semantic search จะแปลงคำค้นเป็นเวกเตอร์ แล้วค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงที่สุดในฐานข้อมูล ผลลัพธ์ที่ได้ควรจะคล้ายกับคำค้นของผู้ใช้มากที่สุด

การค้นหา Approximate Nearest Neighbor (ANN)

การค้นหาเชิงความหมายจะใช้วิธีการที่เรียกว่า Approximate Nearest Neighbor (ANN) โดยเป้าหมายของ ANN คือการตอบคำถามว่า “เวกเตอร์ใดในฐานข้อมูลของฉันที่คล้ายกับคำค้นหาของฉันมากที่สุด?”

มีอัลกอริทึม ANN หลายแบบ ซึ่งแต่ละแบบก็มีจุดเด่นต่างกัน ตัวอย่างเช่น:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW เหมาะกับการค้นหาแบบเรียลไทม์และหน่วงต่ำ เหมาะกับฟีดเนื้อหาเฉพาะบุคคลและระบบแนะนำ—หรือกรณีที่ต้องค้นหาข้อมูลที่อัปเดตบ่อยอย่างรวดเร็ว

Inverted File Index (IVF)

IVF เหมาะกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่เปลี่ยนแปลงไม่บ่อย เช่น แค็ตตาล็อกสินค้าออนไลน์ หรือฐานข้อมูลวิชาการ

ในทางปฏิบัติ อัลกอริทึมเหล่านี้จะถูกซ่อนอยู่ในเอนจินหรือแพลตฟอร์มที่ใช้สำหรับค้นหา

กรณีใช้งานของฐานข้อมูลเวกเตอร์

เมื่อเข้าใจวิธีสร้างและจับคู่เวกเตอร์แล้ว มาดูตัวอย่างการนำไปใช้ในแอปพลิเคชันต่าง ๆ กัน

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

กลยุทธ์การสร้างข้อความของ LLM แบบนี้กำลังเป็นที่พูดถึง เพราะ RAG เชื่อถือได้ แม่นยำ และให้คำตอบเฉพาะเจาะจง—ซึ่งเป็นไปได้ด้วย Vector DB

ใน RAG คำค้นของผู้ใช้จะถูกฝังเป็นเวกเตอร์แล้วเปรียบเทียบกับข้อมูลในฐานข้อมูลเพื่อหาข้อมูลที่คล้ายกัน จากนั้นโมเดลจะอ้างอิงข้อมูลเหล่านี้ในการสร้างคำตอบ

RAG ช่วยหลีกเลี่ยงการพึ่งพาความรู้ภายในของโมเดลหรือประวัติการสนทนา ซึ่งอาจไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้อง

สมมติว่าคุณขอสรุปเกี่ยวกับวัยเด็กของนโปเลียน โมเดลอาจตอบได้ดูสมเหตุสมผล แต่จะถูกต้องหรือไม่? ด้วย RAG เอกสารที่เกี่ยวข้องกับคำถามของคุณจะถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดทิศทางคำตอบของโมเดล วิธีนี้จะช่วยให้คุณตรวจสอบแหล่งข้อมูลหลักได้ ทำให้ผลลัพธ์ของโมเดลสามารถตรวจสอบได้‍

ถ้าอยากเห็นตัวอย่างจริง ลองดูคู่มือสร้างแชทบอทด้วย RAGนี้ได้เลย

การแนะนำสินค้าและเนื้อหา

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ไม่ได้ใช้แค่ตอบคำถามผู้ใช้ แต่ยังช่วยปรับประสบการณ์ของผู้ใช้ให้ดีขึ้นได้ด้วย

การติดตามประวัติการเข้าชมและจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกัน ช่วยให้ธุรกิจเลือกแนะนำสินค้า หรือเนื้อหาที่เหมาะสมกับผู้ใช้แต่ละคนได้

นี่คือตัวอย่างของสิ่งที่เราเรียกว่าอัลกอริทึม: การแนะนำเนื้อหาอย่างมีกลยุทธ์และโฆษณาแบบเจาะจงกลุ่มเป้าหมาย

ลองนึกถึงแพลตฟอร์มวิดีโอ: วิดีโอแต่ละคลิปจะมี embedding ของตัวเองในฐานข้อมูล เมื่อคุณดูคลิปหนึ่ง ระบบก็จะแนะนำคลิปอื่นที่ embedding ใกล้เคียงกัน—หมายถึงเนื้อหาคล้ายกัน แม้ชื่อหรือแท็กจะต่างกันโดยสิ้นเชิง

เมื่อเวลาผ่านไป ประวัติการรับชมของคุณจะกลายเป็น “กลุ่มเมฆ” embedding เฉพาะตัว ช่วยให้ระบบเข้าใจความชอบและแนะนำสิ่งที่คุณอยากดูต่อไป

ข้อดีของ Vector DBs เมื่อเทียบกับฐานข้อมูลแบบเดิม

เมื่อรู้วิธีการและสิ่งที่ฐานข้อมูลเวกเตอร์ทำได้แล้ว มาดูเหตุผลกันว่าทำไมจึงควรใช้ในแชทบอทและเสิร์ชเอนจิน

1. ให้บริบทกับแชทบอทมากขึ้น

LLM มักลืมหรือแต่งเรื่องในบทสนทนายาว ๆ ผู้ใช้และนักพัฒนาเองก็ไม่แน่ใจว่าข้อมูลไหนถูกจดจำไว้บ้าง

ด้วยกลยุทธ์อย่าง RAG โมเดลจะค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลตามคำถามของคุณ เพื่อหาข้อมูลที่จำเป็นสำหรับตอบให้ถูกต้อง

แทนที่จะต้องเตือนหรือแก้ไขโมเดลซ้ำ ๆ ฐานข้อมูลเวกเตอร์จะเก็บข้อมูลสำคัญและอ้างอิงโดยตรง

2. ทำให้ผลการค้นหาทนต่อการพิมพ์ผิด

แม้เราจะรู้คำค้นที่ถูกต้อง การค้นหาก็ยังวุ่นวายได้

golfen retriever ≠ golden retriever แต่เสิร์ชเอนจินควรเข้าใจความต่างนี้

ถ้าเปรียบเทียบคำค้นแบบตรงตัว คำผิดหรือสะกดผิดอาจทำให้ตัวเลือกที่เกี่ยวข้องถูกตัดออก

แต่ถ้าเราเน้นความหมายของคำค้น การสะกดหรือถ้อยคำที่ต่างกันก็ไม่ใช่ปัญหาใหญ่

3. ให้ผู้ใช้ค้นหาแบบคลุมเครือได้

การค้นหาไม่ได้เกี่ยวกับ คีย์เวิร์ด เท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับความรู้สึก ✨vibes✨ ด้วย

การแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์ฝังช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลในพื้นที่ vibe ที่จับต้องไม่ได้ ดังนั้นในทางปฏิบัติแล้ว

"แถวนี้มีร้านกาแฟ flat white อร่อย ๆ ที่ไหนบ้าง?"

ไม่ได้เหมือนกับ

"ร้านกาแฟดี ๆ ใกล้ ๆ สำหรับเติมคาเฟอีน"

แต่ระบบค้นหาของคุณก็จะจับคู่สองประโยคนี้ได้เหมือนกัน เพราะเวกเตอร์ฝังของทั้งสองประโยคอยู่ใกล้กัน แม้ถ้อยคำจะต่างกัน

4. ฐานข้อมูลเวกเตอร์เปรียบเทียบข้อมูลข้ามรูปแบบได้

ข้อมูลมีหลายรูปแบบ หลายขนาด หลายประเภท เรามักต้องเปรียบเทียบข้อมูลข้ามประเภท เช่น ใช้ข้อความค้นหาและกรองรูปภาพสินค้า

โมเดลมัลติโหมด ถูกฝึกให้เปรียบเทียบข้อมูลต่างประเภท เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ

สิ่งนี้ทำให้พูดถึงเนื้อหาของคุณได้ง่ายขึ้น เช่น ค้นหาสินค้าด้วยการบรรยายลักษณะภาพ หรือถามเกี่ยวกับกราฟด้วยภาษาธรรมดา

วิธีสร้าง AI Agent ที่ค้นหาได้อย่างชาญฉลาด

ถ้าคุณเพิ่งเริ่มใช้การค้นหาเชิงความหมาย อาจมีคำถามมากมาย เช่น

จะเตรียมข้อมูลยังไง?

ควรรวมข้อมูลอะไรบ้าง?

ควรใช้โมเดล embedding ตัวไหน... แล้วจะรู้ได้ยังไงว่ามันเวิร์ก?

โชคดีที่คุณไม่ต้องหาคำตอบทั้งหมดตั้งแต่แรก นี่คือขั้นตอนเริ่มต้นง่าย ๆ :

1. กำหนดกรณีใช้งาน

เริ่มจากสิ่งที่เรียบง่ายและมีประโยชน์ ตัวอย่างเช่น:

• แชทบอทสำหรับร้านค้า ที่ช่วยลูกค้าค้นหาสินค้าที่เหมาะกับความต้องการและความชอบของพวกเขา ลองถามว่า “มีเสื้อกันหนาวสำหรับเดินป่าราคาไม่เกิน 150 ดอลลาร์ไหม?”

• บอท จัดการตั๋ว ที่คัดแยกคำขอ IT ของพนักงานแบบเรียลไทม์ เช่น ถามว่า “มีตั๋วงานด่วนเกี่ยวกับ VPN ที่ยังไม่ได้มอบหมายไหม?”

• เอเจนต์ อัตโนมัติกระบวนการธุรกิจ ที่ดูแลการจัดส่งคำสั่งซื้อครบวงจร เช่น ถามว่า “ออเดอร์ของ Smith ส่งหรือยัง แล้วเราได้ส่งอีเมลยืนยันหรือเปล่า?”

ตัวอย่างเหล่านี้สร้างได้เร็ว ทดสอบง่าย และเห็นประโยชน์ทันที

2. เลือกแพลตฟอร์มของคุณ

ถ้าฐานข้อมูลเวกเตอร์ดูซับซ้อนหรือเข้าใจยาก มี แพลตฟอร์มแชทบอท หลายแห่งที่จัดการ embedding และการจัดกลุ่มให้คุณเบื้องหลัง

3. รวบรวมข้อมูลของคุณ

เริ่มจากสิ่งที่คุณมีอยู่แล้ว เช่น ไฟล์ข้อความ, PDF, สเปรดชีต แพลตฟอร์มที่ดีจะจัดการรูปแบบไฟล์ให้เอง แค่อัปโหลดเนื้อหา ระบบจะฝังและจัดทำดัชนีให้โดยอัตโนมัติ

รายละเอียดบางอย่างขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มที่ใช้ ดู เคล็ดลับการใช้ข้อมูลให้คุ้มค่า

4. เพิ่มคำอธิบาย

เขียนคำอธิบายสั้น ๆ ด้วยภาษาง่าย ๆ ว่าบอทของคุณมีไว้ทำอะไร

สิ่งนี้ช่วยกำหนดโทนและความคาดหวัง เช่น บอทควรพูดกับผู้ใช้อย่างไร คำถามแบบไหนที่ควรตอบ และข้อมูลใดที่สามารถอ้างอิงได้

ตัวอย่างเช่น:
“คุณเป็นผู้ช่วยฝ่ายสนับสนุนสำหรับทีม HR ช่วยพนักงานค้นหานโยบายและตอบคำถามเกี่ยวกับวันลาหรือสวัสดิการ ใช้ข้อมูลจากคู่มือพนักงานและเอกสาร HR พูดให้ชัดเจนและสุภาพ ถ้าไม่รู้คำตอบ ให้แนะนำให้ติดต่อ HR”

5. ทดสอบและปรับแต่ง

ทดสอบระบบของคุณด้วยคำถามจริง ลองถามเหมือนที่ลูกค้าจะถาม ผลลัพธ์ตรงประเด็นไหม? แม่นยำหรือเปล่า?

ปรับแต่งบอทของคุณตามต้องการ:

• ผลลัพธ์ไม่ครบ? เพิ่มจำนวนชิ้นข้อมูลเพื่อให้ตอบได้ละเอียดขึ้น
• ตอบช้าหรือ? เลือกโมเดลที่เร็วขึ้น
• ตอบผิด? ลองใช้โมเดลที่แม่นยำขึ้น หรือเพิ่มข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

แพลตฟอร์มสามารถปรับแต่งได้สูง การแก้ปัญหามักแค่ ตั้งค่า เช่น เลือกโมเดลหรือเปลี่ยนคำอธิบาย

สร้างระบบค้นหาที่ฉลาดขึ้น

ด้วยความก้าวหน้าของ AI ข้อมูลที่ค้นหาได้ไม่ใช่แค่สิ่งเสริม แต่กลายเป็นมาตรฐานที่ผู้ใช้คาดหวัง

คุณไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญ ANN หรือ embedding เพื่อสร้างระบบค้นหาที่ฉลาดขึ้น แพลตฟอร์มของเรามีเครื่องมือสำเร็จรูปสำหรับการค้นหาเชิงความหมายและการสร้างคำตอบจากข้อมูล ไม่ต้องเตรียมข้อมูลล่วงหน้า

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ ฟรี!

คำถามที่พบบ่อย

1. จะประเมินประสิทธิภาพของฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้อย่างไร?

การประเมินประสิทธิภาพของฐานข้อมูลเวกเตอร์ ให้วัดความเร็วในการค้นหา (query latency), ความแม่นยำหรือการดึงข้อมูล (recall/precision) และความสามารถในการขยายระบบ (scalability) ควรทดสอบด้วยคำค้นหาจริงเพื่อดูว่าตอบสนองความต้องการด้านความเร็วและความแม่นยำได้หรือไม่

2. ต้องใช้พื้นที่จัดเก็บเท่าไรสำหรับข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่?

พื้นที่จัดเก็บสำหรับข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่ขึ้นอยู่กับจำนวนเวกเตอร์และมิติ เช่น 1 ล้านเวกเตอร์ที่ 768 มิติ (32-bit float) ต้องใช้พื้นที่มากกว่า 3 GB หากมีหลายล้านถึงพันล้านเวกเตอร์ อาจต้องใช้พื้นที่หลายสิบหรือหลายร้อย GB และควรใช้เทคนิคบีบอัดหรือดัชนีแบบประมาณเพื่อลดต้นทุน

3. ถ้าเอกสารที่ต่างกันมากมี embedding คล้ายกันเพราะ noise หรือ bias ของโมเดลจะเกิดอะไรขึ้น?

ถ้าเอกสารที่ไม่เกี่ยวข้องกันมี embedding ใกล้เคียงกัน ระบบค้นหาอาจให้ผลลัพธ์ผิด วิธีแก้คือปรับแต่งโมเดล embedding ด้วยข้อมูลเฉพาะทาง หรือใช้เทคนิค hybrid search ที่ผสมเวกเตอร์กับเมตาดาต้าหรือฟิลเตอร์คีย์เวิร์ดเพื่อแยกแยะ

4. ข้อมูลเวกเตอร์มีการจัดการเวอร์ชันและดูแลอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป?

ข้อมูลเวกเตอร์จะถูกจัดเวอร์ชันโดยติดตามข้อมูลต้นทางและโมเดล embedding ที่ใช้สร้างเวกเตอร์ วิธีที่นิยมคือเก็บ snapshot พร้อม timestamp และติดแท็กเวอร์ชันของดัชนี

5. สามารถผสมผสานการค้นหาด้วยคีย์เวิร์ดแบบเดิมกับการค้นหาด้วยเวกเตอร์ได้หรือไม่?

ได้ การผสมการค้นหาคีย์เวิร์ดกับเวกเตอร์เรียกว่า hybrid search ซึ่งรองรับโดยแพลตฟอร์มอย่าง Elasticsearch หรือ Vespa วิธีนี้ช่วยให้ผลลัพธ์ตรงประเด็นด้วยการจับคู่คำ และเข้าใจบริบทด้วยเวกเตอร์เชิงความหมาย