Cơ sở dữ liệu vector: Công nghệ đột phá thúc đẩy tìm kiếm AI

Nếu bạn đang xây dựng một tác nhân AI hoặc công cụ tìm kiếm, có lẽ bạn đã nghe nói về cơ sở dữ liệu vector.

Cơ sở dữ liệu vector đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối dữ liệu, tài nguyên và truy vấn, nhưng tiếp cận chúng có thể khiến bạn bối rối. Tôi cũng từng như vậy: lướt qua những thuật ngữ khó hiểu như embedding và tìm kiếm mờ, không biết mình đang làm quá phức tạp hay bỏ lỡ điều gì cơ bản.

Ai quyết định video YouTube nào sẽ được đề xuất? Công cụ tìm kiếm xử lý lỗi chính tả như thế nào? Tại sao Instagram luôn hiển thị cho tôi chú chó bông hoàn hảo?

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá thế giới vector, sự tương đồng và tìm kiếm ngữ nghĩa, cũng như cách bạn có thể xây dựng các ứng dụng cá nhân hóa hơn.

Cơ sở dữ liệu vector là gì?

Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ dữ liệu dưới dạng tập hợp các biểu diễn số học (gọi là vector) thể hiện ý nghĩa của dữ liệu. Nhờ đó, bạn có thể tìm kiếm dựa trên sự tương đồng, không chỉ dựa vào từ khóa cụ thể.

Cơ sở dữ liệu vector là công nghệ cốt lõi đứng sau các hệ thống trò chuyện, tìm kiếm và đề xuất hiện đại.

Cơ sở dữ liệu vector hoạt động như thế nào?

Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ văn bản, hình ảnh và bảng tính dưới dạng chuỗi các vector, còn gọi là embedding. Mỗi vector là một dãy số, thoạt nhìn có vẻ không có ý nghĩa, nhưng thực chất nó thể hiện ý nghĩa trừu tượng của dữ liệu.

Dữ liệu này – có thể là email, biên bản họp, mô tả sản phẩm – không bị thay thế khi trở thành dãy số, mà được lập chỉ mục.

Những embedding nhỏ gọn này giúp việc truy xuất thông tin vừa hiệu quả vừa có ý nghĩa. Chúng cho phép chúng ta so sánh các mục dựa trên sự tương đồng.

Các khái niệm chính

Mô hình embedding là gì?

Mô hình embedding là các mô hình học máy được huấn luyện để chuyển đổi dữ liệu thành embedding.

Các mô hình này được huấn luyện để nén dữ liệu thành một vector (embedding), sau đó có thể tái tạo lại dữ liệu. Vector nén này lưu trữ càng nhiều thông tin ngữ nghĩa từ dữ liệu càng tốt.

Điều này có nghĩa là chúng không chỉ lưu trữ từ ngữ, mà còn cả ý tưởng phía sau. Ví dụ, một embedding có thể thể hiện rằng:

• “puppy” và “dog” có liên quan chặt chẽ
• “How do I reset my password?” có ý nghĩa tương tự như “Can’t log in to my account”
• “affordable laptop” và “budget-friendly computer” đều chỉ cùng một thứ
  

Những mẫu như vậy giúp tác nhân AI và công cụ tìm kiếm so sánh đầu vào dựa trên ý nghĩa, không chỉ dựa vào từ khóa.

Tìm kiếm ngữ nghĩa là gì?

Vậy, làm thế nào để so sánh các embedding về mức độ tương đồng?

Như đã đề cập trước đó, một vector embedding là một dãy số. Những con số này đại diện cho một điểm trong không gian nhiều chiều. Chúng ta có thể hình dung mọi thứ trong không gian 2D hoặc 3D, nhưng còn 384 chiều thì sao? Thay vì chỉ có X, Y và Z, chúng ta có hàng trăm giá trị, tất cả kết hợp lại để xác định một điểm duy nhất.

Những vector này cho phép chúng ta đo “khoảng cách” giữa hai nội dung – không phải về từ ngữ, mà là về ý nghĩa.

Tìm kiếm ngữ nghĩa chuyển truy vấn thành vector, sau đó tìm các vector gần nhất trong cơ sở dữ liệu. Các vector kết quả này về nguyên tắc sẽ giống với truy vấn của người dùng nhất.

Tìm kiếm Láng giềng Gần đúng (ANN)

Tìm kiếm ngữ nghĩa được thực hiện bằng thuật toán Láng giềng Gần đúng (ANN). Mục tiêu của ANN là trả lời câu hỏi: “vector nào trong cơ sở dữ liệu của tôi giống với truy vấn của tôi nhất?”

Có nhiều thuật toán ANN khác nhau, mỗi loại có ưu điểm riêng. Ví dụ:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW tối ưu cho tìm kiếm thời gian thực, độ trễ thấp. Phù hợp với các hệ thống đề xuất nội dung cá nhân hóa – bất kỳ trường hợp nào cần tìm kiếm nhanh trên dữ liệu liên tục cập nhật.

Inverted File Index (IVF)

IVF thích hợp hơn cho dữ liệu quy mô lớn, ít thay đổi. Ví dụ như danh mục thương mại điện tử hoặc thư mục bài báo khoa học.

Trên thực tế, thuật toán sẽ được tích hợp sẵn trong công cụ hoặc nền tảng thực hiện tìm kiếm.

Các trường hợp sử dụng cơ sở dữ liệu vector

Giờ đây khi đã hiểu cách tạo và so khớp vector, hãy cùng xem chúng có thể ứng dụng như thế nào để vận hành các ứng dụng.

RAG (Tạo nội dung tăng cường truy xuất)

Chiến lược tạo nội dung bằng LLM này đang rất được quan tâm, và có lý do chính đáng: RAG đáng tin cậy, chính xác và cung cấp phản hồi cụ thể, tất cả đều nhờ vào Vector DB.

Với RAG, truy vấn của người dùng được embedding và so sánh với phần còn lại của cơ sở dữ liệu để tìm các mục tương tự. Mô hình sau đó tham chiếu các mục này khi tạo phản hồi.

RAG giúp tránh phụ thuộc vào kiến thức nội bộ của mô hình hoặc lịch sử hội thoại, những thứ có thể sai lệch hoặc không liên quan.

Giả sử bạn yêu cầu tóm tắt về thời thơ ấu của Napoleon. Phản hồi của mô hình nghe có vẻ hợp lý, nhưng liệu nó có chính xác không? Với RAG, các tài liệu liên quan đến truy vấn của bạn sẽ được sử dụng để định hướng phản hồi của mô hình. Nhờ đó, bạn có thể kiểm tra nguồn tài liệu gốc, đảm bảo kết quả của mô hình có thể xác minh được.‍

Nếu bạn muốn xem điều này trong thực tế, đây là hướng dẫn xây dựng chatbot với RAG.

Đề xuất sản phẩm và nội dung

Cơ sở dữ liệu vector không chỉ dùng để phản hồi truy vấn người dùng. Chúng còn giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

Theo dõi lịch sử truy cập và nhóm các mục tương tự giúp doanh nghiệp xác định sản phẩm hoặc nội dung phù hợp nhất để đề xuất cho người dùng.

Đây là ví dụ điển hình về cái gọi là thuật toán: đề xuất nội dung chiến lược và quảng cáo nhắm mục tiêu.

Hãy nghĩ về một nền tảng chia sẻ video: mỗi video có một embedding riêng được lưu trong cơ sở dữ liệu. Khi bạn xem một video, hệ thống có thể đề xuất những video khác có embedding gần đó — tức là nội dung tương tự, dù tiêu đề hay thẻ có thể hoàn toàn khác nhau.

Theo thời gian, lịch sử xem của bạn trở thành một “đám mây” embedding cá nhân hóa, giúp hệ thống hiểu sở thích và đề xuất những gì bạn muốn xem tiếp theo.

Lợi ích của Vector DB so với cơ sở dữ liệu truyền thống

Giờ khi đã hiểu cách hoạt động và bản chất của cơ sở dữ liệu vector, hãy nói về lý do: chúng mang lại lợi thế gì cho chatbot và công cụ tìm kiếm?

1. Cung cấp nhiều ngữ cảnh hơn cho chatbot

LLM dễ quên và tạo thông tin sai trong các cuộc trò chuyện dài. Người dùng và lập trình viên không rõ thông tin nào được lưu lại.

Với các chiến lược như RAG, mô hình sẽ tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu dựa trên truy vấn của bạn để lấy thông tin cần thiết cho câu trả lời chính xác.

Thay vì phải nhắc lại và sửa mô hình nhiều lần, cơ sở dữ liệu vector lưu trữ thông tin liên quan và tham chiếu trực tiếp.

2. Giúp kết quả tìm kiếm chịu lỗi chính tả

Ngay cả khi biết chính xác từ khóa, việc tìm kiếm vẫn có thể rối rắm.

golfen retriever ≠ golden retriever, nhưng công cụ tìm kiếm của bạn nên hiểu điều đó.

Nếu chỉ so khớp truy vấn theo nghĩa đen, một lỗi chính tả hoặc từ viết sai sẽ loại bỏ lựa chọn phù hợp.

Khi chúng ta trừu tượng hóa ý nghĩa của truy vấn tìm kiếm, cách viết hoặc cách diễn đạt cụ thể không còn quá quan trọng.

3. Cho phép người dùng tìm kiếm mờ (fuzzy search)

Tìm kiếm không chỉ dựa vào từ khóa mà còn dựa vào cảm nhận ✨vibes✨.

Chuyển đổi văn bản thành vector nhúng giúp bạn lưu trữ nó trong không gian vibe khó diễn tả. Vì vậy, trên bề mặt,

"Ở đây có chỗ nào bán flat white ngon không?"

trông không giống với

"Địa điểm uống cà phê ngon gần đây"

nhưng công cụ tìm kiếm của bạn vẫn sẽ nhận diện chúng là giống nhau. Điều này có được vì các vector nhúng của hai câu này rất gần nhau, dù cách diễn đạt khác biệt.

4. Vector DB có thể so sánh giữa các loại dữ liệu khác nhau

Dữ liệu có nhiều dạng, kích thước và loại khác nhau. Chúng ta thường cần so sánh dữ liệu giữa các loại. Ví dụ, dùng văn bản để tìm kiếm và lọc hình ảnh sản phẩm.

Mô hình đa phương thức được huấn luyện để so sánh các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

Điều này giúp bạn dễ dàng trao đổi về nội dung của mình. Tìm sản phẩm bằng cách mô tả hình ảnh, hoặc hỏi về biểu đồ bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Cách xây dựng AI Agent với khả năng tìm kiếm thông minh

Nếu bạn mới làm quen với tìm kiếm ngữ nghĩa, có thể bạn sẽ có nhiều câu hỏi:

Làm sao để chuẩn bị dữ liệu?

Nên đưa vào những dữ liệu nào?

Nên chọn mô hình nhúng nào… và làm sao biết nó hoạt động hiệu quả?

May mắn là bạn không cần phải giải quyết hết mọi thứ ngay từ đầu. Dưới đây là các bước đơn giản để bắt đầu:

1. Xác định trường hợp sử dụng

Bắt đầu với điều gì đó đơn giản và hữu ích. Dưới đây là một số ví dụ để bạn tham khảo:

• Một chatbot bán lẻ giúp khách hàng tìm sản phẩm phù hợp dựa trên nhu cầu và sở thích. Hãy hỏi nó, “Có áo khoác mùa đông nào tốt để đi bộ đường dài dưới $150 không?”

• Một bot hỗ trợ ticket phân loại yêu cầu IT của nhân viên theo thời gian thực. Hỏi: “Có ticket ưu tiên cao nào liên quan đến truy cập VPN chưa được gán không?”

• Một agent tự động hóa quy trình kinh doanh quản lý đơn hàng từ đầu đến cuối. Hỏi nó: “Đơn hàng Smith đã được gửi đi chưa, và chúng ta đã gửi email xác nhận chưa?”

Tất cả những ví dụ này đều dễ xây dựng, dễ kiểm thử và mang lại giá trị ngay lập tức.

2. Chọn nền tảng của bạn

Nếu cơ sở dữ liệu vector khiến bạn thấy phức tạp hoặc trừu tượng, có rất nhiều nền tảng chatbot xử lý việc nhúng và phân cụm cho bạn ở phía sau.

3. Thu thập dữ liệu của bạn

Bắt đầu với những gì bạn đã có—tệp văn bản, PDF, bảng tính. Một nền tảng tốt sẽ xử lý định dạng cho bạn. Chỉ cần tải nội dung lên, hệ thống sẽ tự động nhúng và lập chỉ mục.

Một số chi tiết sẽ phụ thuộc vào nền tảng bạn sử dụng. Dưới đây là một số mẹo để tận dụng tối đa dữ liệu của bạn.

4. Thêm mô tả

Viết một mô tả ngắn, dễ hiểu về mục đích của bot.

Điều này giúp xác định phong cách và kỳ vọng: bot nên giao tiếp với người dùng như thế nào, có thể nhận được những câu hỏi gì và có thể tham chiếu đến dữ liệu nào.

Ví dụ:
“Bạn là trợ lý hỗ trợ cho bộ phận nhân sự. Hỗ trợ nhân viên tìm chính sách và trả lời các câu hỏi về nghỉ phép và phúc lợi. Sử dụng thông tin từ sổ tay nhân viên và tài liệu nhân sự. Hãy rõ ràng và lịch sự. Nếu không biết câu trả lời, hãy đề nghị người dùng liên hệ bộ phận nhân sự.”

5. Kiểm thử và điều chỉnh

Kiểm thử thiết lập của bạn với các câu hỏi thực tế. Hỏi những gì khách hàng của bạn sẽ hỏi. Kết quả có phù hợp không? Có chính xác không?

Điều chỉnh bot của bạn nếu cần:

• Kết quả chưa đầy đủ? Tăng số lượng đoạn để có câu trả lời chi tiết hơn.
• Phản hồi chậm? Chọn mô hình nhanh hơn.
• Kết quả sai? Thử mô hình chính xác hơn, hoặc bổ sung dữ liệu liên quan.

Các nền tảng rất linh hoạt, nên việc giải quyết vấn đề thường chỉ cần cấu hình, như thử các mô hình khác nhau hoặc thay đổi mô tả.

Xây dựng khả năng tìm kiếm thông minh hơn

Với những tiến bộ AI gần đây, dữ liệu có thể tìm kiếm không còn là tính năng bổ sung—mà đã trở thành tiêu chuẩn.

Bạn không cần phải thành thạo ANN hay nhúng để xây dựng công cụ tìm kiếm thông minh hơn. Nền tảng của chúng tôi cung cấp công cụ sẵn dùng cho tìm kiếm ngữ nghĩa và truy xuất tăng cường. Không cần chuẩn bị dữ liệu.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Làm sao để đánh giá hiệu suất của cơ sở dữ liệu vector?

Để đánh giá hiệu suất của cơ sở dữ liệu vector, hãy đo độ trễ truy vấn (thời gian trả kết quả), độ bao phủ hoặc độ chính xác (mức độ liên quan của kết quả), và khả năng mở rộng (xử lý tốt khi dữ liệu và truy vấn tăng lên). Bạn nên kiểm thử với truy vấn thực tế để đảm bảo đáp ứng yêu cầu về tốc độ và độ chính xác khi tải lớn.

2. Yêu cầu lưu trữ cho dữ liệu vector quy mô lớn là gì?

Yêu cầu lưu trữ cho dữ liệu vector quy mô lớn phụ thuộc vào số lượng vector và số chiều của chúng – ví dụ, 1 triệu vector với 768 chiều sử dụng số thực 32-bit sẽ cần hơn 3 GB lưu trữ thô. Ở quy mô lớn (hàng triệu đến hàng tỷ vector), hãy dự kiến cần hàng chục hoặc hàng trăm GB, và sử dụng các giải pháp như nén hoặc lập chỉ mục xấp xỉ để giảm chi phí lưu trữ.

3. Nếu hai tài liệu rất khác nhau lại có vector nhúng giống nhau do nhiễu hoặc sai lệch mô hình thì sao?

Nếu hai tài liệu không liên quan tạo ra vector nhúng giống nhau, hệ thống tìm kiếm có thể trả về kết quả sai. Để khắc phục, bạn có thể tinh chỉnh mô hình nhúng với dữ liệu chuyên ngành hoặc sử dụng kỹ thuật tìm kiếm kết hợp, kết hợp vector với siêu dữ liệu hoặc bộ lọc từ khóa để phân biệt.

4. Dữ liệu vector được quản lý và phiên bản hóa như thế nào theo thời gian?

Dữ liệu vector được phiên bản hóa bằng cách theo dõi dữ liệu đầu vào và mô hình nhúng dùng để tạo vector. Thực tiễn phổ biến là lưu trữ các bản chụp có dấu thời gian và gắn thẻ phiên bản chỉ mục.

5. Có thể kết hợp tìm kiếm từ khóa truyền thống với tìm kiếm vector không?

Có, kết hợp tìm kiếm từ khóa truyền thống với tìm kiếm vector gọi là tìm kiếm kết hợp (hybrid search), và được hỗ trợ bởi nhiều nền tảng như Elasticsearch hoặc Vespa. Phương pháp này tăng độ liên quan bằng cách dùng đối chiếu từ vựng cho truy vấn chính xác và so sánh vector ngữ nghĩa để hiểu ngữ cảnh.