Bài 37.2: Vector databases

Trong kỷ nguyên bùng nổ AI như hiện nay, khả năng hiểu và làm việc với dữ liệu phi cấu trúc theo một cách hoàn toàn mới trở nên cực kỳ quan trọng. Chúng ta không chỉ muốn tìm kiếm dựa trên từ khóa chính xác, mà còn muốn tìm kiếm dựa trên ý nghĩa, sự tương đồng ngữ nghĩa. Đây chính là lúc Vector Databases tỏa sáng, trở thành một thành phần thiết yếu trong stack công nghệ của nhiều ứng dụng hiện đại, đặc biệt là những ứng dụng sử dụng AI tạo sinh (Generative AI).

Vậy, Vector Databases là gì và tại sao chúng lại quan trọng đến vậy?

Embeddings: Nền tảng của Vector Databases

Cốt lõi của thế giới AI hiện đại là khả năng biến mọi thứ - từ văn bản, hình ảnh, âm thanh đến video - thành các biểu diễn số học. Những biểu diễn này chính là vector, hay còn gọi là embeddings.

Tưởng tượng bạn có thể biến ý nghĩa của một câu thành một danh sách các con số. Hai câu có ý nghĩa gần nhau sẽ có các vector tương ứng 'gần nhau' trong một không gian nhiều chiều (thường là hàng trăm hoặc hàng nghìn chiều). Các mô hình AI (như các Large Language Models - LLMs, hoặc các mô hình thị giác máy tính) được huấn luyện để tạo ra những vector này.

Ví dụ:

  • Câu "Con mèo đang ngủ trên tấm thảm" và "Chú mèo con nằm trên thảm" sẽ có vector embeddings rất gần nhau.
  • Câu "Chứng khoán tăng điểm" và "Thị trường chứng khoán đi lên" cũng tương tự.
  • Trong khi đó, câu "Con mèo đang ngủ trên tấm thảm" và "Giá dầu thô giảm mạnh" sẽ có vector rất xa nhau.
Tại sao Cơ sở dữ liệu truyền thống gặp khó khăn?

Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu truyền thống như SQL (PostgreSQL, MySQL) hay NoSQL (MongoDB, Redis) được tối ưu cho việc lưu trữ và truy vấn dữ liệu có cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Chúng xuất sắc trong việc tìm kiếm chính xác, lọc theo điều kiện, kết nối bảng.

Tuy nhiên, khi bạn muốn tìm kiếm vector gần nhất (nearest neighbors) trong hàng triệu, hàng tỷ vector, các database truyền thống sẽ gặp khó khăn lớn về hiệu suất. Việc tính toán khoảng cách giữa các vector trong không gian nhiều chiều và tìm kiếm theo độ 'gần' không phải là thế mạnh của chúng. Truy vấn kiểu này trên các database truyền thống thường đòi hỏi quét toàn bộ dữ liệu (full scan) hoặc sử dụng các chỉ mục (index) không tối ưu cho bài toán lân cận, dẫn đến thời gian phản hồi rất chậm.

Vector Databases hoạt động như thế nào?

Vector databases được thiết kế chuyên biệt để lưu trữ và quản lý các vector kích thước lớn. Điểm khác biệt cốt lõi nằm ở các thuật toán lập chỉ mục (indexing algorithms) và truy vấn lân cận xấp xỉ (Approximate Nearest Neighbor - ANN).

Thay vì quét toàn bộ cơ sở dữ liệu một cách chính xác (Exact Nearest Neighbor - k-NN), các thuật toán ANN (như HNSW - Hierarchical Navigable Small Worlds, IVF - Inverted File Index,...) giúp nhanh chóng tìm ra các vector 'gần đúng' với vector truy vấn trong thời gian rất ngắn, ngay cả với tập dữ liệu khổng lồ. Sự "xấp xỉ" này đánh đổi một chút độ chính xác để đạt được tốc độ truy vấn vượt trội, điều cần thiết cho các ứng dụng thực tế.

Khi một vector truy vấn (ví dụ: vector embedding của câu hỏi của người dùng) được gửi đến, vector database sẽ sử dụng chỉ mục ANN để tìm ra các vector lưu trữ có khoảng cách nhỏ nhất (tức là tương đồng nhất) với vector truy vấn. Khoảng cách này thường được tính bằng các độ đo như Cosine Similarity (độ tương đồng cosin) hoặc Euclidean Distance (khoảng cách Euclid).

Các tính năng chính của Vector Databases
  • Lưu trữ vector hiệu quả: Được tối ưu cho việc lưu trữ hàng triệu, hàng tỷ vector có kích thước lớn.
  • Tìm kiếm tương đồng (Similarity Search): Chức năng cốt lõi, tìm kiếm các vector "gần nhất" với một vector cho trước.
  • Lập chỉ mục hiệu quả: Sử dụng các thuật toán ANN tiên tiến để tăng tốc độ truy vấn lên đáng kể.
  • Lưu trữ metadata: Hầu hết các vector database cho phép bạn lưu trữ dữ liệu phi vector đi kèm với mỗi vector (ví dụ: tiêu đề, URL, ngày tạo, ID người dùng...). Điều này rất hữu ích để lọc kết quả sau khi tìm kiếm vector.
  • Hybrid Search: Kết hợp tìm kiếm vector với lọc metadata truyền thống. Ví dụ: tìm các tài liệu ngữ nghĩa tương đồng với câu hỏi chỉ trong phạm vi các tài liệu được xuất bản sau năm 2023.
Ứng dụng của Vector Databases

Sự kết hợp giữa embeddings và vector databases mở ra cánh cửa cho rất nhiều ứng dụng mạnh mẽ:

  • Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search): Thay vì chỉ tìm các tài liệu chứa chính xác từ "apple", bạn có thể tìm các tài liệu nói về "hoa quả từ cây" và nhận được kết quả bao gồm "apple", "pear", "banana"...
  • Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems): Tìm các sản phẩm, bài viết, video, hoặc người dùng có hành vi, sở thích tương tự (biểu diễn bằng vector).
  • Nhận dạng và phát hiện (Recognition & Detection): Tìm kiếm hình ảnh tương tự, phát hiện khuôn mặt, phát hiện đối tượng trong video bằng cách so sánh vector đặc trưng.
  • Phát hiện bất thường (Anomaly Detection): Các vector "xa lạ" so với nhóm chính có thể là dấu hiệu của hành vi bất thường (ví dụ: giao dịch gian lận).
  • Ứng dụng AI tạo sinh (Generative AI) và RAG: Đây là một ứng dụng cực kỳ quan trọng hiện nay. Bằng cách lưu trữ kiến thức chuyên biệt của bạn (ví dụ: tài liệu nội bộ của công ty, nội dung blog của bạn...) dưới dạng vector trong một vector database, bạn có thể truy vấn database này để tìm thông tin liên quan nhất đến câu hỏi của người dùng. Sau đó, bạn đưa thông tin đã truy xuất này cùng với câu hỏi gốc cho một LLM. LLM sẽ sử dụng thông tin được cung cấp này để tạo ra câu trả lời chính xác, chi tiết và dựa trên dữ liệu thực tế của bạn, thay vì chỉ dựa vào kiến thức chung mà nó được huấn luyện ban đầu. Kỹ thuật này gọi là Retrieval Augmented Generation (RAG) và là một trong những cách phổ biến nhất để xây dựng các chatbot thông minh, trợ lý ảo dựa trên dữ liệu riêng.
Một số Vector Databases phổ biến

Thị trường vector database đang phát triển nhanh chóng với nhiều lựa chọn, từ các dịch vụ đám mây đến các giải pháp mã nguồn mở:

  • Pinecone
  • Weaviate
  • Milvus
  • Qdrant
  • ChromaDB
  • pgvector (một extension mạnh mẽ cho PostgreSQL, biến PostgreSQL thành một hybrid database có khả năng xử lý vector hiệu quả)
Code Minh Họa (Ý tưởng)

Để hiểu rõ hơn về cách làm việc với vector databases, chúng ta hãy xem xét luồng công việc cơ bản: tạo vector embedding, lưu trữ và truy vấn.

Thông thường, việc tạo embedding và tương tác với vector database sẽ diễn ra ở backend (ví dụ: bằng Python, Node.js...).

Ví dụ 1: Tạo Vector Embedding (Conceptual)

Chúng ta cần một mô hình AI để biến dữ liệu (ví dụ: văn bản) thành vector.

# Ví dụ (ý tưởng): Sử dụng thư viện sentence-transformers trong Python
# Bạn cần cài đặt: pip install sentence-transformers

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Load một mô hình đã huấn luyện sẵn
# 'all-MiniLM-L6-v2' là một mô hình nhỏ, nhanh, tốt cho văn bản tiếng Anh
# Có những mô hình khác cho các ngôn ngữ hoặc loại dữ liệu khác
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# Văn bản cần tạo embedding
text = "Vector databases rất hữu ích cho tìm kiếm ngữ nghĩa."

# Tạo vector embedding cho văn bản
embedding = model.encode(text)

print(f"Văn bản gốc: '{text}'")
print(f"Kiểu dữ liệu của embedding: {type(embedding)}") # Thường là numpy array
print(f"Kích thước (độ dài) vector: {len(embedding)}") # Ví dụ: 384 chiều cho mô hình này
# print(f"Một vài phần tử đầu của vector: {embedding[:10]}...") # Có thể in ra để xem

Giải thích: Đoạn code này minh họa cách sử dụng một thư viện Python phổ biến để lấy một mô hình AI và biến một đoạn văn bản thành một dãy số (vector embedding). Độ dài của vector là cố định đối với một mô hình nhất định. Vector này chính là "biểu diễn số" của ý nghĩa đoạn văn bản đó.

Ví dụ 2: Lưu trữ Vector trong Vector Database (Conceptual)

Sau khi có vector, chúng ta cần lưu nó vào database cùng với dữ liệu gốc (metadata).

# Ví dụ (ý tưởng): Thêm vector vào một Vector DB (ví dụ: sử dụng client của Weaviate trong Python)
# Bạn cần cài đặt client tương ứng với DB bạn dùng (ví dụ: pip install weaviate-client)

# import weaviate
#
# # Kết nối tới instance của Weaviate (hoặc Pinecone, Qdrant...)
# # URL này có thể là localhost hoặc địa chỉ dịch vụ đám mây của bạn
# client = weaviate.Client("YOUR_WEAVIATE_URL")
#
# # Dữ liệu gốc (metadata) đi kèm với vector
# my_data = {
#   "text_content": text, # Lưu lại nội dung gốc
#   "source": "my_blog_post_about_vector_db",
#   "published_year": 2024
# }
#
# # Thêm dữ liệu cùng vector vào một "collection" (hoặc "index", "collection" tùy DB)
# # 'BlogPost' là tên của collection mà bạn đã định nghĩa cấu trúc từ trước trong DB
# try:
#   client.data_object.create(
#     data_object=my_data,
#     class_name="BlogPost",
#     vector=embedding # Gán vector embedding đã tạo ở bước 1
#   )
#   print("\n**Ý tưởng:** Đã thêm dữ liệu và vector vào database thành công.")
# except Exception as e:
#   print(f"\n**Ý tưởng:** Lỗi khi thêm dữ liệu: {e}")

# Vì không muốn code quá dài và phụ thuộc vào một DB cụ thể, chỉ mô tả ý tưởng
print("\n**Ý tưởng Lưu trữ:**")
print("1. Kết nối tới Vector Database (sử dụng client/SDK phù hợp).")
print("2. Chuẩn bị dữ liệu bạn muốn lưu, bao gồm cả vector embedding và metadata đi kèm (ví dụ: tiêu đề, URL, ID...)."
print("3. Sử dụng API của DB để thêm (insert/add) dữ liệu này vào một 'collection', 'index' hoặc 'namespace' đã cấu hình.")
print("4. Database sẽ lưu trữ vector, metadata và sử dụng chỉ mục ANN để chuẩn bị cho các truy vấn tìm kiếm tương đồng sau này.")

Giải thích: Code (hoặc mô tả) này cho thấy làm thế nào để gửi vector embedding cùng với các thông tin liên quan (metadata) vào vector database. Bạn chỉ định vector nào thuộc về mục dữ liệu nào. Database sẽ tự động xử lý việc lưu trữ và tối ưu hóa chỉ mục cho vector đó.

Ví dụ 3: Truy vấn Tìm kiếm Tương đồng (Conceptual)

Đây là lúc vector database phát huy sức mạnh. Bạn tạo vector cho câu truy vấn và yêu cầu DB tìm các vector tương đồng.

# Ví dụ (ý tưởng): Tìm kiếm tương đồng trong Vector DB (ví dụ: sử dụng client của Weaviate trong Python)

# Giả sử người dùng nhập câu hỏi/truy vấn
query_text = "Công nghệ nào giúp tìm kiếm dựa trên ý nghĩa?"

# Bước 1: Tạo vector embedding cho câu truy vấn, sử dụng CÙNG mô hình đã dùng để tạo embeddings cho dữ liệu lưu trữ
query_embedding = model.encode(query_text)

# Bước 2: Gửi vector truy vấn này đến Vector Database để tìm kiếm tương đồng
# response = client.query.get("BlogPost", ["text_content", "source"]).with_near_vector({
#   "vector": query_embedding
# }).with_limit(5).do() # Tìm 5 kết quả gần nhất

# print("\n**Ý tưởng Kết quả Tìm kiếm:**")
# # Bước 3 & 4: Xử lý kết quả trả về từ DB
# # if 'data' in response and 'Get' in response['data'] and 'BlogPost' in response['data']['Get']:
# #   for i, result in enumerate(response['data']['Get']['BlogPost']):
# #     print(f"{i+1}. '{result['text_content'][:100]}...' (Nguồn: {result['source']})") # In ra nội dung và nguồn
# # else:
# #   print("Không tìm thấy kết quả phù hợp.")


# Chỉ mô tả ý tưởng tìm kiếm
print("\n**Ý tưởng Tìm kiếm:**")
print("1. Lấy câu truy vấn từ người dùng (ví dụ: câu hỏi).")
print("2. Tạo vector embedding cho câu truy vấn đó, sử dụng CÙNG mô hình AI đã dùng để tạo embedding cho dữ liệu.")
print("3. Gửi vector truy vấn này tới Vector Database.")
print("4. Database sử dụng chỉ mục ANN để tìm các vector 'gần nhất' với vector truy vấn dựa trên độ đo khoảng cách (Cosine Similarity, Euclidean Distance...).")
print("5. Database trả về các kết quả (các mục dữ liệu) có vector tương đồng nhất, thường bao gồm cả metadata (nội dung gốc, nguồn,...) và điểm số 'gần gũi' (similarity score).")
print("6. Bạn nhận kết quả và xử lý chúng (ví dụ: hiển thị cho người dùng, lọc thêm bằng metadata, hoặc đưa nội dung của các kết quả tốt nhất vào làm ngữ cảnh cho một LLM tạo câu trả lời chi tiết - kỹ thuật RAG).")

Giải thích: Quy trình tìm kiếm bắt đầu bằng việc biến câu hỏi hoặc truy vấn của người dùng thành một vector. Vector này sau đó được gửi đến vector database. Database sử dụng chỉ mục của nó để tìm kiếm các vector đã lưu trữ có "khoảng cách" nhỏ nhất với vector truy vấn, tức là có ý nghĩa tương đồng nhất. Kết quả trả về thường là danh sách các mục dữ liệu (gồm metadata và có thể cả vector) được xếp hạng theo mức độ tương đồng.

Ưu điểm và Thách thức
  • Ưu điểm: Tốc độ truy vấn tương đồng vượt trội so với database truyền thống, khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc dựa trên ngữ nghĩa, mở ra nhiều ứng dụng AI mạnh mẽ như RAG.
  • Thách thức: Yêu cầu hiểu biết về embeddings và thuật toán ANN, lựa chọn và cấu hình đúng loại chỉ mục (index) phù hợp với dữ liệu và nhu cầu truy vấn, quản lý cơ sở hạ tầng (đặc biệt với dữ liệu lớn có thể đòi hỏi tài nguyên đáng kể), chi phí (tùy nhà cung cấp dịch vụ hoặc phần cứng tự quản lý).

Vector Databases không chỉ là một loại cơ sở dữ liệu mới, mà là một công cụ thiết yếu trong kỷ nguyên AI. Nắm vững khái niệm và cách sử dụng chúng sẽ mở ra cánh cửa để xây dựng các ứng dụng thông minh hơn, có khả năng hiểu và tương tác với dữ liệu theo cách mà trước đây rất khó khăn. Chúng đóng vai trò cầu nối quan trọng giữa thế giới dữ liệu phi cấu trúc và sức mạnh xử lý ngữ nghĩa của các mô hình AI hiện đại.

Comments

There are no comments at the moment.