Tìm hiểu về cơ sở dữ liệu vector và ứng dụng (Phần 1)
Nổi lên cùng với làn sóng AI, hãy cùng khám phá khái niệm, chức năng và điểm tên các cơ sở dữ liệu vector phổ biến hiện nay.
Giới thiệu
Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng tạo ra nhiều tác động với sự phát triển của ngành công nghiệp phần mềm. Điều này đã dẫn đến những thay đổi lớn về nhu cầu xử lý và lưu trữ dữ liệu. Những đổi mới trong kiến trúc AI/ML cho phép chúng ta tạo ra các mô hình nhúng (embedding models). Mô hình nhúng mã hóa tất cả các loại dữ liệu thành dạng vector để biểu diễn ý nghĩa và ngữ cảnh của tài liệu.
Trong bài viết này, ta sẽ cùng tìm hiểu về một công cụ hữu ích trong việc xử lý, truy xuất dữ liệu cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo - Cơ sở dữ liệu vector (Vector Database).
Cơ sở dữ liệu vector là gì?
Cơ sở dữ liệu vector là cơ sở dữ liệu phi quan hệ (noSQL) chuyên dụng nhằm lưu trữ, xử lý cũng như truy xuất lượng lớn dữ liệu nhiều chiều ở dạng vector. Trong đó, vector là biểu diễn dữ liệu toán học mô tả thông tin của đối tượng dựa trên các đặc điểm hoặc chất lượng khác nhau của chúng. Mỗi vector đại diện cho một điểm dữ liệu, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh, văn bản, hoặc bao gồm một tập hợp các giá trị mô tả nhiều tính chất của chúng. Ví dụ như tính năng chụp ảnh và tìm kiếm hình ảnh tương tự là một điển hình sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
Biến đổi dữ liệu thành vector
Các cơ sở dữ liệu vector thường sử dụng chiến lược lập chỉ mục k lân cận gần nhất (kNN) bằng các thuật toán như HNSW (Hierarchical Navigable Small World) hoặc IVF (Inverted File Indexes) để hỗ trợ các thao tác như tìm kiếm gần đúng, phân loại, phân cụm, hoặc khai thác dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng học máy vì các thao tác tìm kiếm tương tự thường xuyên được sử dụng để khám phá các điểm dữ liệu có thể so sánh được hoặc để tạo đề xuất.
Cơ sở dữ liệu vector
Ngoài ra, các cơ sở dữ liệu vector còn có thể hỗ trợ các kỹ thuật lượng tử hoá (quantization) dữ liệu giúp tăng tốc quá trình tìm kiếm, xử lý thông tin. Các chiến lược lượng tử hoá thường được sử dụng trong cơ sở dữ liệu vectơ bao gồm: Scalar Quantization (SQ) và Product Quantization (PQ).
Chức năng của cơ sở dữ liệu vector
Khác với các hệ thống lưu trữ chỉ mục vector như FAISS (Facebook AI Similarity Search), một cơ sở dữ liệu vector ngoài việc là một hệ thống lưu trữ vectơ còn có thêm các chức năng quan trọng khác như:
- Lưu trữ, quản lý dữ liệu vector: Đơn giản hoá việc quản lý dữ liệu vector như đọc, thêm, xoá, sửa (CRUD) thông qua các chức năng có sẵn của hệ thống.
- Lưu trữ, quản lý siêu dữ liệu (metadata): Cho phép lưu trữ các thông tin siêu dữ liệu đi kèm với các vector dữ liệu giúp dễ dàng quản lý và tìm kiếm dữ liệu.
- Sao lưu và phục hồi dữ liệu: Cho phép quản trị viên thiết lập sao lưu theo định kì hoặc tức thời cũng như phục hồi dữ liệu từ các điểm sao lưu.
- Theo dõi và cảnh báo: Cho phép quản trị viên theo dõi hiệu suất của hệ thống theo thời gian thực và cảnh báo khi có dấu hiệu bất thường xuất hiện.
- Bảo mật và phân quyền truy cập: Cho phép quản trị viên thiết lập phân quyền người dùng và mã hoá các thông tin quan trọng.
- Tích hợp hệ thống: Có thể dễ dàng tích hợp dữ liệu với các hệ thống bên ngoài như: Spark (công cụ xử lý ETL cho dữ liệu), LangChain (công cụ AI phổ biến) hoặc Promethus (công cụ theo dõi và cảnh báo),...
Các cơ sở dữ liệu vector phổ biến
- Milvus: Là một cơ sở dữ liệu vector nguồn mở miễn phí để lưu trữ và tìm kiếm các vector ở quy mô lớn. Milvus hỗ trợ nhiều kỹ thuật lập chỉ mục, bao gồm IVF và HNSW, đồng thời có hiệu suất cực nhanh.
- Pinecone: Là một cơ sở dữ liệu vector với nhiều tính năng, thân thiện với lập trình viên cũng như dễ dàng mở rộng.
- ChromaDB: Là một cơ sơ dữ liệu vector mã nguồn mở dễ sử dụng và tích hợp sâu rộng với hệ sinh thái Python.
- pgVector: Là 1 phần mở rộng của cơ sở dữ liệu PostgreSQL mạnh mẽ, cho phép xử lý và đánh chỉ mục các loại dữ liệu vector bằng các thuật toán như HNSW hoặc IVFFlat.
- Ngoài ra các nhà cung cấp dịch vụ đám mây phổ biến cũng đều có cơ sở dữ liệu vector của riêng mình như OpenSearch của AWS, AlloyDB của Google Cloud hoặc Cognitive Search của Azure.
Tạm kết
Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu sơ lược về khái niệm và chức năng của cơ sở dữ liệu vector cũng như một số hệ thống cơ sở dữ liệu vector đang được sử dụng phổ biến.
Ở phần tiếp theo, chúng ta sẽ làm một vài ví dụ nhỏ để hiểu thêm về cách áp dụng cơ sở dữ liệu vector trong dự án thực tế, vì sao chúng quan trọng với các dự án AI và các bài toán phù hợp cho nhà phát triển.
Tài liệu tham khảo
