Database Vektor: Teknologi Revolusioner yang Mendukung Pencarian AI

Jika Anda sedang mencoba membangun agen AI atau mesin pencari, Anda mungkin sudah mendengar tentang database vektor.

Database vektor berperan penting dalam hubungan antara data, sumber daya, dan kueri, namun memahaminya bisa terasa menakutkan. Saya pernah mengalaminya: menggulir istilah-istilah esoterik seperti embedding dan fuzzy search, tidak yakin apakah saya terlalu rumit atau justru melewatkan sesuatu yang mendasar.

Siapa yang menentukan video YouTube mana yang direkomendasikan? Bagaimana mesin pencari mengatasi salah ketik? Kenapa Instagram selalu menampilkan anjing berbulu yang sempurna untuk saya?

Di artikel ini, kita akan membahas dunia vektor, kemiripan, dan pencarian semantik, serta bagaimana Anda bisa membangun aplikasi yang lebih personal.

Apa Itu Database Vektor?

Database vektor menyimpan data sebagai kumpulan representasi numerik (disebut vektor) yang menangkap makna dari data tersebut. Ini memungkinkan pencarian berdasarkan kemiripan, bukan hanya kata kunci tertentu.

Database vektor adalah teknologi kunci di balik sistem chat, pencarian, dan rekomendasi modern.

Bagaimana Cara Kerja Database Vektor?

Database vektor menyimpan teks, gambar, dan spreadsheet sebagai rangkaian vektor, juga dikenal sebagai embedding. Setiap vektor ini adalah deretan angka yang sekilas tampak acak, namun sebenarnya menangkap makna abstrak dari data tersebut.

Data ini – baik itu email, transkrip rapat, deskripsi produk – tidak digantikan oleh deretan angka, melainkan diindeks.

Embedding yang kecil dan padat ini membuat pengambilan informasi menjadi efisien dan bermakna. Mereka memungkinkan kita membandingkan item berdasarkan kemiripan.

Konsep-Konsep Utama

Apa Itu Model Embedding?

Model embedding adalah model machine learning yang dilatih untuk mengubah data menjadi embedding.

Model-model ini dilatih untuk memampatkan data ke dalam vektor (embedding kita), lalu meregenerasinya. Vektor terkompresi ini menyimpan sebanyak mungkin informasi semantik dari data aslinya.

Artinya, mereka tidak hanya menyimpan kata-kata, tapi juga ide di baliknya. Misalnya, sebuah embedding bisa menangkap bahwa:

• “puppy” dan “dog” sangat berkaitan erat
• “How do I reset my password?” mirip maknanya dengan “Can’t log in to my account”
• “affordable laptop” dan “budget-friendly computer” merujuk pada hal yang sama
  

Pola-pola seperti ini membantu agen AI dan mesin pencari membandingkan input berdasarkan makna, bukan sekadar mencocokkan kata kunci.

Apa itu Pencarian Semantik?

Jadi, bagaimana cara membandingkan embedding untuk mengukur kemiripan?

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, vektor embedding adalah serangkaian angka. Angka-angka ini merepresentasikan sebuah titik di ruang berdimensi tinggi. Kita bisa memvisualisasikan sesuatu dalam 2D atau 3D, tapi bagaimana dengan 384 dimensi? Alih-alih X, Y, dan Z, kita memiliki ratusan nilai yang semuanya bersama-sama menentukan satu titik unik.

Vektor-vektor ini memungkinkan kita mengukur seberapa “dekat” dua konten – bukan dari segi kata, tapi dari segi makna.

Pencarian semantik memproses kueri menjadi vektor, lalu mencari vektor terdekat di database. Vektor hasil ini, secara prinsip, adalah yang paling mirip dengan kueri pengguna.

Pencarian Approximate Nearest Neighbor (ANN)

Pencarian semantik dilakukan menggunakan algoritma Approximate Nearest Neighbor (ANN). Tujuan ANN adalah untuk menjawab pertanyaan, “vektor mana di basis data saya yang paling mirip dengan permintaan saya?”

Ada beberapa algoritma ANN, masing-masing dengan keunggulannya sendiri. Contohnya:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW dioptimalkan untuk pencarian real-time dengan latensi rendah. Cocok untuk feed konten personal dan sistem rekomendasi – situasi yang membutuhkan pencarian cepat di data yang sering berubah.

Inverted File Index (IVF)

IVF lebih cocok untuk data berskala besar yang jarang berubah. Misalnya katalog e-commerce atau direktori makalah ilmiah.

Dalam praktiknya, algoritma ini tersembunyi di dalam mesin atau platform yang digunakan untuk implementasi pencarian.

Contoh Penggunaan Database Vektor

Setelah memahami bagaimana vektor dibuat dan dicocokkan, mari kita lihat berbagai cara penggunaannya untuk mendukung aplikasi.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Strategi generasi LLM ini sedang banyak dibicarakan, dan memang layak: RAG andal, akurat, dan memberikan respons spesifik, semuanya berkat Vector DB.

Dengan RAG, kueri pengguna di-embedding dan dibandingkan dengan seluruh database untuk menemukan item serupa. Model kemudian merujuk pada item-item ini saat menghasilkan respons.

RAG menghindari ketergantungan pada pengetahuan internal model atau riwayat percakapan, yang sering kali bisa salah atau tidak relevan.

Misalnya Anda meminta ringkasan tentang masa kecil Napoleon. Jawaban model mungkin terdengar masuk akal, tapi apakah itu benar? Dengan RAG, dokumen yang relevan dengan pertanyaan Anda akan digunakan untuk mengarahkan jawaban model. Dengan begitu, Anda bisa memeriksa sumber utamanya, sehingga keluaran model dapat diverifikasi.‍

Jika Anda ingin melihat contoh penerapannya, berikut panduan membangun chatbot dengan RAG.

Rekomendasi Produk dan Konten

Database vektor tidak hanya digunakan untuk menjawab kueri pengguna. Mereka juga bisa digunakan untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna.

Dengan melacak riwayat navigasi pengguna dan mengelompokkan item serupa, bisnis dapat menentukan produk atau konten terbaik untuk direkomendasikan.

Ini adalah contoh bagus dari apa yang kita sebut algoritma: rekomendasi konten strategis dan iklan yang ditargetkan.

Bayangkan platform berbagi video: setiap video punya embedding sendiri di database. Saat Anda menonton satu video, sistem bisa menyarankan video lain dengan embedding yang berdekatan — artinya kontennya mirip, meskipun judul atau tag-nya sangat berbeda.

Seiring waktu, riwayat tontonan Anda menjadi semacam “awan” embedding personal, membantu sistem memahami preferensi Anda dan merekomendasikan apa yang ingin Anda tonton berikutnya.

Keunggulan Database Vektor Dibandingkan Database Tradisional

Setelah memahami bagaimana dan apa dari database vektor, mari kita bahas mengapa: keunggulan apa yang diberikan untuk chatbot dan mesin pencari?

1. Memberikan Konteks Lebih Banyak untuk Chatbot

LLM cenderung lupa dan berhalusinasi dalam percakapan panjang. Pengguna dan pengembang tidak tahu pasti informasi mana yang masih diingat.

Dengan strategi seperti RAG, model mencari ke database berdasarkan kueri Anda untuk menemukan informasi yang dibutuhkan agar responsnya akurat.

Alih-alih terus-menerus mengingatkan dan mengoreksi model, database vektor menyimpan informasi relevan dan merujuknya secara eksplisit.

2. Membuat Hasil Pencarian Tahan Salah Ketik

Meski kita tahu kata kunci yang tepat, pencarian tetap bisa berantakan.

golfen retriever ≠ golden retriever, tapi mesin pencari Anda seharusnya bisa memahami maksudnya.

Jika kita mencocokkan kueri secara harfiah, salah ketik atau ejaan yang salah bisa membuat opsi relevan terlewat.

Dengan mengabstraksi makna dari kueri pencarian, ejaan atau kata yang digunakan tidak lagi terlalu penting.

3. Mereka Memungkinkan Pengguna Melakukan Pencarian Fuzzy

Pencarian sekarang lebih soal nuansa daripada sekadar kata kunci.

Mengabstraksikan teks menjadi vektor embedding memungkinkan Anda menyimpannya di ruang nuansa yang tak terdefinisikan. Jadi, secara kasat mata,

"Di mana saya bisa dapat flat white enak di sekitar sini?"

tidak terlihat seperti

"Tempat terbaik untuk ngopi di dekat sini"

namun mesin pencari Anda tetap akan mencocokkannya. Ini bisa terjadi karena embedding dari kedua frasa tersebut sangat dekat, meskipun kata-katanya berbeda.

4. Database Vektor Bisa Membandingkan Antar Modality

Data hadir dalam berbagai bentuk, ukuran, dan tipe. Sering kali kita perlu membandingkan data lintas tipe. Misalnya, menggunakan teks untuk mencari dan memfilter gambar produk.

Model multimodal dilatih untuk membandingkan berbagai tipe data, seperti teks, gambar, audio, dan video.

Ini memudahkan Anda membicarakan konten Anda. Temukan produk dengan mendeskripsikan gambarnya, atau tanyakan tentang grafik hanya dengan bahasa sehari-hari.

Cara Membangun Agen AI dengan Kemampuan Pencarian Cerdas

Jika Anda baru mengenal pencarian semantik, mungkin Anda punya banyak pertanyaan:

Bagaimana cara menyiapkan data saya?

Data apa saja yang perlu saya sertakan?

Model embedding mana yang harus saya gunakan… dan bagaimana saya tahu hasilnya sudah benar?

Untungnya, Anda tidak perlu langsung tahu semuanya. Berikut langkah mudah untuk memulai:

1. Tentukan Kasus Penggunaan Anda

Mulailah dengan sesuatu yang sederhana dan bermanfaat. Berikut beberapa contoh untuk memicu ide:

• Sebuah chatbot ritel yang membantu pelanggan menemukan produk yang tepat sesuai kebutuhan dan preferensi mereka. Tanyakan, “Jaket musim dingin apa yang bagus untuk hiking di bawah $150?”

• Sebuah bot tiket yang mengelola permintaan IT karyawan secara real-time. Tanyakan, “Apakah ada tiket prioritas tinggi terkait akses VPN yang belum ditugaskan?”

• Sebuah agen otomasi proses bisnis yang mengelola pemenuhan pesanan dari awal hingga akhir. Tanyakan, “Apakah pesanan Smith sudah dikirim, dan apakah email konfirmasi sudah dikirimkan?”

Semua ini cepat dibuat, mudah diuji, dan langsung memberikan nilai.

2. Pilih Platform Anda

Jika database vektor terasa membingungkan atau abstrak, ada banyak platform chatbot yang menangani embedding dan clustering secara otomatis di belakang layar.

3. Kumpulkan Data Anda

Mulailah dengan apa yang sudah Anda miliki—file teks, PDF, spreadsheet. Platform yang baik akan menangani formatnya untuk Anda. Cukup unggah konten Anda, dan proses embedding serta pengindeksan akan dilakukan otomatis.

Beberapa detail akan bergantung pada platform yang Anda gunakan. Berikut beberapa tips untuk memaksimalkan data Anda.

4. Tambahkan Deskripsi

Tulis deskripsi singkat dan sederhana tentang tujuan bot Anda.

Ini membantu menetapkan nada dan ekspektasi: bagaimana bot harus berinteraksi dengan pengguna, jenis pertanyaan yang mungkin diterima, dan data apa yang bisa dirujuk.

Contoh:
“Anda adalah asisten dukungan untuk tim HR. Bantu karyawan menemukan kebijakan dan menjawab pertanyaan tentang cuti dan tunjangan. Gunakan informasi dari buku pegangan karyawan dan dokumen HR. Sampaikan dengan jelas dan sopan. Jika Anda tidak tahu jawabannya, minta pengguna menghubungi HR.”

5. Uji dan Sesuaikan

Uji pengaturan Anda dengan pertanyaan nyata. Tanyakan hal-hal yang mungkin ditanyakan pelanggan Anda. Apakah hasilnya relevan? Akurat?

Sesuaikan bot Anda jika diperlukan:

• Hasil kurang lengkap? Tingkatkan jumlah chunk untuk jawaban yang lebih menyeluruh.
• Respons lambat? Pilih model yang lebih cepat.
• Jawaban tidak tepat? Coba model yang lebih akurat, atau tambahkan data yang relevan.

Platform sangat bisa dikustomisasi, jadi biasanya solusi hanya soal pengaturan, seperti memilih model yang tersedia atau mengubah deskripsi.

Bangun Kemampuan Pencarian yang Lebih Cerdas

Dengan kemajuan AI terbaru, data yang bisa dicari bukan lagi sekadar fitur tambahan—ini sudah jadi ekspektasi utama.

Anda tidak perlu menguasai ANN atau embedding untuk membangun mesin pencari yang lebih pintar. Platform kami menyediakan alat siap pakai untuk pencarian semantik dan retrieval-augmented generation. Tidak perlu persiapan data.

Mulai bangun hari ini. Gratis.

FAQ

1. Bagaimana cara mengevaluasi performa database vektor?

Untuk mengevaluasi performa database vektor, ukur latensi kueri (seberapa cepat hasil dikembalikan), recall atau presisi (seberapa relevan hasilnya), dan skalabilitas (kemampuan menangani pertumbuhan data dan kueri). Uji dengan pertanyaan nyata untuk memastikan kecepatan dan akurasi tetap terjaga saat beban tinggi.

2. Apa kebutuhan penyimpanan untuk data vektor skala besar?

Kebutuhan penyimpanan untuk data vektor skala besar tergantung pada jumlah vektor dan dimensinya – misalnya, 1 juta vektor berdimensi 768 dengan float 32-bit membutuhkan lebih dari 3 GB penyimpanan mentah. Dalam skala besar (jutaan hingga miliaran vektor), kebutuhan bisa puluhan hingga ratusan GB, dan Anda bisa menggunakan kompresi atau indeksasi aproksimasi untuk mengurangi biaya penyimpanan.

3. Apa yang terjadi jika dua dokumen sangat berbeda memiliki embedding mirip karena noise atau bias model?

Jika dua dokumen yang tidak berhubungan menghasilkan embedding yang mirip, sistem pencarian bisa memberikan hasil yang salah. Untuk mengatasinya, Anda bisa melakukan fine-tuning model embedding dengan data spesifik domain atau menggunakan teknik pencarian hybrid yang menggabungkan vektor dengan metadata atau filter kata kunci untuk memperjelas hasil.

4. Bagaimana data vektor dikelola dan diatur versinya seiring waktu?

Data vektor di-versi-kan dengan melacak data input dan model embedding yang digunakan untuk menghasilkan vektor. Praktik umum meliputi penyimpanan snapshot bertanggal dan penandaan versi indeks.

5. Apakah mungkin menggabungkan pencarian kata kunci tradisional dengan pencarian vektor?

Ya, menggabungkan pencarian kata kunci tradisional dengan pencarian vektor disebut pencarian hybrid, dan didukung oleh banyak platform seperti Elasticsearch atau Vespa. Metode ini meningkatkan relevansi dengan menggunakan pencocokan leksikal untuk kueri presisi dan kemiripan vektor semantik untuk memahami konteks.