Vector Database: Ang Teknolohiyang Nagpapabago sa AI Search

Kung sinusubukan mong bumuo ng AI agent o search engine, malamang ay narinig mo na ang tungkol sa vector databases.

Mahalaga ang papel ng vector databases sa ugnayan ng datos, resources, at mga query, pero nakakatakot itong simulan. Naranasan ko na: nagbabasa ng mga di-pamilyar na termino tulad ng embeddings at fuzzy search, hindi sigurado kung sobra na ba ang ginagawa ko o may basic lang akong hindi alam.

Sino ang nagpapasya kung aling mga YouTube video ang irerekomenda? Paano nalalampasan ng mga search engine ang mga typo? Bakit parang laging ipinapakita ng Instagram ang perpektong mabalahibong aso sa akin?

Sa artikulong ito, tatalakayin natin ang mundo ng mga vector, pagkakatulad, at semantic search, at kung paano ka makakagawa ng mas personalisadong mga aplikasyon.

Ano ang Vector Database?

Ang vector database ay nag-iimbak ng datos bilang koleksyon ng mga numerikal na representasyon (tinatawag na vectors) na sumasalamin sa kahulugan ng datos. Dahil dito, maaari kang maghanap batay sa pagkakahawig, hindi lang sa tiyak na mga keyword.

Ang vector database ay mahalagang teknolohiya sa likod ng makabagong chat, paghahanap, at mga sistema ng rekomendasyon.

Paano gumagana ang Vector Databases?

Nagtatabi ang mga vector database ng teksto, larawan, at spreadsheet bilang serye ng vector, na tinatawag ding embeddings. Ang bawat vector ay serye ng mga numero na sa unang tingin ay parang walang saysay, pero sa likod nito ay kinukuha ang abstraktong kahulugan ng datos.

Ang datos na ito—maging email, transcript ng meeting, o deskripsyon ng produkto—hindi ito pinapalitan ng mga numero lang, ito ay ini-index.

Ginagawang episyente at makabuluhan ng maliliit at siksik na embedding na ito ang pagkuha ng impormasyon. Pinapadali nitong ikumpara ang mga bagay batay sa pagkakahawig.

Mahahalagang Konsepto

Ano ang Embedding Model?

Ang embedding models ay mga machine learning model na sinanay para gawing embeddings ang datos.

Sinanay ang mga modelong ito para i-compress ang datos sa isang vector (ang ating embedding), at pagkatapos ay muling buuin ito. Tinatago ng compressed na vector ang pinakamaraming semantikong impormasyon mula sa datos hangga't maaari.

Ibig sabihin, hindi lang nila iniimbak ang mga salita, kundi pati ang mga ideya sa likod nito. Halimbawa, maaaring ipakita ng embedding na:

• Magkaugnay ang “puppy” at “dog”
• Ang “Paano ko ire-reset ang password ko?” ay kahawig ng “Hindi makapag-log in sa aking account”
• Ang “affordable laptop” at “budget-friendly computer” ay tumutukoy sa iisang bagay
  

Ang ganitong mga pattern ay tumutulong sa AI agents at search engine na ikumpara ang mga input batay sa kahulugan, hindi lang sa pagtutugma ng mga salita.

Ano ang Semantic Search?

Paano nga ba ikinukumpara ang mga embedding para sa pagkakatulad?

Gaya ng nabanggit kanina, ang embedding vector ay isang serye ng mga numero. Ang mga numerong ito ay kumakatawan sa isang punto sa mataas na dimensional na espasyo. Kaya nating iguhit ang mga bagay sa 2D o 3D, pero paano kung 384? Sa halip na X, Y, at Z, daan-daang halaga ang pinagsasama-sama para tukuyin ang isang natatanging punto.

Pinapahintulutan tayo ng mga vector na ito na masukat kung gaano “kalapit” ang 2 nilalaman – hindi batay sa mga salita, kundi batay sa kahulugan.

Ang Semantic search ay ginagawang vector ang query, at hinahanap sa database ang pinakamalalapit na vector. Ang mga vector ng resulta ay dapat, sa prinsipyo, ang pinaka-katulad sa query ng user.

Approximate Nearest Neighbor (ANN) Search

Isinasagawa ang semantic search gamit ang Approximate Nearest Neighbor (ANN) algorithm. Layunin ng ANN na sagutin ang tanong, “alin sa mga vector sa aking database ang pinaka-katulad ng aking query?”

May iba’t ibang ANN algorithm, bawat isa ay may sariling lakas. Halimbawa:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

Ang HNSW ay pinahusay para sa real-time, mababang-latency na paghahanap. Mainam ito para sa personalized na content feed at mga sistema ng rekomendasyon—anumang sitwasyon na nangangailangan ng mabilisang paghahanap sa madalas nagbabagong datos.

Inverted File Index (IVF)

Mas angkop ang IVF para sa malalaking datos na bihirang magbago. Halimbawa, mga katalogo ng e-commerce o direktoryo ng mga akademikong papel.

Sa aktwal, ang algorithm ay nakatago sa engine o plataporma na ginagamit para sa paghahanap.

Mga Gamit ng Vector Database

Ngayong alam na natin kung paano nililikha at tinutugma ang mga vector, tingnan natin ang iba’t ibang paraan ng paggamit nito para mapagana ang mga aplikasyon.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Ang estratehiya ng LLM generation na ito ang pinag-uusapan ngayon, at may dahilan: maaasahan, tama, at tiyak ang mga sagot ng RAG, salamat sa Vector DBs.

Sa RAG, ang tanong ng gumagamit ay ini-embed at ikinukumpara sa natitirang database para sa magkatulad na item. Ire-refer ng modelo ang mga item na ito kapag gumagawa ng sagot.

Iniiwasan ng RAG ang pag-asa sa internal na kaalaman ng model o kasaysayan ng usapan, na kadalasan ay maaaring mali o walang kaugnayan.

Halimbawa, humingi ka ng buod tungkol sa pagkabata ni Napoleon. Maaaring makatotohanan ang sagot ng modelo, pero tama ba ito? Sa RAG, gagamitin ang mga dokumentong may kaugnayan sa iyong tanong para gabayan ang sagot ng modelo. Sa ganitong paraan, maaari mong suriin ang pangunahing sanggunian at mapanatiling nasusuri ang mga sagot ng modelo.‍

Kung gusto mong makita kung paano ito ginagawa, narito ang gabay para sa pagbuo ng chatbot gamit ang RAG.

Rekomendasyon ng Produkto at Nilalaman

Hindi lang ginagamit ang vector databases para sumagot sa mga tanong ng user. Maaari rin itong gamitin para mapahusay ang karanasan ng user.

Sa pagsubaybay sa kasaysayan ng pag-navigate ng user at pag-cluster ng magkakatulad na item, natutukoy ng mga negosyo ang pinakamainam na produkto o nilalaman na maire-rekomenda sa user.

Magandang halimbawa ito ng tinatawag naming algorithm: estratehikong rekomendasyon ng nilalaman at target na pag-aanunsyo.

Isipin ang isang plataporma ng pagbabahagi ng video: bawat video ay may sariling embedding na nakaimbak sa database. Kapag nanood ka ng isa, maaaring magmungkahi ang sistema ng iba pang malapit ang embedding — ibig sabihin, magkatulad ang nilalaman kahit magkaiba ang pamagat o tag.

Sa paglipas ng panahon, nagiging parang personal na “cloud” ng embeddings ang iyong watch history, na tumutulong sa sistema na maintindihan ang iyong gusto at magrekomenda ng susunod mong papanoorin.

Mga Benepisyo ng Vector DBs Kumpara sa Tradisyonal na Database

Ngayong alam na natin ang paano at ano ng vector databases, pag-usapan naman natin ang bakit: anong mga benepisyo ang naibibigay nito sa chatbots at search engines?

1. Nagbibigay Sila ng Mas Malawak na Konteksto sa mga Chatbot

Madaling makalimot at mag-imbento ng sagot ang LLMs sa mahahabang usapan. Walang malinaw na ideya ang mga user at dev kung anong impormasyon ang natatandaan.

Sa mga estratehiya tulad ng RAG, hinahanap ng modelo ang database batay sa iyong tanong para makuha ang impormasyong kailangan para sa tamang sagot.

Sa halip na paulit-ulit na paalalahanan at itama ang modelo, iniimbak ng vector database ang mahalagang impormasyon at tinutukoy ito nang direkta.

2. Ginagawang typo-tolerant ang mga resulta ng paghahanap

Kahit alam natin ang eksaktong mga keyword, magulo pa rin ang paghahanap.

golfen retriever ≠ golden retriever, pero dapat alam ito ng iyong search engine.

Kung literal nating pinagtutugma ang mga query, ang typo o maling baybay ay magtatanggal ng isang akmang opsyon.

Kapag inalis natin ang literal na kahulugan ng search query, hindi na gaanong mahalaga ang eksaktong baybay o pagkakasulat.

3. Pinapayagan ang User na Maghanap Kahit Hindi Eksakto ang Salita

Ang paghahanap ay hindi lang tungkol sa keywords kundi tungkol sa ✨vibes✨.

Ang paglalapat ng teksto bilang embedding vector ay nagbibigay-daan para maiimbak ito sa hindi mailarawang espasyo ng vibe. Kaya, sa unang tingin,

"Saan makakahanap ng masarap na flat white dito?"

hindi mukhang

"Pinakamagandang lugar para sa kape malapit dito",

pero itutugma pa rin ng iyong search engine ang mga ito. Posible ito dahil magkalapit ang embeddings ng dalawang parirala, kahit magkaiba ang pagkakabuo ng mga salita.

4. Kayang maghambing ng Vector DBs sa iba't ibang anyo ng datos

Iba-iba ang anyo, laki, at uri ng datos. Madalas nating kailangang ikumpara ang datos mula sa magkaibang uri. Halimbawa, gamit ang teksto para maghanap at mag-filter ng mga larawan ng produkto.

Ang mga Multimodal model ay sinanay para ikumpara ang iba’t ibang uri ng datos, gaya ng teksto, larawan, tunog, at video.

Mas pinadali nitong pag-usapan ang iyong nilalaman. Maghanap ng produkto sa pamamagitan ng paglalarawan ng larawan nito, o magtanong tungkol sa mga chart gamit ang karaniwang wika.

Paano Gumawa ng AI Agent na may Kakayahang Smart Search

Kung bago ka sa semantic search, malamang marami kang tanong:

Paano ko ihahanda ang aking datos?

Aling data ang dapat kong isama?

Aling embedding model ang dapat kong gamitin… at paano ko malalaman kung gumagana ito?

Sa kabutihang-palad, hindi mo kailangang alamin lahat agad-agad. Heto kung paano magsimula sa ilang madaling hakbang:

1. Tukuyin ang Iyong Gamit

Magsimula sa isang bagay na simple at kapaki-pakinabang. Narito ang ilang halimbawa para mapaisip ka:

• Isang retail chatbot na tumutulong sa mga customer na makahanap ng tamang mga produkto ayon sa kanilang pangangailangan at kagustuhan. Tanungin ito, “Ano ang magandang winter jacket para sa hiking na hindi lalampas sa $150?”

• Isang ticketing bot na nagta-triage ng IT request ng empleyado nang real-time. Magtanong ng, “Mayroon pa bang high-priority ticket tungkol sa VPN access na hindi pa na-aassign?”

• Isang automation agent ng proseso ng negosyo na namamahala sa pagproseso ng order mula umpisa hanggang dulo. Tanungin ito, “Naipadala na ba ang order ni Smith, at naipadala na ba natin ang confirmation email?”

Lahat ng ito ay mabilis gawin, madaling subukan, at agad na kapaki-pakinabang.

2. Piliin ang Iyong Platform

Kung nakakalito o parang abstract ang mga vector database, maraming platform ng chatbot na nag-aasikaso ng embeddings at clustering para sa iyo sa likod ng proseso.

3. Tipunin ang Iyong Datos

Simulan sa kung anong mayroon ka na—mga text file, PDF, at spreadsheet. Kayang asikasuhin ng mahusay na plataporma ang pag-format para sa iyo. I-upload mo lang ang iyong nilalaman, at ito na ang bahala sa pag-embed at pag-index sa likod ng proseso.

Narito ang ilang mga tip para masulit ang iyong datos.

4. Magdagdag ng Paglalarawan

Sumulat ng maikli at payak na paliwanag kung para saan ang iyong bot.

Nakakatulong ito magtakda ng tono at inaasahan: paano dapat makipag-usap ang bot sa mga gumagamit, anong uri ng tanong ang maaaring asahan, at anong datos ang maaaring sanggunian.

Halimbawa:
“Isa kang support assistant para sa HR team. Tulungan ang mga empleyado na hanapin ang mga polisiya at sagutin ang mga tanong tungkol sa PTO at benepisyo. Gamitin ang impormasyon mula sa employee handbook at HR documents. Maging malinaw at magalang. Kung hindi mo alam ang sagot, sabihin sa user na kontakin ang HR.”

5. Subukan at Iayos

Subukan ang iyong setup gamit ang totoong mga tanong. Itanong ang mga tinatanong ng iyong customer. Akma ba ang mga resulta? Tama ba?

I-adjust ang iyong bot kung kinakailangan:

• Hindi kumpleto ang resulta? Dagdagan ang chunk count para mas buo ang sagot.
• Mabagal ang tugon? Pumili ng mas mabilis na modelo.
• Mali ang sagot? Subukan ang mas eksaktong modelo, o magdagdag ng kaugnay na datos.

Napaka-naiangkop ng mga plataporma, kaya ang paglutas ng isyu ay kadalasan ay pag-configure lang, gaya ng paglaro sa mga modelong magagamit o pagbabago ng mga paglalarawan.

Bumuo ng Mas Matalinong Paghahanap

Dahil sa mga bagong pag-unlad sa AI, hindi na lang basta 'maganda kung meron' ang searchable na datos—inaasahan na ito ngayon.

Hindi mo kailangang maging eksperto sa ANN o embeddings para makabuo ng mas matalinong search engine. May plug-and-play na mga tool ang aming platform para sa semantic search at retrieval-augmented generation. Walang kailangang data prep.

‍Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

FAQs

1. Paano ko susuriin ang performance ng vector database?

Para masukat ang performance ng vector database, sukatin ang query latency (gaanong kabilis maglabas ng resulta), recall o precision (kaugnayan ng mga resulta), at scalability (kakayahang humawak ng lumalaking data at queries). Subukan gamit ang totoong mga query para matiyak na pasok ito sa bilis at katumpakan kahit maraming gumagamit.

2. Ano ang mga kinakailangan sa storage para sa malakihang vector data?

Ang kailangan sa storage para sa malakihang vector data ay nakadepende sa dami ng vector at sukat nito—halimbawa, 1 milyong vector na may 768 dimensyon gamit ang 32-bit float ay higit 3 GB ng raw storage. Sa malakihang sukat (milyon hanggang bilyon ng vector), asahan ang pangangailangan ng sampu o daan-daang GB, at gumamit ng mga opsyon tulad ng compression o approximate indexing para mapababa ang gastos sa storage.

3. Ano ang mangyayari kung dalawang magkaibang dokumento ay magkapareho ang embeddings dahil sa ingay o pagkiling ng modelo?

Kung dalawang hindi magkaugnay na dokumento ay lumikha ng magkatulad na embeddings, maaaring magbalik ng maling resulta ang search system. Para maiwasan ito, maaari mong i-fine-tune ang embedding model gamit ang domain-specific na datos o gumamit ng hybrid search techniques na pinagsasama ang vectors, metadata, o keyword filters para sa mas malinaw na resulta.

4. Paano binibersyon at pinamamahalaan ang datos ng vector sa paglipas ng panahon?

Nai-version ang vector data sa pamamagitan ng pagsubaybay sa input data at embedding model na ginamit sa paggawa ng vectors. Karaniwang ginagawa ang pagtatago ng mga snapshot na may petsa at pag-tag ng mga bersyon ng index.

5. Posible bang pagsamahin ang tradisyonal na keyword search at vector search?

Oo, ang pagsasama ng tradisyonal na keyword search at vector search ay tinatawag na hybrid search, at sinusuportahan ito ng maraming plataporma tulad ng Elasticsearch o Vespa. Pinapahusay ng pamamaraang ito ang kaugnayan ng resulta gamit ang lexical matching para sa eksaktong mga tanong at semantic vector similarity para sa pag-unawa ng konteksto.