Cơ sở dữ liệu Vector là gì và nó hoạt động như thế nào?

Mô hình nhúng là gì?

Mô hình nhúng là mô hình máy học được đào tạo để chuyển đổi dữ liệu thành dữ liệu nhúng.

Các mô hình này được đào tạo để nén dữ liệu thành một vectơ (nhúng của chúng tôi), sau đó tái tạo lại. Vectơ nén lưu trữ càng nhiều thông tin ngữ nghĩa từ dữ liệu càng tốt.

Điều đó có nghĩa là chúng không chỉ lưu trữ các từ mà còn lưu trữ cả ý tưởng đằng sau chúng. Ví dụ, một nhúng có thể nắm bắt được điều đó:

• “cún con” và “chó” có quan hệ mật thiết với nhau
• “Làm thế nào để đặt lại mật khẩu của tôi?” có nghĩa tương tự như “Không thể đăng nhập vào tài khoản của tôi”
• “máy tính xách tay giá cả phải chăng” và “máy tính giá rẻ” ám chỉ cùng một thứ
  

Những kiểu mẫu này giúp các tác nhân AI và công cụ tìm kiếm so sánh dữ liệu đầu vào dựa trên ý nghĩa, không chỉ dựa trên các từ khóa khớp.

Tìm kiếm ngữ nghĩa là gì?

Vậy, nhúng được so sánh về mức độ tương đồng như thế nào?

Như đã đề cập trước đó, một vector nhúng là một chuỗi các số. Các số này là biểu diễn của một điểm trong không gian nhiều chiều. Chúng ta có thể hình dung mọi thứ ở dạng 2D hoặc 3D, nhưng còn 384 thì sao? Thay vì X, Y và Z, chúng ta có hàng trăm giá trị, tất cả kết hợp lại để chỉ ra một điểm duy nhất.

Các vectơ này cho phép chúng ta đo lường mức độ "gần nhau" của 2 nội dung - không phải về mặt từ ngữ mà về mặt ý nghĩa .

Tìm kiếm ngữ nghĩa xử lý truy vấn thành một vectơ và tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu các vectơ gần nhất. Về nguyên tắc, các vectơ kết quả này phải giống nhất với truy vấn của người dùng.

Tìm kiếm hàng xóm gần nhất (ANN)

Tìm kiếm ngữ nghĩa được thực hiện bằng thuật toán ANN (Approximate Nearest Neighbor). Mục tiêu của ANN là trả lời câu hỏi "vector nào trong cơ sở dữ liệu của tôi giống nhất với truy vấn của tôi?"

Có một số thuật toán ANN, mỗi thuật toán có thế mạnh riêng. Ví dụ:

RAG (Thế hệ tăng cường truy xuất)

Cái này LLM Chiến lược thế hệ dường như đang là chủ đề được bàn tán sôi nổi, và có lý do chính đáng: RAG đáng tin cậy, chính xác và đưa ra những phản hồi cụ thể, tất cả đều có thể thực hiện được nhờ Vector DB.

Với RAG , truy vấn của người dùng được nhúng và so sánh với phần còn lại của cơ sở dữ liệu cho các mục tương tự. Sau đó, mô hình tham chiếu các mục này khi tạo phản hồi.

RAG tránh dựa vào kiến thức nội bộ của mô hình hoặc lịch sử cuộc trò chuyện, cả hai đều có thể sai hoặc không liên quan.

Giả sử bạn yêu cầu tóm tắt về thời thơ ấu của Napoleon. Phản hồi của mô hình là hợp lý, nhưng liệu nó có chính xác không? Với RAG, các tài liệu có liên quan đến truy vấn của bạn sẽ được sử dụng để điều hướng phản hồi của mô hình. Theo cách đó, bạn có thể kiểm tra tài nguyên chính, giữ cho đầu ra của mô hình có thể xác minh được .

Nếu bạn muốn xem điều này trông như thế nào trong thực tế, đây là hướng dẫn xây dựng chatbot bằng RAG .

Khuyến nghị về sản phẩm và nội dung

Cơ sở dữ liệu vector không chỉ được sử dụng để phản hồi truy vấn của người dùng. Chúng còn có thể được sử dụng để tối ưu hóa trải nghiệm của người dùng.

Theo dõi lịch sử điều hướng của người dùng và nhóm các mục tương tự cho phép doanh nghiệp xác định sản phẩm hoặc nội dung tốt nhất để giới thiệu cho người dùng.

Đây là một ví dụ tuyệt vời về cái mà chúng tôi gọi là thuật toán : đề xuất nội dung chiến lược và quảng cáo có mục tiêu.

Hãy nghĩ đến một nền tảng chia sẻ video: mỗi video đều có nhúng riêng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Khi bạn xem một video, hệ thống có thể gợi ý những video khác có nhúng gần đó — nghĩa là nội dung tương tự, ngay cả khi tiêu đề hoặc thẻ hoàn toàn khác nhau.

Theo thời gian, lịch sử xem của bạn sẽ trở thành một dạng "đám mây" nhúng được cá nhân hóa, giúp hệ thống hiểu được sở thích của bạn và đề xuất những nội dung bạn muốn xem tiếp theo.

1. Họ cung cấp nhiều ngữ cảnh hơn cho Chatbot

LLMs dễ quên và ảo giác trong các cuộc trò chuyện dài. Người dùng và nhà phát triển không biết rõ thông tin nào được lưu giữ.

Với các chiến lược như RAG, mô hình sẽ tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu dựa trên truy vấn của bạn để tìm bất kỳ thông tin nào cần thiết nhằm đưa ra phản hồi chính xác.

Thay vì nhắc nhở và sửa mô hình hàng chục lần, cơ sở dữ liệu vector sẽ lưu trữ thông tin có liên quan và tham chiếu thông tin đó một cách rõ ràng.

2. Họ làm cho kết quả tìm kiếm có khả năng chịu lỗi đánh máy

Ngay cả khi chúng ta biết chính xác các từ khóa, việc tìm kiếm vẫn rất lộn xộn. 

golfen retriever ≠ golden retriever , nhưng công cụ tìm kiếm của bạn sẽ hiểu rõ hơn.

Nếu chúng ta so khớp các truy vấn theo nghĩa đen, thì một lỗi đánh máy hoặc từ viết sai chính tả sẽ làm mất đi một tùy chọn có liên quan. 

Khi chúng ta tóm tắt ý nghĩa của truy vấn tìm kiếm, cách viết hoặc cách diễn đạt cụ thể không còn quan trọng nữa.

3. Chúng cho phép người dùng thực hiện tìm kiếm mờ

Việc tìm kiếm không chỉ tập trung vào từ khóa mà còn tập trung vào cảm xúc✨. 

Trừu tượng hóa văn bản thành một vector nhúng cho phép bạn lưu trữ nó trong không gian rung cảm không thể diễn tả được. Vì vậy, trên bề mặt, 

"Tôi có thể mua được loại cà phê sữa đá tuyệt hảo ở đâu quanh đây?" 

không giống như 

"Những địa điểm tốt nhất để thưởng thức caffeine gần đây", 

nhưng công cụ tìm kiếm của bạn sẽ khớp tất cả chúng như nhau. Điều này có thể thực hiện được vì nhúng của hai cụm từ rất gần nhau, mặc dù cách diễn đạt của chúng khác nhau.

4. Cơ sở dữ liệu Vector có thể so sánh giữa các phương thức

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

Các mô hình đa phương thức được đào tạo để so sánh các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

Điều này giúp bạn dễ dàng nói về nội dung của mình hơn. Tìm sản phẩm bằng cách mô tả hình ảnh của sản phẩm hoặc hỏi về biểu đồ bằng ngôn ngữ đơn giản.

1. Xác định trường hợp sử dụng của bạn

Bắt đầu bằng một cái gì đó đơn giản và hữu ích. Sau đây là một vài ví dụ để bắt đầu:

• Một chatbot bán lẻ giúp khách hàng tìm đúng sản phẩm dựa trên nhu cầu và sở thích của họ. Hãy hỏi chatbot, "Áo khoác mùa đông nào phù hợp để đi bộ đường dài mà giá dưới 150 đô la?"

• Một bot bán vé phân loại các yêu cầu CNTT của nhân viên theo thời gian thực. Hỏi, "Có bất kỳ phiếu ưu tiên cao nào liên quan đến quyền truy cập VPN vẫn chưa được chỉ định không?"

• Tự động hóa quy trình kinh doanh đại lý quản lý việc thực hiện đơn hàng từ đầu đến cuối. Hãy hỏi nó, "Đơn hàng Smith đã được chuyển đi chưa và chúng tôi đã gửi email xác nhận chưa?"

Tất cả những điều này đều được xây dựng nhanh chóng, dễ thử nghiệm và có giá trị ngay lập tức.

2. Chọn nền tảng của bạn

Nếu bạn thấy cơ sở dữ liệu vector khó hiểu hoặc trừu tượng, có rất nhiều nền tảng chatbot xử lý nhúng và phân cụm giúp bạn.

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 của bạn lên và nó sẽ xử lý việc nhúng và lập chỉ mục đằng sau hậu trường.

Một số thông tin cụ thể sẽ phụ thuộc vào nền tảng bạn đang sử dụng. Sau đây là một số mẹo để tận dụng tối đa dữ liệu của bạn .

4. Thêm mô tả

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

Điều này giúp thiết lập tông điệu và kỳ vọng: cách bot nên nói chuyện với người dùng, loại câu hỏi mà bot có thể mong đợi và dữ liệu nào mà bot có thể tham chiếu.

Ví dụ:
“Bạn là trợ lý hỗ trợ cho nhóm nhân sự. Giúp nhân viên tìm chính sách và trả lời các câu hỏi về PTO và phúc lợi. Sử dụng thông tin từ sổ tay nhân viên và tài liệu nhân sự. Hãy rõ ràng và lịch sự. Nếu bạn không biết điều gì đó, hãy yêu cầu người dùng liên hệ với nhân sự.”

5. Kiểm tra và điều chỉnh

Kiểm tra thiết lập của bạn bằng các truy vấn thực tế. Hỏi những gì khách hàng của bạn sẽ hỏi. Kết quả có liên quan không? Chính xác không?

Điều chỉnh bot của bạn khi cần thiết:

• Kết quả không đầy đủ? Tăng số lượng khối để có phản hồi đầy đủ hơn.
• Phản hồi chậm? Hãy chọn mô hình nhanh hơn.
• Phản hồi không đúng? Hãy thử mô hình chính xác hơn hoặc thêm dữ liệu có liên quan.

Nền tảng có khả năng tùy chỉnh cao, do đó, việc giải quyết vấn đề thường chỉ là vấn đề cấu hình , như thử nghiệm với các mô hình có sẵn hoặc thay đổi mô tả.