Công nghệ Vector Search, bằng cách biến mọi loại thông tin (văn bản, hình ảnh, âm thanh) thành các “vector” trong không gian đa chiều, đã mở ra kỷ nguyên mới của tìm kiếm ngữ nghĩa, nơi các hệ thống AI có thể thực sự “hiểu” bối cảnh và ý định của người dùng. Mời quý bạn đọc cùng Xuyên Việt Media tìm hiểu ngay.

Mục lục nội dung

Vector Search là gì?

Vector Search (hay còn gọi là tìm kiếm vector hoặc tìm kiếm tương đồng vector) là một kỹ thuật tìm kiếm tiên tiến, cho phép máy tính tìm kiếm và so sánh dữ liệu dựa trên ý nghĩa và ngữ cảnh thay vì chỉ dựa vào các từ khóa chính xác. Đây là một công nghệ cốt lõi đằng sau nhiều ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) hiện đại như các hệ thống đề xuất, chatbot AI, và tìm kiếm ngữ nghĩa.

Trong Vector Search, mọi loại dữ liệu – dù là văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hay bất kỳ thực thể nào khác – đều được chuyển đổi thành các chuỗi số trong một không gian đa chiều (multi-dimensional space). Những chuỗi số này được gọi là vector hay embedding.

Các vector này được tạo ra bởi các mô hình học máy (Machine Learning models), đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như BERT, GPT, hoặc các mô hình xử lý hình ảnh.
Mỗi con số trong vector đại diện cho một đặc điểm hoặc một chiều ý nghĩa của dữ liệu gốc. Điều quan trọng là các vector có ý nghĩa hoặc nội dung tương tự nhau sẽ được đặt gần nhau hơn trong không gian đa chiều này.

Khi có một truy vấn (ví dụ: một câu hỏi, một hình ảnh), truy vấn đó cũng được chuyển đổi thành một vector. Sau đó, hệ thống Vector Search sẽ tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu các vector đã được lưu trữ sẵn mà có khoảng cách gần nhất (hay độ tương đồng cao nhất) với vector của truy vấn.

Các phép đo khoảng cách phổ biến bao gồm Cosine Similarity (đo góc giữa hai vector) hoặc Euclidean Distance (đo khoảng cách trực tiếp giữa hai điểm).

Các số liệu thực tế về Vector Search

Theo một báo cáo, quy mô thị trường cơ sở dữ liệu vector toàn cầu được định giá 2.2 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR (Compound Annual Growth Rate) là 21.9% từ năm 2025 đến năm 2034. Một nguồn khác dự báo thị trường này có thể đạt khoảng 6.72 tỷ USD vào năm 2033 với CAGR là 22.4% từ 2025.
NLP là lĩnh vực chiếm thị phần lớn nhất trong thị trường cơ sở dữ liệu vector, khoảng 45% vào năm 2024.
Vector Search là nền tảng cho việc nhận diện hình ảnh, tìm kiếm hình ảnh tương đồng, phân loại và gắn thẻ hình ảnh tự động.
Các ông lớn như Netflix, Spotify, Amazon đều sử dụng các kỹ thuật tương tự Vector Search để gợi ý sản phẩm, phim, nhạc dựa trên sở thích và hành vi của người dùng.
Pinecone, Weaviate, Zilliz (Milvus), Qdrant, Vespa.ai là những cái tên dẫn đầu trong việc phát triển các cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng, cung cấp các giải pháp được tối ưu hóa cho tìm kiếm tương đồng trên quy mô lớn.
Các dịch vụ đám mây như AWS (với Amazon OpenSearch Service, Amazon Aurora với pgvector), Google Cloud (với Vertex AI và Firebase Data Connect tích hợp pgvector), và Azure cũng đang tích hợp khả năng tìm kiếm vector vào các dịch vụ cơ sở dữ liệu của họ.
Các thư viện như FAISS (của Meta), Annoy (của Spotify) vẫn được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng tùy chỉnh, đặc biệt là trong các trường hợp yêu cầu hiệu suất cao và kiểm soát chặt chẽ.

Vector Search hoạt động như thế nào?

Quá trình hoạt động của Vector Search có thể được hình dung qua các bước sau:

Mã hóa dữ liệu (Embedding)

Tất cả dữ liệu thô (văn bản, hình ảnh, âm thanh…) trong hệ thống được đưa qua một mô hình nhúng (embedding model).

Mô hình này phân tích các đặc điểm, ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu, sau đó chuyển đổi chúng thành các vector số chiều cao.

Ví dụ: Câu “thuê quản trị website” và “tìm người chăm sóc website” sẽ có các vector rất gần nhau vì chúng có cùng ý nghĩa, mặc dù từ ngữ có thể khác biệt đôi chút.

Lưu trữ Vector

Các vector được tạo ra sau đó được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu vector (Vector Database) chuyên dụng. Cơ sở dữ liệu này được tối ưu hóa để lưu trữ và truy vấn các vector một cách hiệu quả, ngay cả với hàng tỷ vector.

Xử lý truy vấn (Query Embedding)

Khi người dùng đưa ra một truy vấn (ví dụ: “tìm ảnh về động vật có lông mềm, bốn chân”), truy vấn này cũng được mã hóa thành một vector truy vấn tương tự.

Tìm kiếm tương đồng (Similarity Search)

Hệ thống Vector Search sau đó so sánh vector truy vấn với tất cả các vector đã lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.

Sử dụng các thuật toán tìm kiếm hàng xóm gần nhất (Nearest Neighbors – ANN), hệ thống nhanh chóng xác định các vector có khoảng cách gần nhất với vector truy vấn.

Các vector gần nhất này đại diện cho các mục dữ liệu (hình ảnh, văn bản, v.v.) có ý nghĩa hoặc ngữ cảnh tương đồng nhất với truy vấn của người dùng.

Trả về kết quả

Các mục dữ liệu tương ứng với các vector gần nhất sẽ được truy xuất và trả về cho người dùng.

Ví dụ: Bạn tìm từ khóa “Dịch vụ viết content web” thì có thể nhận được kết quả “Dịch vụ viết bài SEO”. Vì công cụ tìm kiếm hiểu được ngữ nghĩa và nhu cầu tìm kiếm của 2 từ khóa trên là tương đồng.

Vai trò của Vector Search

Vector Search đang trở nên vô cùng quan trọng nhờ khả năng vượt trội so với tìm kiếm truyền thống:

Hiểu ngữ nghĩa (Semantic Understanding): Thay vì chỉ dựa vào khớp từ khóa chính xác, Vector Search “hiểu” được ý nghĩa thực sự của truy vấn và nội dung, giúp trả về kết quả liên quan và chính xác hơn, ngay cả khi không có từ khóa trùng khớp.
Tìm kiếm đa phương tiện: Có thể tìm kiếm trên nhiều loại dữ liệu khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh) hoặc kết hợp chúng. Ví dụ, bạn có thể tìm kiếm hình ảnh bằng cách mô tả bằng văn bản.
Cá nhân hóa: Hệ thống có thể học hỏi từ hành vi và sở thích của người dùng (dưới dạng vector) để cá nhân hóa kết quả tìm kiếm và đề xuất.
Hiệu quả với lượng dữ liệu lớn: Các cơ sở dữ liệu vector được thiết kế để quản lý và truy vấn hiệu quả trên các tập dữ liệu khổng lồ (hàng tỷ mục).
Thành phần cốt lõi của AI tạo sinh (Generative AI): Vector Search là một phần thiết yếu của các hệ thống AI tạo sinh, đặc biệt trong kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG). Nó giúp LLMs truy xuất thông tin cập nhật và cụ thể từ cơ sở dữ liệu kiến thức bên ngoài để tạo ra câu trả lời chính xác, giảm thiểu hiện tượng “ảo giác” (hallucination).

Ưu điểm của Vector Search

Hiểu ngữ nghĩa sâu: Tìm kiếm theo ý định người dùng, không chỉ từ khóa.
Tìm kiếm đa phương tiện: Áp dụng cho văn bản, hình ảnh, video, âm thanh…
Cá nhân hóa kết quả: Gợi ý theo hành vi và lịch sử tìm kiếm.
Tối ưu cho AI và Big Data: Xử lý hàng triệu vector nhanh chóng

Ứng dụng của Vector Search

Hệ thống tìm kiếm thông minh: Google Search, tìm kiếm sản phẩm trên các sàn thương mại điện tử (ví dụ: tìm kiếm sản phẩm tương tự bằng hình ảnh).
Hệ thống đề xuất: Gợi ý phim trên Netflix, nhạc trên Spotify, sản phẩm trên Amazon dựa trên sở thích và hành vi của người dùng.
Chatbot AI và Trợ lý ảo: Giúp chatbot hiểu và trả lời các câu hỏi phức tạp của người dùng một cách chính xác và theo ngữ cảnh, bằng cách truy xuất thông tin từ cơ sở kiến thức lớn.
Phát hiện gian lận và dị thường: Tìm kiếm các mẫu hình hoặc giao dịch bất thường trong dữ liệu tài chính hoặc mạng.
Nhận diện hình ảnh và giọng nói: Tìm kiếm các hình ảnh hoặc đoạn âm thanh tương tự trong các bộ sưu tập lớn.
Hệ thống hỏi đáp (Question Answering Systems): Trả lời các câu hỏi phức tạp bằng cách tìm kiếm các đoạn văn bản có ý nghĩa liên quan nhất.

Vector Search đang mở ra một kỷ nguyên mới cho khả năng tìm kiếm và tương tác với dữ liệu, giúp các hệ thống AI trở nên thông minh và hữu ích hơn bao giờ hết.

Đánh giá post

Vector Search là gì: Cơ chế hoạt động và ứng dụng thực tiễn