Đi sâu: Từ nhúng vector đến cơ sở dữ liệu vector với Bob van Luijt

5

Trong Tập 4 của AI Kinh doanh Châu Á, người dẫn chương trình Leo Jiang trò chuyện với Bob van Luijt, đồng sáng lập kiêm giám đốc điều hành của Weaviate, một công ty khởi nghiệp AI nổi tiếng với công nghệ cơ sở dữ liệu vector. Weaviate đã đóng vai trò quan trọng trong việc định hình cơ sở hạ tầng đằng sau các mô hình AI tạo sinh bằng cách cung cấp kiến trúc cơ sở dữ liệu cho phép tìm kiếm và truy xuất ngữ nghĩa hiệu quả, điều cần thiết cho các ứng dụng AI theo thời gian thực. Dưới đây là bản phân tích toàn diện các cuộc thảo luận chính trong tập phim, tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật.

Sự phát triển của cơ sở dữ liệu Vector và sự thành lập của Weaviate

Bob bắt đầu bằng cách truy tìm nguồn gốc của Weaviate đến công trình đầu tiên của ông với các nhúng vector trong giai đoạn đầu của học máy. Ban đầu, không có lộ trình rõ ràng nào cho cơ sở dữ liệu vector như chúng ta hiểu ngày nay, nhưng Bob thấy tiềm năng trong việc sử dụng các nhúng vector để cải thiện các hệ thống tìm kiếm và đề xuất.

Những nền tảng chính:

• Áp dụng sớm các nhúng vector: Bob bắt đầu quan tâm đến nhúng vector vào khoảng năm 2010, khi ông khám phá tiềm năng của chúng trong việc cải thiện các hệ thống truy xuất thông tin.
• Quỹ nguồn mở:Weaviate ra đời từ một sáng kiến nguồn mở, vẫn là cốt lõi trong bản sắc của sáng kiến này, cho phép cộng đồng các nhà phát triển toàn cầu áp dụng rộng rãi và lặp lại nhanh chóng.

Đi sâu: Cơ sở dữ liệu vector và vai trò của chúng trong AI

Cơ sở dữ liệu vector là một dạng cơ sở dữ liệu chuyên biệt được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu đa chiều, cụ thể là nhúng vector được tạo ra bởi các mô hình học máy. Bob giải thích cách cơ sở dữ liệu vector trở nên quan trọng để hỗ trợ các ứng dụng AI tạo sinh dựa trên mối quan hệ dữ liệu phức tạp và hiểu biết ngữ nghĩa.

Hiểu về công nghệ:

• Nhúng Vector:Đây là các biểu diễn số của dữ liệu giúp nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa trong không gian nhiều chiều, cho phép tìm kiếm và truy xuất thông tin chính xác hơn.
• Tìm kiếm ngữ nghĩa:Không giống như tìm kiếm dựa trên từ khóa truyền thống, tìm kiếm vector cho phép truy xuất các điểm dữ liệu tương tự ngay cả khi không sử dụng các thuật ngữ chính xác, mang đến phương pháp trực quan hơn để truy xuất thông tin.

Những thách thức trong quá trình phát triển sản phẩm ban đầu

Một trong những thách thức lớn mà Weaviate phải đối mặt là thiết lập sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường trong thời điểm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT vẫn chưa tồn tại. Điều này đòi hỏi Weaviate phải đổi mới trong một lĩnh vực đang phát triển mà không có trường hợp sử dụng rõ ràng.

Rào cản kỹ thuật:

• Không có LLM:Trước khi xuất hiện các mô hình như GPT-3, các trường hợp sử dụng cơ sở dữ liệu vector chỉ giới hạn ở các tác vụ đơn giản hơn như nhúng câu và tìm kiếm ngữ nghĩa trên dữ liệu có cấu trúc.
• Sự dịch chuyển so với Thị trường mới:Lúc đầu, cơ sở dữ liệu vector được coi là công cụ cải thiện các hệ thống tìm kiếm và đề xuất hiện có, nhưng theo thời gian, các ứng dụng mới - chẳng hạn như hệ thống tác nhân và vòng phản hồi thời gian thực - đã xuất hiện, tạo ra các cơ hội mới.

Tìm kiếm lai: Kết hợp các mô hình tìm kiếm truyền thống và vectơ

Một cải tiến kỹ thuật quan trọng được thảo luận là tìm kiếm hỗn hợp mô hình kết hợp tìm kiếm từ khóa truyền thống với tìm kiếm vector. Tìm kiếm kết hợp tối ưu hóa việc truy xuất bằng cách hợp nhất kết quả từ cả hai phương pháp, giúp nó cực kỳ hiệu quả trong các tình huống mà tìm kiếm vector thuần túy có thể bỏ sót các từ khóa cụ thể.

Phân tích kỹ thuật:

• Tìm kiếm không gian vector:Các vectơ biểu diễn ý nghĩa ngữ nghĩa của dữ liệu được lưu trữ trong không gian nhiều chiều, cho phép truy xuất các điểm dữ liệu dựa trên sự tương đồng thay vì sự trùng khớp chính xác.
• Tìm kiếm hỗn hợp:Kết hợp tìm kiếm từ khóa theo vectơ và truyền thống bằng cách tính điểm có trọng số cho từng tìm kiếm, mang lại kết quả nắm bắt được cả sự liên quan về mặt ngữ nghĩa và khớp từ khóa chính xác.

Ví dụ về trường hợp sử dụng:Bob minh họa sức mạnh của tìm kiếm kết hợp bằng cách sử dụng một ứng dụng email có thể truy xuất thông tin như chi tiết nhà ga chuyến bay. Hệ thống thực hiện tìm kiếm vectơ cho các truy vấn chung liên quan đến chuyến bay đồng thời sử dụng tìm kiếm từ khóa để khớp với các mã xác nhận cụ thể hoặc các thuật ngữ chính xác, mang lại kết quả có độ chính xác cao.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Tăng cường khả năng của mô hình

RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một bước tiến lớn trong AI tạo sinh, cho phép các mô hình truy xuất thông tin bên ngoài một cách linh hoạt tại thời điểm tạo truy vấn, do đó khắc phục được bản chất tĩnh của các mô hình được đào tạo trước.

RAG hoạt động như thế nào:

• Truy xuất thông tin động:Khi một mô hình gặp phải truy vấn bên ngoài dữ liệu đào tạo của nó, nó sẽ truy xuất thông tin bổ sung từ cơ sở dữ liệu bên ngoài hoặc các nguồn kiến thức.
• Tích hợp cơ sở dữ liệu Vector:RAG chủ yếu dựa vào cơ sở dữ liệu vectơ để thực hiện truy xuất dữ liệu có ngữ nghĩa tương tự theo thời gian thực, sau đó chuyển lại cho mô hình tạo dữ liệu để tạo phản hồi.

Các trường hợp sử dụng nâng cao:

• Tìm kiếm kết hợp trong RAG: Việc kết hợp tìm kiếm theo vectơ và tìm kiếm truyền thống giúp tăng cường khả năng của mô hình RAG trong việc thu thập dữ liệu có liên quan mà mô hình riêng lẻ không thể cung cấp, qua đó cải thiện độ chính xác trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng và hỗ trợ kỹ thuật.

Vòng phản hồi tạo sinh: Tương lai của hệ thống AI động

Bob giới thiệu vòng phản hồi tạo ra, cho phép các hệ thống AI không chỉ truy xuất dữ liệu mà còn liên tục cập nhật và cải thiện cơ sở dữ liệu cơ bản. Cơ chế phản hồi này tạo ra các dịch vụ động, có khả năng thích ứng theo thời gian thực.

Các khái niệm chính:

• Hệ thống Agentic:Các hệ thống này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động, cập nhật cơ sở dữ liệu bằng thông tin mới hoặc sửa lỗi không nhất quán theo thời gian thực.
• Làm sạch dữ liệu thông qua vòng phản hồi:Một ứng dụng thực tế là sử dụng vòng phản hồi tạo ra để làm sạch hoặc cập nhật các tập dữ liệu doanh nghiệp, chẳng hạn như dịch các định dạng dữ liệu không nhất quán hoặc điền thông tin còn thiếu.

Cộng đồng nguồn mở và sự chấp nhận của nhà phát triển

Một trong những chiến lược chính của Weaviate là tận dụng cộng đồng nguồn mở của mình để có phản hồi và đổi mới liên tục. Bob nhấn mạnh cách các đóng góp của nhà phát triển—từ yêu cầu tính năng đến báo cáo lỗi—đã định hình đáng kể quá trình phát triển cơ sở dữ liệu vector của Weaviate.

Đóng góp kỹ thuật từ cộng đồng:

• Tối ưu hóa tìm kiếm lai:Phản hồi của nhà phát triển đã dẫn đến việc tối ưu hóa tìm kiếm kết hợp trực tiếp trong cơ sở dữ liệu, giảm nhu cầu xử lý bên ngoài.
• Đa thuê bao và Giảm tải đĩa:Các tính năng này được phát triển dựa trên ý kiến đóng góp của cộng đồng, giải quyết nhu cầu về các giải pháp lưu trữ có khả năng mở rộng và tiết kiệm chi phí trong các triển khai doanh nghiệp lớn.

Sự áp dụng toàn cầu và sắc thái khu vực

Trong khi cơ sở dữ liệu vector đang ngày càng được ưa chuộng trên toàn cầu, Bob lưu ý rằng tỷ lệ áp dụng và mức độ tương tác với cộng đồng nguồn mở thay đổi đáng kể tùy theo khu vực.

Sự khác biệt theo khu vực:

• Châu Á:Các quốc gia như Nhật Bản và Hàn Quốc đang chứng kiến sự áp dụng nhanh chóng công nghệ cơ sở dữ liệu vector, mặc dù những đóng góp cho cộng đồng nguồn mở vẫn còn hạn chế so với Hoa Kỳ và Châu Âu.
• Trung Quốc:Mặc dù việc sử dụng ngày càng tăng, bản chất khép kín của hệ sinh thái công nghệ Trung Quốc khiến các dự án nguồn mở khó có thể được áp dụng rộng rãi.
• Châu phi:Những thách thức như băng thông và cơ sở hạ tầng hạn chế tiếp tục cản trở việc áp dụng AI trên diện rộng, trái ngược hoàn toàn với các khu vực phát triển hơn.

Nhìn về phía trước: Tương lai của cơ sở dữ liệu vector

Khi tập phim kết thúc, Bob chia sẻ tầm nhìn của mình về tương lai của cơ sở dữ liệu vector và vai trò ngày càng tăng của chúng trong kiến trúc AI. Một xu hướng mới nổi là tích hợp cơ sở dữ liệu vector như cửa sổ ngữ cảnh đối với các mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép các hệ thống AI năng động và có khả năng mở rộng hơn.

Dự đoán chính:

• Cửa sổ ngữ cảnh và cơ sở dữ liệu vector:Khi cửa sổ ngữ cảnh trong LLM mở rộng, cơ sở dữ liệu vector sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và truy xuất hiệu quả dữ liệu đa chiều cần thiết cho các ngữ cảnh lớn hơn này.
• Tốc độ và khả năng mở rộng:Các phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc đảm bảo cơ sở dữ liệu vectơ có thể xử lý các yêu cầu về tốc độ và độ trễ của các ứng dụng AI thời gian thực, chẳng hạn như vòng phản hồi tạo sinh và hệ thống tác nhân.

Bob đưa ra lời khuyên cuối cùng cho những người sáng lập AI khác: Bây giờ là lúc phải hành động. Với công nghệ AI đang phát triển nhanh chóng và thị trường cơ sở hạ tầng AI đang mở rộng, ông khuyến khích những người sáng lập nắm bắt cơ hội trước khi thời cơ khép lại.