Apa itu Vector Database?

• Aplikasi AI bergantung pada vector embeddings
  • Embedding dihasilkan oleh model AI, dan karena memiliki banyak atribut/fitur, pengelolaannya menjadi sulit
  • Dalam AI dan ML, fitur-fitur ini merepresentasikan berbagai dimensi data yang penting untuk memahami pola, hubungan, dan struktur dasarnya
• Vector DB seperti Pinecone adalah database yang dikhususkan untuk menyimpan dan melakukan kueri pada data embedding ini secara optimal
• Melalui vector DB, dimungkinkan untuk mengimplementasikan fitur-fitur lanjutan pada AI seperti pencarian informasi semantik dan memori jangka panjang
  • Membuat vector embedding untuk konten yang akan diindeks melalui model embedding
  • Memasukkan vector embeddings ke vector DB. Sertakan referensi ke konten asli tentang di mana embedding tersebut dibuat
  • Saat aplikasi melakukan kueri, embedding untuk kueri dibuat menggunakan model embedding yang sama, lalu DB ditelusuri dengan embedding ini untuk menemukan vector embedding yang serupa
  • Embedding ini terhubung ke konten asli

Perbedaan antara Vector Index dan Vector DB

• Vector index seperti FAISS (Facebook AI Similarity Search) juga meningkatkan pencarian vector embedding, tetapi tidak memiliki fungsi database
• Vector DB memiliki berbagai keunggulan
  • Fitur manajemen data: mudah untuk menyisipkan, menghapus, dan memperbarui data
  • Penyimpanan dan pemfilteran metadata: metadata untuk setiap vektor dapat disimpan
  • Skalabilitas: menyediakan kemampuan pemrosesan terdistribusi dan paralel
  • Mendukung pembaruan real-time
  • Fitur backup dan collection (mencadangkan hanya sebagian indeks yang dipilih)
  • Integrasi ekosistem: terhubung dengan ETL (Spark), alat analitik (Tableau, Segment), visualisasi (Grafana), serta alat AI (LangChain, LlamaIndex, ChatGPT Plugins)
  • Keamanan data dan manajemen hak akses

Bagaimana Vector DB bekerja? (hanya subjudul yang dipindahkan)

• Algoritme: ANN, Random Projection, Product Quantization, Locality-sensitive hashing, Hierarchical Navigable Small World (HSNW)
• Pengukuran kemiripan
• Pemfilteran
• Operasi database

Ringkasan

• Seiring pertumbuhan eksplosif vector embedding dalam NLP, computer vision, dan aplikasi AI lainnya, vector database pun muncul
• Vector database dibuat secara khusus untuk menyelesaikan masalah yang muncul saat mengelola vector embedding dalam skenario produksi
• Menawarkan keunggulan yang signifikan dibandingkan database berbasis skalar yang ada dan vector index mandiri