Chọn Giải pháp Tối ưu cho Vector Database trong RAG

Trong hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG), mình thấy rằng vector database đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc lưu trữ và truy vấn các embeddings. Việc chọn đúng vector database sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ truy xuất cũng như chất lượng câu trả lời của hệ thống AI.

So sánh chi tiết các vector database

Dựa trên thông tin từ nguồn Superlinked

Lựa chọn phù hợp cho bài toán RAG

Dựa trên kinh nghiệm cá nhân, mình nhận thấy rằng việc lựa chọn vector database phù hợp cho hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) phụ thuộc vào nhiều yếu tố như quy mô dữ liệu, yêu cầu hiệu suất, khả năng mở rộng và tích hợp với hệ thống hiện có. Dưới đây là một số gợi ý chi tiết:

Dữ liệu nhỏ, truy vấn nhanh

• Annoy: Phù hợp cho các ứng dụng cần tìm kiếm nhanh với bộ dữ liệu nhỏ và không yêu cầu cập nhật thường xuyên. Annoy xây dựng cây chỉ mục trên đĩa, giúp tiết kiệm bộ nhớ nhưng không hỗ trợ cập nhật động; do đó, khi dữ liệu thay đổi, cần phải tái tạo lại chỉ mục.

• HNSWlib: Thích hợp cho các hệ thống yêu cầu truy vấn nhanh và hỗ trợ cập nhật dữ liệu động. HNSWlib sử dụng thuật toán đồ thị nhỏ gọn phân cấp (Hierarchical Navigable Small World) để cung cấp tìm kiếm gần đúng hiệu quả. Tuy nhiên, nó không hỗ trợ GPU và không có cơ chế phân tán tích hợp sẵn.

Dữ liệu lớn, cần GPU tối ưu

• FAISS: Lựa chọn hàng đầu khi làm việc với bộ dữ liệu lớn và cần hiệu suất truy vấn cao. FAISS được phát triển bởi Facebook AI Research, hỗ trợ GPU và cung cấp nhiều thuật toán nén và chỉ mục đa dạng. Tuy nhiên, FAISS không hỗ trợ phân tán và việc cập nhật dữ liệu đòi hỏi tái tạo lại chỉ mục, điều này có thể gây khó khăn khi dữ liệu thay đổi thường xuyên.

Hệ thống phân tán, mở rộng linh hoạt

• Weaviate: Phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu khả năng mở rộng và phân tán. Weaviate là một vector database mã nguồn mở, hỗ trợ tìm kiếm theo schema và tích hợp với GraphQL. Nó cung cấp cơ chế cập nhật dữ liệu động và khả năng mở rộng theo chiều ngang. Tuy nhiên, việc triển khai và quản lý Weaviate có thể phức tạp và yêu cầu tài nguyên hệ thống đáng kể.

• Elasticsearch: Thích hợp khi cần kết hợp giữa tìm kiếm full-text và vector. Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm phân tán mạnh mẽ, hỗ trợ mở rộng linh hoạt. Mặc dù không được thiết kế chuyên biệt cho vector search, nhưng với các plugin và cấu hình phù hợp, Elasticsearch có thể xử lý các truy vấn vector hiệu quả. Tuy nhiên, hiệu suất tìm kiếm vector có thể không cao bằng các giải pháp chuyên dụng như FAISS.

Không muốn quản lý hạ tầng

• Pinecone: Dành cho những ai muốn tập trung vào phát triển ứng dụng mà không muốn quản lý hạ tầng. Pinecone là dịch vụ vector database được quản lý hoàn toàn, cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và hỗ trợ cập nhật dữ liệu động. Tuy nhiên, đây là dịch vụ có phí và có thể hạn chế về khả năng tùy chỉnh so với các giải pháp mã nguồn mở.

Cần tích hợp với hệ thống dữ liệu truyền thống

• PostgreSQL (pgvector): Lựa chọn tốt khi cần tích hợp chức năng tìm kiếm vector vào hệ thống sử dụng PostgreSQL. Tiện ích mở rộng pgvector cho phép lưu trữ và truy vấn vector trong PostgreSQL, giúp dễ dàng tích hợp với các ứng dụng hiện có. Tuy nhiên, hiệu suất truy vấn vector có thể không cao bằng các giải pháp chuyên dụng, đặc biệt khi làm việc với bộ dữ liệu lớn.

Kết

Việc lựa chọn vector database phù hợp cần xem xét kỹ lưỡng các yếu tố về quy mô dữ liệu, yêu cầu hiệu suất, khả năng mở rộng và tích hợp với hệ thống hiện tại. Mỗi giải pháp đều có ưu và nhược điểm riêng, do đó, việc đánh giá và thử nghiệm thực tế sẽ giúp bạn đưa ra quyết định tối ưu cho hệ thống RAG của mình.

Đặc biệt, dựa vào hệ thống hiện có bạn đã xây dựng, bạn nên tận dụng lại những gì mình có để tối ưu chi phí và tài nguyên hệ thống.

VD trong trường hợp của mình, đã build cả cụm cluster Elasticsearch, cụm cluster database Postgres, thì mình sẽ không đi tìm một database và dựng lại toàn bộ từ đầu. Nhưng nếu làm từ đầu, mình sẽ FAISS của Mark một cơ hội 😆

Bạn nghĩ sao về ý kiến này, hãy cùng thảo luận nhé.

/Son Do