Trong thời đại số ngày nay, người dùng không chỉ mong muốn một công cụ tìm kiếm trả về kết quả chính xác, mà còn yêu cầu hiểu được ngữ cảnh và ý định của mình. Các công cụ tìm kiếm truyền thống chỉ dựa vào sự đối chiếu từ khóa, nhưng chúng dễ dàng bỏ qua ý nghĩa sâu xa của một truy vấn. Chẳng hạn, khi tìm kiếm cụm từ “một nơi yên tĩnh để đọc sách” kết quả có thể là giá sách hay đèn bàn, thay vì một nơi thoải mái mà người dùng thực sự muốn tìm.

Với OpenSearch, vấn đề này được giải quyết nhờ vào công nghệ học máy (machine learning) và các mô hình embedding, chuyển đổi ngôn ngữ thành các vector đa chiều, giúp các nội dung có ý nghĩa tương tự được đặt gần nhau trong không gian tìm kiếm. Nhờ vậy, OpenSearch có thể thực hiện các tìm kiếm theo phương pháp k-nearest neighbor (k-NN), mang lại kết quả dựa trên ngữ nghĩa thay vì chỉ đối chiếu từ khóa.

Với vector tích hợp sẵn, OpenSearch không chỉ là một cơ sở dữ liệu đơn thuần mà còn là công cụ toàn diện cho phép doanh nghiệp tích hợp các giải pháp tìm kiếm thông minh, gợi ý cá nhân hóa, và công nghệ Retrieval-Augmented Generation (RAG) vào hệ thống của mình. Nó hỗ trợ dữ liệu đa phương tiện (văn bản và hình ảnh), giúp mang đến trải nghiệm khám phá sâu sắc và đầy sắc màu từ các bộ dữ liệu phức tạp. Đối với các developer và doanh nghiệp muốn triển khai hạ tầng AI hiện đại trong một môi trường an toàn và lưu trữ nội địa, giải pháp vDB OpenSeach của VNG Cloud cung cấp nền tảng mạnh mẽ để mở rộng, tùy chỉnh và đổi mới, đồng thời đảm bảo quyền kiểm soát dữ liệu và tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật khắt khe.

Triển khai OpenSearch Service làm vector database

Với vector database, các doanh nghiệp có thể khai thác trải nghiệm mô hình tìm kiếm cao cấp thông qua các công nghệ như Semantic search (Tìm kiếm ngữ nghĩa), Retrieval Augmented Generation (RAG) với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), Công cụ đề xuất và Tìm kiếm đa phương tiện.

Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic search)

Tìm kiếm ngữ nghĩa nâng cao độ chính xác của kết quả bằng cách sử dụng các embedding dựa trên ngôn ngữ để hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa đằng sau truy vấn của người dùng. Thay vì chỉ dựa vào việc khớp chính xác từ khóa, tìm kiếm ngữ nghĩa cho phép người dùng nhập các câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên - như “một nơi thoải mái để đọc sách” - và nhận được kết quả phù hợp với ý định của họ, như thư viện, quán cafe, thay vì các kết quả không liên quan. Bằng cách mã hóa cả truy vấn và tài liệu thành các vector đa chiều, OpenSearch cho phép tìm kiếm sự tương đồng chính xác thông qua chỉ mục k-nearest neighbor (k-NN).

Phương pháp vector này mang lại hiệu suất tìm kiếm ổn định và liên tục cải thiện, vì nó nắm bắt được ngữ nghĩa của đầu vào người dùng và đối chiếu với nội dung có ngữ cảnh phù hợp nhất. Được hỗ trợ bởi các mô hình ML hiện đại và xây dựng để mở rộng quy mô doanh nghiệp, OpenSearch giúp các tổ chức xây dựng các ứng dụng tìm kiếm thông minh, trực quan, cá nhân hóa và tích hợp AI.

RAG với Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

RAG là phương pháp hiệu quả để xây dựng các chatbot và công cụ tìm kiếm AI mạnh mẽ, dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như các hệ thống GPT. Khi LLM ngày càng được tích hợp nhiều vào các ứng dụng doanh nghiệp, các lập trình viên đang tìm cách để làm cho chúng đáng tin cậy và hiểu biết sâu sắc hơn về chuyên môn. RAG giải quyết một hạn chế lớn của các mô hình Generative AI - tình trạng “ảo giác" hoặc tạo ra thông tin sai lệch - bằng cách kết nối các phản hồi của chúng với dữ liệu thực từ bên ngoài.

Trong quy trình làm việc của RAG, các truy vấn người dùng sẽ được chuyển thành các vector và được sử dụng để tìm kiếm trong vector database. Cơ sở dữ liệu này đã được nạp sẵn với các nội dung được mã hóa theo ngữ nghĩa, như tài liệu hướng dẫn sản phẩm, tài liệu hỗ trợ khách hàng, hay các chỉ dẫn nội bộ của doanh nghiệp. Nội dung phù hợp nhất sẽ được truy xuất và gửi đến LLM, từ đó LLM phản hồi tự nhiên dưới dạng một hội thoại dựa trên ngữ cảnh đó. OpenSearch được sử dụng làm vector database để quản lý và truy vấn kiến thức đã được chuyển đổi thành vector một cách hiệu quả.

Phương pháp này giúp doanh nghiệp mang đến những trải nghiệm hỏi đáp và chatbot thông minh, không chỉ mang tính hội thoại mà còn chính xác và luôn được cập nhật. Dù bạn đang phát triển trợ lý AI để hỗ trợ kỹ thuật, chăm sóc sức khỏe, tư vấn pháp lý, hay bất kỳ lĩnh vực nào yêu cầu độ chính xác cao, bằng cách kết hợp giữa một mô hình tạo sinh và CSDL thực tế, RAG sẽ các mô hình lấy thông tin chính xác, giúp hạn chế tình trạng “ảo giác”.

Công cụ đề xuất

Công cụ đề xuất là một phần quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm tìm kiếm, đặc biệt là trong các nền tảng thương mại điện tử và nội dung số. Các tính năng như "thêm sản phẩm tương tự" hoặc "khách hàng đã xem sản phẩm này cũng thích" giúp cá nhân hóa hành trình người dùng và tăng cường sự tương tác và tỷ lệ chuyển đổi. Để xây dựng những hệ thống này, các kỹ sư thường sử dụng các kỹ thuật hiện đại như thuật toán đề xuất dựa trên mạng nơ-ron sâu (DNN), bao gồm các kiến trúc như Two-tower hoặc YoutubeDNN.

Trong các kiến trúc này, các mô hình nhúng đã được huấn luyện chuyển đổi sản phẩm hoặc nội dung thành các vector trong một không gian đa chiều. Các mặt hàng tương tự - dựa trên hành vi mua hàng, tương tác của người dùng, hoặc các mô hình đánh giá chung - được đặt gần nhau trong không gian đó. Bằng cách tính toán độ tương đồng vector giữa hồ sơ người dùng (cũng được thể hiện dưới dạng vector) và các vector sản phẩm được lưu trữ trong vector database, hệ thống có thể hiển thị những đề xuất phù hợp nhất.

Khi OpenSearch được sử dụng làm vector database, quy trình gợi ý này có thể được thực hiện hiệu quả trên quy mô lớn. Plugin k-NN của OpenSearch cho phép tìm kiếm độ tương đồng nhanh chóng và chính xác, giúp doanh nghiệp cung cấp các gợi ý cá nhân hóa theo thời gian thực, cảm giác tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh của từng người dùng.

Tìm kiếm media

Tìm kiếm media cho phép người dùng tương tác với hệ thống tìm kiếm thông qua các đầu vào media phong phú như hình ảnh, âm thanh hoặc video thay vì chỉ sử dụng văn bản. Việc triển khai của nó tương tự như tìm kiếm ngữ nghĩa - các embedding vector được tạo ra cho các file media và truy vấn, cho phép khớp tìm kiếm dựa trên nội dung thay vì từ khóa. Sự khác biệt chính nằm ở các mô hình được sử dụng: đối với tìm kiếm media, các DNN chuyên biệt cho thị giác máy tính, như Mạng CNN như ResNet, được sử dụng để chuyển đổi hình ảnh thành các vector.

Tìm kiếm gần đúng và Tìm kiếm chính xác trong OpenSearch

Plugin k-NN của OpenSearch cung cấp 03 phương pháp tìm kiếm lân cận:

• Approximate k-NN (k-NN gần đúng): Sử dụng các thuật toán như HNSW và IVF để nhanh chóng tìm các thông tin gần đúng, đánh đổi một phần độ chính xác để đạt được tốc độ và khả năng mở rộng cao. Phương pháp này lý tưởng cho các tập dữ liệu lớn cần tìm kiếm có độ trễ thấp, nhưng không thích hợp khi cần lọc dữ liệu nặng. 
• Score Script (k-NN chính xác): Thực hiện tìm kiếm brute-force trên một tập con của các vector, mang lại kết quả chính xác. Đây là lựa chọn tốt nhất cho các tập dữ liệu nhỏ hoặc các tìm kiếm yêu cầu lọc trước, mặc dù có thể chậm khi áp dụng trên các chỉ mục lớn. 
• Painless Extensions (k-NN chính xác): Giống như score script nhưng cho phép tính điểm phức tạp và có thể tùy chỉnh hơn. Phương pháp này cũng hỗ trợ lọc trước nhưng có tốc độ chậm hơn một chút.

Thuật toán tìm kiếm vector:

• Exact k-NN hoạt động hiệu quả với các tập dữ liệu nhỏ nhưng gặp khó khăn khi mở rộng trên dữ liệu đa chiều lớn.
• ANN (Approximate Nearest Neighbor) cải thiện hiệu suất trên các tập dữ liệu lớn bằng cách tối ưu hóa cấu trúc chỉ mục và giảm chiều dữ liệu.

Các thuật toán ANN sử dụng trong OpenSearch:

• HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds): Xây dựng một đồ thị để tìm kiếm hiệu quả và tìm các lân cận bằng cách truy cập các vector gần với truy vấn. 
• IVF (Inverted File System): Phân loại vector vào các nhóm dựa trên sự tương đồng với các vector đại diện, giảm thời gian tìm kiếm bằng cách chỉ truy vấn các nhóm có liên quan.

Lợi ích khi triển khai OpenSearch làm vector database

Khi triển khai OpenSearch làm vector database, bạn có thể tận dụng những ưu điểm sẵn có của nó về khả năng sử dụng, mở rộng quy mô, tính sẵn sàng, khả năng tương tác và bảo mật. Quan trọng hơn, bạn có thể tận dụng khả năng tìm kiếm của OpenSearch để nâng cao trải nghiệm tìm kiếm. Ví dụ, bạn có thể áp dụng Learning to Rank để kết hợp dữ liệu hành vi click của người dùng và cải thiện độ liên quan của kết quả tìm kiếm.

OpenSearch cũng cho phép bạn kết hợp tìm kiếm văn bản và tìm kiếm vector, giúp truy xuất tài liệu dựa trên sự trùng khớp cả từ khóa và sự tương đồng ngữ nghĩa. Bên cạnh đó, bạn có thể sử dụng các trường khác trong chỉ mục để lọc tài liệu và cải thiện mức độ liên quan với kết quả tìm kiếm. Trong các trường hợp phức tạp hơn, bạn có thể triển khai mô hình chấm điểm kết hợp, giữa điểm số liên quan từ tìm kiếm văn bản (tính toán bằng hàm Okapi BM25) với điểm số tìm kiếm vector để đạt được kết quả tìm kiếm chính xác và được xếp hạng tốt hơn.

vDB OpenSearch của VNG Cloud là giải pháp mạnh mẽ cho việc lưu trữ và truy vấn dữ liệu phân tán, được thiết kế để hỗ trợ tìm kiếm, phân tích log,s giám sát hệ thống và xử lý Big Data. Giờ đây, bạn có thể triển khai OpenSearch như một Vector Database trên VNG Cloud nhờ vào plugin k-NN tích hợp sẵn, cho phép tìm kiếm gần đúng trên các vector embeddings - chìa khóa để phát triển các ứng dụng AI/ML như Semantic Search, Công cụ đề xuất, NLP, và AI Vector Indexing.

OpenSearch Cluster nổi bật với khả năng thiết lập và quản lý dễ dàng, tiếp nhận logs từ nhiều nguồn khác nhau, với khả năng mở rộng, kiểm soát truy cập an toàn và hỗ trợ plugin linh hoạt cho các khả năng tìm kiếm nâng cao, và chi phí minh bạch giúp bạn quản lý ngân sách hiệu quả. Khởi tạo OpenSearch Cluster ngay để trải nghiệm khả năng tìm kiếm thông minh.