การถกเถียงเกี่ยวกับฐานข้อมูลเวกเตอร์และการจัดเก็บการฝังข้อมูลได้เปลี่ยนโฉมใหม่ เมื่อ Timescale ได้เปิดตัว Pgai Vectorizer ซึ่งเป็นเครื่องมือโอเพนซอร์สของ PostgreSQL ที่นำเสนอมุมมองใหม่ในการจัดการเวกเตอร์การฝังข้อมูลในรูปแบบดัชนีฐานข้อมูล การพัฒนานี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่หลายองค์กรกำลังตั้งคำถามถึงความจำเป็นในการใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบเฉพาะทางสำหรับแอปพลิเคชัน AI
มุมมองใหม่ในการจัดเก็บเวกเตอร์
แทนที่จะจัดการการฝังข้อมูลเป็นจุดข้อมูลอิสระ Pgai Vectorizer นำเสนอวิธีการใหม่โดยรักษาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต้นฉบับและการฝังข้อมูลโดยอัตโนมัติ เมื่อข้อมูลต้นฉบับมีการเปลี่ยนแปลง การฝังข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะถูกอัพเดทโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยขจัดความจำเป็นในการซิงโครไนซ์ด้วยตนเองที่มักพบในโซลูชันปัจจุบัน
คุณสมบัติและความสามารถหลัก
- การซิงโครไนซ์อัตโนมัติ : เครื่องมือจัดการการอัพเดทการฝังข้อมูลโดยอัตโนมัติเมื่อข้อมูลต้นฉบับเปลี่ยนแปลง โดยใช้ความสามารถดั้งเดิมของ PostgreSQL
- การผสานรวมกับ OpenAI : รองรับ OpenAI เป็นผู้ให้บริการการฝังข้อมูล พร้อมแผนรองรับโมเดลแบบโลคอลและโอเพนซอร์สในอนาคต
- แนวทาง SQL-First : สามารถใช้คุณสมบัติ SQL ได้อย่างเต็มที่แทนที่จะถูกจำกัดด้วย REST APIs
- การจัดการทรัพยากร : ทำงานร่วมกับ StreamingDiskANN ผ่าน pgvectorscale เพื่อปรับปรุงความสามารถในการขยายและค้นหาแบบมีตัวกรอง
ข้อพิจารณาและความท้าทายทางเทคนิค
การสนทนาในชุมชนได้เน้นย้ำประเด็นทางเทคนิคที่สำคัญหลายประการ:
- การใช้ทรัพยากรสูง : ดัชนี HNSW ที่ใช้ pgvector อาจใช้ทรัพยากรสูง แม้แต่ดัชนีขนาดเล็กที่มีการฝังข้อมูลสิบล้านรายการอาจใช้พื้นที่ดิสก์หลายร้อยกิกะไบต์
- ความสามารถในการกรอง : โซลูชันนี้แก้ไขข้อจำกัดในการใช้งาน HNSW ของ pgvector ผ่าน pgvectorscale ทำให้สามารถค้นหาแบบมีตัวกรองได้แม่นยำขึ้น
- การจัดการภาระงาน : ผู้ใช้สามารถใช้ read replicas เพื่อให้บริการคำขอจากแอปพลิเคชันและลดภาระบนฐานข้อมูลหลัก
แนวทางทางเลือก
ภูมิทัศน์การจัดเก็บเวกเตอร์มีโซลูชันหลากหลาย:
- FAISS : ให้ความเรียบง่ายแบบ SQLite สำหรับการฝังเวกเตอร์ แต่ขาดคุณสมบัติฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม
- Elastic's semantic_text : นำเสนอการแบ่งชิ้นและการคำนวณการฝังข้อมูลอัตโนมัติพร้อมค่าเริ่มต้นที่เหมาะสม
- DuckDB : เพิ่มการรองรับประเภทเวกเตอร์เมื่อเร็วๆ นี้ แสดงประสิทธิภาพที่น่าสนใจ
- Chroma, Weaviate : ให้ฟังก์ชันการทำงานที่คล้ายคลึงกันด้วยวิธีการใช้งานที่แตกต่างกัน
การพิจารณาในอนาคต
ด้านการจัดเก็บเวกเตอร์และการจัดการการฝังข้อมูลยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีการถกเถียงเกี่ยวกับ:
- กลยุทธ์การแบ่งชิ้นเอกสารที่เหมาะสมที่สุด
- แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการรักษาบริบทรอบชิ้นส่วนเอกสาร
- วิธีการใช้งานการค้นหาแบบผสม
- กลยุทธ์การจัดการเวอร์ชันและการอัพเดทการฝังข้อมูล
เครื่องมือนี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการทำให้การใช้งานการค้นหาเวกเตอร์ง่ายขึ้น พร้อมรักษาความสอดคล้องของฐานข้อมูล แม้ว่าการสนทนาในวงกว้างเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดเก็บและค้นคืนเวกเตอร์จะยังคงพัฒนาต่อไป