Vector Search ใน Aerospike Database เทคโนโลยีการค้นหาแห่งอนาคตที่ธุรกิจต้องรู้!

Vector Search - Aerospike

ในบทความที่ผ่านมา เราได้แนะนำเกี่ยวกับเทคโนโลยีฐานข้อมูล Aerospike ให้ทุกท่านได้รู้จักกันไปแล้ว บทความนี้เราจึงมาแนะนำเครื่องมือใน Aerospike ที่เรียกว่า Vector Search เพิ่มเติม เพราะการเซิร์ชหาข้อมูลที่ต้องพิมพ์คำที่ต้องการค้นหาเป๊ะๆ อาจจะไม่ใช่สิ่งที่ตอบโจทย์สถานการณ์ในปัจจุบันอีกต่อไป ยิ่งมีข้อมูลมหาศาล การที่คนๆ หนึ่งจะสามารถจำข้องมูลในฐานข้อมูลได้ทุกตัวอักษร ทุกเว้นวรรค เป็นสิ่งที่เป็นไปไม่ได้เลย ดังนั้นฐานข้อมูลที่ดี จึงต้องมีเทคโนโลยีที่ตอบโจทย์อย่าง Vector Search นั่นเอง

Table of Contents

    Vector Search คืออะไร

    ลองจินตนาการว่าคุณกำลังมองหารูปภาพของ “แมวสีส้มที่นอนอยู่บนโซฟา” แต่แทนที่จะต้องพิมพ์คำค้นหาเป็นข้อความ คุณสามารถอัปโหลดภาพแมวที่คล้ายกันแล้วให้ระบบหาภาพที่ใกล้เคียงที่สุดให้คุณได้ทันที นี่คือพลังของ Vector Search ซึ่งช่วยให้การค้นหาเป็นไปตาม “ความหมาย” แทนที่จะยึดตาม “ตัวอักษร” อย่างการค้นหาด้วยคำหลักแบบดั้งเดิม (Keyword Search)Vector Search ทำงานโดยแปลงข้อมูล เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ ให้เป็น Vector Embeddings ซึ่งเป็นชุดตัวเลขที่แสดงถึงลักษณะของข้อมูลนั้น ๆ เมื่อเราต้องการค้นหา ระบบจะเปรียบเทียบเวกเตอร์ของข้อมูลใหม่กับฐานข้อมูลเวกเตอร์เดิม เพื่อหาสิ่งที่ “คล้ายกันที่สุด” โดยใช้ Cosine Similarity, Euclidean Distance หรือ Dot Product

    Aerospike Vector Search Architecture
    Aerospike Vector Search Architecture – Source: Aerospike

    Vector Search ทำงานอย่างไร

    1. แปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์ (Vector Embeddings)

    • ใช้โมเดล AI เช่น OpenAI, BERT, CLIP, ResNet แปลงข้อมูล (ข้อความ, รูปภาพ ฯลฯ) เป็นเวกเตอร์ 
    • ตัวอย่าง: คำว่า “แมว” อาจถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ [0.2, 0.8, -0.3, …] 

    2. จัดเก็บเวกเตอร์ในฐานข้อมูล

    • เวกเตอร์ทั้งหมดจะถูกเก็บในฐานข้อมูลที่รองรับการทำ Vector Indexing เช่น HNSW (Hierarchical Navigable Small World), FAISS, ScaNN 

    3. ใช้วิธีคำนวณหาค่าความคล้ายคลึง (Similarity Search)

    • เวลาค้นหา ข้อมูลจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ แล้วไปเปรียบเทียบกับเวกเตอร์ที่มีอยู่ 
    • ใช้ Cosine Similarity, Euclidean Distance หรือ Dot Product เพื่อวัดว่าข้อมูลไหนใกล้เคียงที่สุด 

    ตัวอย่าง: คุณอัปโหลดรูปหมา → ระบบแปลงรูปเป็นเวกเตอร์ → ไปค้นหาในฐานข้อมูล → ได้รูปหมาคล้าย ๆ กันกลับมา

    Aerospike Vector Search Architecture
    A vector record in Aerospike Database – Source: Aerospike

    สถาปัตยกรรมของ Vector Search ใน Aerospike

    Vector Search ใน Aerospike เป็นฟีเจอร์ที่ช่วยให้ฐานข้อมูลสามารถทำงานกับข้อมูลในรูปของเวกเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเหมาะสำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงกัน (Similarity Search) ในงานที่เกี่ยวกับ AI, Machine Learning, และ Recommendation Systems 

    Aerospike ใช้ Hybrid Indexing Approach โดยผสาน Inverted Index และ Approximate Nearest Neighbor (ANN) เพื่อให้สามารถค้นหาเวกเตอร์ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

    1. Storage & Data Model

    • เวกเตอร์ถูกเก็บเป็น List of Floating Points ภายใน Record ของ Aerospike 
    • รองรับ Multi-dimensional vectors (เช่น 128, 256, 512 dimensions) 
    • สามารถเก็บเวกเตอร์ไว้ใน In-Memory หรือ Hybrid Memory (SSD + RAM) เพื่อประสิทธิภาพที่สูง 

    2. Indexing Mechanism

    Aerospike ใช้โครงสร้าง HNSW (Hierarchical Navigable Small World) เพื่อให้การค้นหาใกล้เคียงที่สุด (Approximate Nearest Neighbor – ANN) ทำได้อย่างรวดเร็ว โดยมีลักษณะสำคัญดังนี้

    • Graph-based Indexing: ใช้โครงสร้างกราฟแทนการแบ่งข้อมูลเป็นตาราง (เช่น KD-Tree หรือ LSH) 
    • Multi-Layer Graph Navigation: ทำให้การค้นหา nearest neighbor มีประสิทธิภาพสูง 
    • Parallel Search: รองรับการค้นหาแบบกระจาย (Distributed Search) 

    3. Query & Search Mechanism

    Aerospike รองรับการค้นหาเวกเตอร์โดยใช้ Vector Similarity Search (VSS) ซึ่งมีหลายเทคนิค เช่น

    • Cosine Similarity 
    • Euclidean Distance 
    • Dot Product 

    4. Scalability & Performance 

    • Distributed Architecture: Aerospike ออกแบบให้รองรับการขยายตัวในระดับ Cluster ได้ดี 
    • Low-latency Queries: รองรับคำสั่งค้นหาเวกเตอร์ที่มี latency ต่ำมาก 
    • Hybrid Storage: ลดการใช้ RAM โดยยังคงประสิทธิภาพสูง 

    Vector Search ใน Aerospike ออกแบบมาให้สามารถค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงที่สุดได้อย่างรวดเร็ว โดยใช้โครงสร้าง HNSW พร้อมกับความสามารถในการขยายตัวแบบกระจาย (Distributed Scaling) ทำให้เหมาะสำหรับงาน AI, Recommendation Systems, และ Anomaly Detection ที่ต้องการการประมวลผลแบบ Real-Time

    Vector Search ใช้ทำอะไรได้บ้าง

    1. Recommendation Systems: Netflix หรือ Spotify ใช้ Vector Search เพื่อแนะนำหนังหรือเพลงที่ “ใกล้เคียง” กับรสนิยมของคุณ 

    2. Visual Search: Google Lens ใช้ Vector Search ให้คุณค้นหารูปภาพด้วยรูปภาพ แทนที่จะพิมพ์คำค้นหา

    3. Fraud Detection & Cybersecurity: ระบบตรวจสอบธุรกรรมทางการเงินสามารถใช้ Vector Search เพื่อจับพฤติกรรมที่ “คล้ายกับการโกง” ในอดีต

    4. AI Chatbots & Semantic Search: ChatGPT และระบบ AI อื่น ๆ ใช้ Vector Search เพื่อทำให้เข้าใจความหมายของประโยค ไม่ใช่แค่คำ

    Vector Search in Google Lens
    Source: Google Lens

    Vector Search ดีกว่า Search ทั่วไปอย่างไร

    หัวข้อ Traditional Search (Keyword-Based) Vector Search (AI-Based) 
    วิธีการค้นหา ใช้คำที่ตรงกันเป๊ะ (Exact Match) ค้นหาความคล้ายคลึง (Similarity Match) 
    ประสิทธิภาพ ค้นหาข้อความปกติได้ดี ค้นหา ภาพ, วิดีโอ, เสียง, เอกสาร ได้ดี 
    ความแม่นยำ อาจพลาดคำที่สะกดผิดหรือคำพ้อง หาผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงได้แม้คำไม่ตรง 
    ตัวอย่าง ค้นหา “เสื้อกันหนาวสีดำ” → ต้องพิมพ์ตรงเป๊ะ ค้นหารูปเสื้อกันหนาวจากรูปภาพได้ 

    สรุป: Vector Search เหมาะกับ การค้นหาที่ไม่ใช่แค่ข้อความ เช่น ค้นหาภาพ คลิปเสียง หรือแม้แต่เอกสารที่มีเนื้อหาใกล้เคียงกัน 

    เครื่องมือที่ใช้ Vector Search ในตลาด

    เครื่องมือที่ใช้ Vector Search ก็มีหลากหลาย แต่จะขอยกตัวอย่างเครื่องมือที่อยู่ในตลาด พร้อมกับข้อจำกัดมาให้ทำความรู้จักกัน ดังนี้ 

    Tool จุดเด่น ข้อจำกัด 
    FAISS (Facebook AI Similarity Search) รองรับ Big Data และใช้ GPU ต้องการการปรับแต่งสูง 
    Milvus Open-source และมีการสนับสนุนที่ดี ต้องใช้เครื่องแรง 
    Pinecone ใช้งานง่ายใน Cloud ราคาแพงเมื่อใช้จริงจัง 
    Weaviate รองรับ Hybrid Search ยังใหม่และต้องพัฒนาต่อ 
    Elasticsearch KNN ใช้งานร่วมกับระบบเดิมได้ง่าย ไม่เหมาะกับเวกเตอร์ขนาดใหญ่ 
    Redis Search ใช้งานง่าย แต่เหมาะกับงานขนาดเล็ก ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อ Vector Search โดยเฉพาะ 

    ทำไมต้องใช้ Aerospike Vector Search 

    1. ความเร็วระดับ Real-Time: Aerospike ออกแบบมาเพื่อรองรับ Real-Time Search โดยใช้ Hybrid Memory Architecture ที่ช่วยให้ค้นหาได้ภายใน Milliseconds แม้ว่าจะมีข้อมูลจำนวนมหาศาล

    2. Scale ได้แบบไร้ขีดจำกัด: Aerospike รองรับ Multi-Node Clustering ทำให้สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องใช้เครื่องเยอะเท่ากับ FAISS หรือ Elasticsearch

    3. Low Latency ที่ถูกกว่าเจ้าอื่น: เมื่อเทียบกับ Pinecone หรือ Milvus ที่ใช้ Cloud อย่างหนัก Aerospike ช่วยลดค่าใช้จ่ายได้ถึง 80-90% เพราะสามารถทำงานบน NVMe SSD และ Hybrid Storage ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

    4. รองรับ Hybrid Search (Vector + Keyword): ไม่ใช่ทุกการค้นหาจะใช้เวกเตอร์ล้วน ๆ บางครั้งต้องใช้ Text Search ผสมกับ Vector Search เช่น ค้นหาบทความเกี่ยวกับ “AI” ที่มีความหมายใกล้เคียงกับคำว่า “Machine Learning” → Aerospike ทำได้ดีมาก

    5. ใช้ร่วมกับ AI & LLM ได้ง่าย: Aerospike รองรับ LlamaIndex และ LangChain ทำให้สามารถเชื่อมต่อกับระบบ AI เช่น OpenAI หรือ Hugging Face ได้สะดวก

    ตัวอย่างการใช้งานจริงของ Aerospike Vector Search

    E-Commerce (Lazada, Shopee, JD Central)

    • ค้นหาสินค้าด้วยรูปภาพได้ทันที ไม่ต้องใช้คำค้นหา 
    • แนะนำสินค้าที่ “คล้ายกัน” ให้ลูกค้า โดยไม่ต้องอาศัยแค่คำหลัก 

    Healthcare & Medical Research

    • ค้นหา X-ray หรือ MRI ที่มีความคล้ายคลึงกัน เพื่อช่วยวินิจฉัยโรค 
    • วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ 

    AI Chatbot & Customer Support 

    • ค้นหาคำตอบจากฐานข้อมูลเอกสารด้วย Vector Search ทำให้ AI Chatbot ตอบคำถามลูกค้าได้แม่นยำยิ่งขึ้น

    Aerospike Vector Search

    ✅ เร็วอย่างรู้สึกได้ – รองรับ Real-Time Search ภายใน Milliseconds

    ✅ รองรับข้อมูลจำนวนมาก – Scale ได้โดยใช้เซิร์ฟเวอร์น้อยกว่า 80-90%

    ✅ ลดค่าใช้จ่ายมหาศาล – ใช้ SSD + Hybrid Storage ได้ดีกว่าเจ้าอื่น

    ✅ Hybrid Search ที่ฉลาดกว่า – ผสมผสานระหว่าง Text + Vector Search ได้  

    ✅ AI-Ready – เชื่อมต่อกับ AI และ LLM ได้ง่าย

    ถ้าคุณกำลังมองหา Vector Search ที่คุ้มค่า มีประสิทธิภkพ และรองรับปริมาณการทำงานระดับองค์กร Aerospike คือคำตอบของคุณ

    ปรึกษา ZyGen

    Author: Chawalit V.

    References: Aerospike Vector Search Architecture

    แชร์ :
    Scroll to Top