2023-02-03

Vector DB

Apa itu Database Vektor

Database vektor adalah sistem penyimpanan data khusus yang dirancang untuk menyimpan, mengelola, dan melakukan kueri terhadap data vektor berdimensi tinggi secara efisien. Database tradisional, seperti sistem relasional dan NoSQL, dioptimalkan untuk mengelola data terstruktur atau semi-terstruktur, seperti teks dan angka, dalam bentuk tabel atau dokumen. Namun, database tersebut kurang efektif dalam menangani tipe data kompleks dan berdimensi tinggi seperti gambar, suara, dan video, yang dapat diwakili sebagai vektor dalam ruang multi-dimensi.

Database vektor mengatasi tantangan ini dengan menyimpan data sebagai titik-titik dalam ruang vektor multi-dimensi, yang memungkinkan pencarian dan pengambilan kesamaan yang efisien berdasarkan jarak atau ukuran kesamaan lainnya. Pendekatan unik dalam pengelolaan data ini membuat database vektor sangat cocok untuk aplikasi dalam pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan domain yang didorong oleh data yang membutuhkan pencarian dan analisis cepat dari dataset kompleks berukuran besar.

Evolusi Solusi Penyimpanan Data

Lanskap solusi penyimpanan data telah mengalami transformasi yang signifikan dalam beberapa dekade terakhir, didorong oleh kompleksitas dan skala yang semakin tinggi dari aplikasi yang mengandalkan data. Sistem penyimpanan data awal, seperti database hierarkis dan jaringan, memiliki keterbatasan dalam menangani volume data yang besar dan hubungan yang kompleks antara entitas data.

Munculnya database relasional merevolusi pengelolaan data dengan menawarkan pendekatan yang terstruktur dan dapat diskalakan untuk menyimpan dan mengkueri data. Namun, dengan munculnya data besar dan keragaman yang semakin meningkat dari tipe data, database relasional tradisional menghadapi batasan dalam menangani data tak terstruktur dan semi-terstruktur, sehingga mengarah pada pengembangan database NoSQL yang menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas yang lebih besar.

Meskipun kemajuan dalam teknologi penyimpanan data, meningkatnya permintaan akan pengelolaan yang efisien terhadap data kompleks dan berdimensi tinggi telah mendorong kebutuhan akan generasi baru solusi penyimpanan data. Database vektor muncul sebagai respons terhadap kebutuhan ini, menyediakan alternatif yang kuat dan efisien untuk mengelola data berdimensi tinggi dalam berbagai aplikasi.

Dasar-dasar Database Vektor

Model Ruang Vektor

Model ruang vektor merupakan dasar dari database vektor. Model ini menyediakan kerangka matematika untuk mewakili objek data sebagai titik-titik dalam ruang multi-dimensi. Dalam model ruang vektor, setiap objek data diwakili sebagai vektor, dengan setiap dimensi yang sesuai dengan fitur khusus objek tersebut. Kesamaan antara dua objek kemudian dapat ditentukan berdasarkan jarak atau sudut antara vektor-vektor yang sesuai dalam ruang vektor.

Sebagai contoh, dalam aplikasi pemrosesan bahasa alami, dokumen dapat diwakili sebagai vektor berdimensi tinggi, di mana setiap dimensi sesuai dengan frekuensi atau pentingnya suatu kata tertentu dalam dokumen. Dengan menghitung jarak atau kesamaan antara vektor dokumen, memungkinkan identifikasi dan pengambilan dokumen dengan konten yang serupa secara efisien.

Metrik Jarak dan Ukuran Kesamaan

Database vektor bergantung pada metrik jarak dan ukuran kesamaan untuk membandingkan dan mengambil objek data berdasarkan representasi vektor mereka. Beberapa metrik jarak yang paling umum digunakan meliputi:

Jarak Euclidean
Jarak garis lurus antara dua titik dalam ruang multi-dimensi, dihitung menggunakan teorema Pythagoras. Jarak Euclidean adalah metrik jarak yang paling intuitif tetapi mungkin kurang efektif untuk data berdimensi tinggi karena "kutukan dimensi".
Kesamaan Kosinus
Kosinus dari sudut antara dua vektor, yang mengukur kesamaan berdasarkan orientasi vektor daripada magnitudonya. Kesamaan kosinus umum digunakan dalam pemrosesan teks dan pengambilan dokumen, karena kurang sensitif terhadap perbedaan panjang dokumen.
Jarak Manhattan
Jumlah perbedaan absolut antara koordinat dua titik, juga dikenal sebagai jarak L1 atau jarak taksi. Jarak Manhattan sering digunakan dalam aplikasi di mana sifat data berbentuk grid penting, seperti pemrosesan gambar atau analisis geospasial.
Indeks Jaccard
Rasio irisan terhadap gabungan dua set, yang mengukur kesamaan antara dua set berdasarkan elemen-elemen yang sama. Indeks Jaccard sangat berguna untuk data biner atau kategorikal, seperti interaksi pengguna-item dalam sistem rekomendasi.

Teknik Indeks untuk Database Vektor

Teknik indeks memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi operasi pencarian dan pengambilan dalam database vektor. Beberapa metode indeks telah dikembangkan untuk menangani data berdimensi tinggi, masing-masing dengan kelebihan dan batasan unik. Beberapa teknik indeks yang paling banyak digunakan meliputi:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)
HNSW adalah algoritma pencarian tetangga terdekat yang mengkonstruksi graf navigasi dunia kecil untuk memungkinkan operasi pencarian cepat dan efisien. Graf ini dibangun dalam lapisan, dengan setiap lapisan berisi subset dari titik-titik data, sehingga memungkinkan kompleksitas waktu logaritmik untuk operasi pencarian.
Pohon K-D (K-D Trees)
Pohon K-D adalah pohon pencarian biner yang mempartisi data sepanjang hiperplane yang sejajar dengan sumbu, secara efektif membagi ruang menjadi wilayah-wilayah yang lebih kecil. Pembagian ini memungkinkan pencarian tetangga terdekat yang efisien dengan mengurangi jumlah perhitungan jarak yang diperlukan. Namun, pohon K-D dapat mengalami kendala dimensi, yang dapat mengurangi efisiensi di ruang berdimensi tinggi.
Pohon Bola (Ball Trees)
Pohon Bola merupakan penyempurnaan dari pohon K-D, di mana titik-titik data dipartisi menjadi struktur pohon menggunakan hiperlingkaran alih-alih hiperplane. Pendekatan ini memungkinkan penanganan yang lebih baik terhadap data berdimensi tinggi dan meningkatkan efisiensi operasi pencarian tetangga terdekat.
Inverted File (IVF)
IVF adalah teknik indeks berdasarkan konsep indeks terbalik yang digunakan dalam sistem pengambilan teks. Dalam konteks database vektor, IVF mempartisi ruang vektor menjadi sel-sel Voronoi yang saling tidak tumpang tindih dan menjaga indeks terbalik yang memetakan setiap sel ke daftar titik data yang berada di dalamnya. Pendekatan ini memungkinkan operasi pencarian yang efisien dengan hanya memeriksa sel-sel Voronoi yang relevan selama pencarian.
Product Quantization (PQ)
PQ adalah teknik kuantisasi vektor yang bertujuan untuk mengurangi kebutuhan penyimpanan dan komputasi dari data berdimensi tinggi. Ini melibatkan membagi ruang vektor input menjadi subruang yang lebih kecil dan menggunakan buku kode untuk mewakili setiap subruang dengan jumlah centroid yang tetap. Hal ini menghasilkan representasi data yang ringkas, yang dapat dicari dengan efisien menggunakan teknik perhitungan jarak asimetris.

Kasus Penggunaan

Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

Database vektor memainkan peran penting dalam aplikasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI) dengan menyediakan penyimpanan dan pengambilan data berdimensi tinggi yang efisien, seperti vektor fitur, embedding, dan representasi laten. Beberapa kasus penggunaan umum di bidang ini meliputi:

Pemrosesan Bahasa Alam (NLP)
Database vektor dapat menyimpan dan mengelola word embedding, seperti Word2Vec dan GloVe, yang mewakili kata-kata sebagai vektor berdimensi tinggi berdasarkan makna semantiknya. Embedding ini dapat digunakan dalam berbagai tugas NLP, seperti analisis sentimen, terjemahan mesin, dan pengelompokan dokumen.
Pemrosesan Gambar dan Video
Database vektor dapat menangani vektor fitur yang diekstraksi dari gambar dan video, memungkinkan pencarian dan pengambilan konten yang serupa secara visual. Aplikasi meliputi pengenalan gambar, deteksi objek, dan indeks video.
Sistem Rekomendasi
Database vektor dapat menyimpan dan mengelola embedding pengguna dan item, memungkinkan pencarian dan pengambilan kesamaan yang cepat dan akurat untuk sistem rekomendasi berbasis kolaboratif dan berbasis konten.

Pengambilan Informasi dan Sistem Rekomendasi

Database vektor menyediakan fondasi yang kuat untuk pengambilan informasi dan sistem rekomendasi, memungkinkan pencarian dan pengambilan item yang serupa berdasarkan representasi vektor mereka. Beberapa aplikasi umum di bidang ini meliputi:

Pengambilan Dokumen
Dengan mewakili dokumen sebagai vektor berdimensi tinggi berdasarkan frekuensi kata atau fitur lainnya, database vektor memungkinkan pencarian dan pengambilan dokumen terkait secara efisien, seperti artikel, berita, dan makalah penelitian.
Filtrasi Berbasis Konten
Database vektor dapat mendukung filtrasi berbasis konten dalam sistem rekomendasi dengan menyimpan dan mengelola vektor fitur item, memungkinkan pencarian dan pengambilan item dengan konten atau atribut serupa.
Filtrasi Kolaboratif
Database vektor dapat menyimpan dan mengelola embedding pengguna dan item yang dihasilkan dari data interaksi pengguna-item, memungkinkan pencarian kesamaan yang cepat dan akurat untuk sistem rekomendasi berbasis filtrasi kolaboratif.

Analisis Geospasial dan Time-Series

Database vektor dapat digunakan secara efektif untuk analisis geospasial dan time-series, di mana objek data diwakili sebagai vektor multi-dimensi berdasarkan atribut spasial atau temporal. Beberapa kasus penggunaan umum di bidang ini meliputi:

Pencarian Kesamaan Spasial
Dengan mewakili objek spasial, seperti titik, garis, atau poligon, sebagai vektor multi-dimensi, database vektor memungkinkan pencarian dan pengambilan objek yang terkait secara spasial, seperti tetangga terdekat atau objek dalam jarak tertentu.
Klaster Time-Series
Database vektor dapat menyimpan dan mengelola data time-series sebagai vektor berdimensi tinggi, memungkinkan pencarian dan pengambilan time-series serupa berdasarkan bentuk, tren, atau fitur lainnya. Aplikasi meliputi deteksi anomali, pengenalan pola, dan peramalan.
Analisis Trajectory
Database vektor dapat menangani data trajektori, seperti jejak GPS atau pola pergerakan, dengan mewakili mereka sebagai vektor multi-dimensi berdasarkan atribut spasial dan temporal. Hal ini memungkinkan pencarian dan pengambilan trajektori serupa secara efisien untuk aplikasi seperti analisis lalu lintas, perencanaan rute, dan layanan berbasis lokasi.

Solusi Database Vektor Populer

Terdapat beberapa solusi database vektor populer yang tersedia, masing-masing dengan fitur dan kemampuan unik. Beberapa database vektor yang paling terkenal meliputi: