Mục đích chính của quá trình indexing trong Vector Database là gì?

Mở đầu – Vì sao người học hay nhầm giữa indexing và lưu vector?

Khi bắt đầu với các hệ thống tìm kiếm dựa trên vector như FAISS, Milvus, Weaviate hay Pinecone, nhiều bạn có chung một thắc mắc:

“Đã có embedding rồi, lưu vào database là xong… sao còn phải indexing?”

Nhầm lẫn này khá phổ biến vì tên

indexing

dễ khiến người ta nghĩ đến việc lưu trữ thông thường, trong khi thực tế, indexing là một phần quan trọng giúp hệ thống truy xuất nhanh và chính xác.
Đặc biệt trong các ứng dụng RAG – nơi hàng trăm nghìn hoặc hàng triệu vector cần được tìm kiếm theo độ tương tự – indexing quyết định hiệu quả toàn bộ pipeline.

Vậy indexing trong Vector Database là gì?

Indexing là quá trình tạo cấu trúc tổ chức vector để việc tìm kiếm theo độ tương tự diễn ra:

Nhanh hơn
Chính xác hơn
Tiêu tốn ít tài nguyên hơn

Không chỉ đơn giản là “lưu vector lại”, indexing xây dựng các cấu trúc tối ưu (như IVF, HNSW, PQ…) giúp database rút gọn không gian tìm kiếm mà vẫn giữ được độ chính xác cao.

Mục đích chính của indexing: Tăng tốc độ tìm kiếm vector

Giảm số lượng phép tính cần thực hiện

Thay vì so sánh từng vector một (brute-force), hệ thống chỉ xem xét những vùng gần nhất trong không gian embedding.
Kết quả: tốc độ tìm kiếm tăng nhiều lần, đặc biệt khi số lượng vector lớn.

Duy trì độ chính xác cao khi tìm kiếm

Các thuật toán indexing được thiết kế để giữ được độ tương tự tốt nhất có thể.
Dù nhiều phương pháp chỉ mang tính “xấp xỉ”, độ sai lệch rất nhỏ so với brute-force nhưng tốc độ lại vượt trội.

Tối ưu tài nguyên và khả năng mở rộng

Indexing giúp database:

Giảm dung lượng lưu trữ
Giảm bộ nhớ truy xuất
Tăng khả năng mở rộng cho dataset lớn

Đây là yếu tố quan trọng khi hệ thống phục vụ hàng triệu lượt truy vấn mỗi ngày.

Có thể thêm tính năng lọc nhanh theo metadata

Nhiều hệ thống kết hợp indexing với metadata để:

Chỉ tìm kiếm trong một nhóm vector nhất định
Giảm nhiễu
Nâng cao độ liên quan

Điều này rất hữu ích trong các ứng dụng như RAG doanh nghiệp, nơi tài liệu được phân loại theo phòng ban, ngày tạo, tác giả…

Ví dụ thực tế minh họa

Giả sử bạn có 1 triệu vector, mỗi vector 768 chiều.

Nếu không indexing:

Mỗi truy vấn phải tính độ tương tự với 1 triệu vector
Thời gian truy vấn có thể lên đến hàng giây

Khi có indexing (ví dụ HNSW):

Chỉ cần duyệt vài nghìn vector
Thời gian truy vấn giảm xuống còn vài mili-giây

Sự khác biệt này tạo nên sự mượt mà khi làm hệ thống tìm kiếm hoặc RAG.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong thực tế, hầu hết đội ngũ xây dựng sản phẩm AI đều xem indexing là “trái tim” của hệ thống vector search.

Một số lưu ý trong dự án:

Chọn thuật toán indexing phù hợp với dữ liệu (HNSW cho độ chính xác cao, IVF cho dataset lớn…)
Tuning thông số index để cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác
Rebuild index khi thêm nhiều dữ liệu mới
Theo dõi latency và throughput như một phần MLOps

Những kiến thức như tối ưu dữ liệu, tốc độ truy vấn, pipeline xử lý… thường liên quan đến nhóm Data Engineering (module 3) và các phần ML/DL triển khai thực tế (modules 4–7).

Lời khuyên cho người mới bắt đầu

Không cần chọn thuật toán phức tạp từ đầu; HNSW là lựa chọn phổ biến và dễ dùng.
Nên thử nghiệm với tập dữ liệu vừa phải để cảm nhận rõ sự khác biệt giữa “có index” và “không index”.
Theo dõi tốc độ truy vấn trong nhiều tình huống để hiểu tác động thực tế.

Bạn có thể thử nghiệm thêm để hiểu rõ hơn.

Hỏi đáp nhanh về chủ đề

Q1: Không index thì vector DB có dùng được không?
A: Có, nhưng tốc độ rất chậm.

Q2: Indexing có làm giảm độ chính xác không?
A: Có thể, nhưng mức giảm nhỏ và chấp nhận được.

Q3: Khi thêm vector mới có cần build lại index không?
A: Tùy loại index; nhiều loại cần build lại.

Q4: Tất cả vector DB đều dùng chung một loại index?
A: Không, mỗi hệ thống hỗ trợ các thuật toán khác nhau.

FAQ về chương trình AIO

Q: Mình con số 0 thì học nổi không?
A: Chỉ cần có thời gian học mỗi ngày. Kiến thức và tài liệu team admin lo.

Q: Ai dạy AIO?
A: Toàn bộ admin AIO trực tiếp dạy và hỗ trợ trong suốt hành trình.

Q: Admin có “xịn” không?
A: Admin đều là người làm nghề thật. Không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức mình.

Q: AIO khác gì trung tâm khác?
A: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng với tinh thần “Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn”.