Vector Database (Chroma/FAISS) có vai trò gì trong RAG?

Mở đầu – Vì sao nhiều bạn dễ nhầm vai trò của Vector Database trong RAG?

Khi bắt đầu tìm hiểu RAG (Retrieval-Augmented Generation), rất nhiều bạn có chung một câu hỏi:

“Tại sao phải dùng Vector Database? Không dùng file hay list bình thường được không?”

Sự nhầm lẫn xuất phát từ việc RAG có hai phần:
Retrieval (tìm kiếm) và Generation (tạo nội dung).
Trong đó, phần Retrieval hoạt động dựa trên việc so khớp ngữ nghĩa, chứ không dựa trên từ khóa.
Vì vậy, cách lưu trữ và tìm kiếm phải phù hợp với ý nghĩa của văn bản – điều mà Vector Database làm rất tốt.

Các hệ như Chroma hoặc FAISS xuất hiện để giải quyết đúng nhu cầu này.

Vector Database trong RAG làm gì?

Lưu trữ embedding dưới dạng vector

Mỗi đoạn văn được chuyển về một vector (

embedding

).
Vector Database giúp:

Lưu hàng nghìn đến hàng triệu vector
Tổ chức theo cấu trúc tối ưu cho tìm kiếm
Đảm bảo việc truy vấn nhanh và ổn định

Điều này liên quan đến nhóm kiến thức Module NLP – Embedding & Tokenization (Module 10).

Tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search)

Thay vì tìm trùng từ khóa, Vector Database tìm những đoạn giống về ý nghĩa.

Ví dụ:

Query: “cách nấu phở nhanh”
Vector DB có thể trả về các đoạn nói về “thời gian chế biến phở”, dù không chứa chữ nhanh.

Đây là lý do RAG trả kết quả có chiều sâu hơn so với tìm kiếm truyền thống.

Tối ưu tốc độ với thuật toán ANN (Approximate Nearest Neighbor)

Các hệ như FAISS, Annoy, HNSWlib… dùng các cấu trúc đặc biệt (IVF, HNSW) để:

Tìm kiếm nhanh hơn nhiều so với scan tuần tự
Mở rộng dataset mà không bị chậm

FAISS, chẳng hạn, được tối ưu mạnh trong các dự án lớn hoặc yêu cầu tốc độ cao.

Giảm chi phí tính toán cho LLM

Nếu không dùng Vector DB:

Model phải đọc toàn bộ tài liệu mỗi lần hỏi
Tốn tài nguyên
Độ trễ lớn

Vector DB giúp chọn đúng vài đoạn quan trọng nhất để đưa vào prompt, tiết kiệm chi phí và tránh prompt quá dài.

Giữ sự “nhất quán” trong RAG pipeline

Trong triển khai thực tế (liên quan kiến thức MLOps ở các module ML/DL):

Chunking
Embedding
Indexing
Retrieval
Caching

Vector DB đóng vai trò là “trung tâm lưu trữ” xuyên suốt pipeline, giúp mô hình dẫn chứng chính xác từ dữ liệu gốc.

Ví dụ thực tế – RAG trong hệ thống chăm sóc khách hàng

Giả sử bạn xây dựng hệ thống “trả lời tự động dựa trên tài liệu nội bộ”.

Tài liệu PDF: 2000 trang
Mỗi trang được chia thành nhiều chunk
Tạo embedding cho từng chunk
Lưu embedding vào Chroma

Khi người dùng hỏi:

“Hướng dẫn reset mật khẩu tài khoản công ty?”

Quy trình diễn ra:

Query → tạo embedding
Chroma tìm các vector gần nhất
Trả về đúng đoạn mô tả quy trình reset mật khẩu
LLM tổng hợp thành câu trả lời rõ ràng

Nếu không có Vector DB, việc tìm lại đoạn phù hợp trong hàng nghìn trang gần như không thể thực hiện nhanh.

Góc nhìn khi làm dự án thực tế

Ở các pipeline dạng chatbot nội bộ, trợ lý tri thức, hoặc tìm kiếm semantic, Vector DB là thành phần không thể thiếu:

FAISS phù hợp Big Data, CPU/GPU
Chroma dễ triển khai, phù hợp dự án vừa và nhỏ
Weaviate / Milvus dùng khi cần scale lớn, nhiều người dùng

Lựa chọn công nghệ thường phụ thuộc:

Kích thước dữ liệu
Tốc độ truy vấn mong muốn
Chi phí hạ tầng
Framework RAG đang dùng

Giống cách cấu trúc dữ liệu và ETL trong Module 3, Vector DB là nơi “giữ cấu trúc vector hóa” để mọi bước sau vận hành mượt.

Liên hệ kiến thức

Kiến thức liên quan đến Vector Database và RAG trải dài các module:

Module 1–2: xử lý dữ liệu, Python/Numpy → giúp hiểu vector và phép tính khoảng cách
Module 4: Machine Learning cơ bản → khái niệm embedding, similarity
Module 7–10: Deep Learning & NLP → sinh embedding từ mô hình
Module 11–12: GenAI & LLMs → xây pipeline RAG, ứng dụng trong thực tế

Đây là nhóm kiến thức mà người học AI thường đi qua trước khi tự xây RAG pipeline.

Lời khuyên cho người mới

Giữ tư duy đơn giản:

Vector Database = nơi lưu embedding + nơi tìm kiếm ngữ nghĩa
Không cần dùng DB phức tạp ở giai đoạn đầu
Bạn có thể bắt đầu bằng Chroma cho các dự án nhỏ
Khi quen với pipeline rồi, mới mở rộng sang FAISS hoặc các giải pháp lớn hơn

Bạn có thể thử nghiệm một project nhỏ để quan sát rõ hơn cách retrieval hoạt động.

Hỏi đáp nhanh về chủ đề

Q1: Không dùng Vector Database thì có làm RAG được không?
A: Có thể, nhưng tốc độ chậm và không tối ưu.

Q2: FAISS có phải là database đầy đủ không?
A: FAISS là thư viện tìm kiếm vector, không phải DB truyền thống.

Q3: Chroma có phù hợp dự án nhỏ không?
A: Có, vì cài đặt và dùng khá đơn giản.

Q4: Vector Database có thay thế được SQL/NoSQL không?
A: Không, vì nó chỉ xử lý embedding và tìm kiếm ngữ nghĩa.

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”.