Cơ Sở Dữ Liệu Vector với Milvus
Dữ liệu phi cấu trúc ngày càng trở nên phổ biến trong thời đại công nghệ số, và việc xử lý loại dữ liệu này đòi hỏi các công cụ đặc biệt. Các mô hình học sâu hiện nay có khả năng chuyển đổi dữ liệu không có cấu trúc thành các vector embeddings, giúp dễ dàng phân tích và so sánh dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Vector embeddings là một cách thể hiện dữ liệu sao cho dễ hiểu và có chiều sâu, nắm bắt các mối quan hệ ẩn giữa các đối tượng.
Tuy nhiên, do tính chất có chiều cao (high-dimensional) của vector embeddings, các cơ sở dữ liệu truyền thống thường không thể quản lý chúng một cách hiệu quả. Điều này đã dẫn đến việc phát triển những cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng, được thiết kế riêng để xử lý dữ liệu dạng này.
1. Cơ Sở Dữ Liệu Vector
Cơ sở dữ liệu vector được thiết kế với mục tiêu lưu trữ, tìm kiếm và quản lý dữ liệu vector một cách hiệu quả. Mỗi vector thể hiện cho một đối tượng hoặc mục, ví dụ như từ ngữ, hình ảnh, âm thanh, hoặc bất kỳ loại dữ liệu nào khác. Những cơ sở dữ liệu này tập trung vào việc tìm kiếm tương tự vector, giúp người dùng nhanh chóng truy xuất các đối tượng tương tự ở quy mô lớn. Bài viết này sẽ tìm hiểu một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở tên gọi Milvus để thấy được cách thức hoạt động của nó.
2. Giới Thiệu Về Milvus
Milvus là một hệ thống quản lý dữ liệu vector mã nguồn mở, giúp lưu trữ và tìm kiếm khối lượng lớn dữ liệu vector một cách hiệu quả. Milvus được xây dựng dựa trên nền tảng Facebook Faiss - một thư viện C++ mã nguồn mở dành cho tìm kiếm tương tự vector. Nó cải tiến Faiss với tốc độ nhanh hơn, tính năng phong phú hơn và dễ sử dụng hơn, đặc biệt là với người mới bắt đầu. Dưới đây là những tính năng nổi bật mà Milvus cung cấp:
- Các loại truy vấn: Hỗ trợ nhiều loại truy vấn khác nhau như tìm kiếm tương tự vector, lọc thuộc tính và truy vấn đa vector.
- Dữ liệu Vector Động: Quản lý hiệu quả dữ liệu vector động với các thao tác chèn và xóa, đảm bảo khả năng tìm kiếm thời gian thực.
- Chỉ mục: Hỗ trợ nhiều loại chỉ mục khác nhau như chỉ mục dựa trên lượng tử hóa và chỉ mục đồ thị, cho phép dễ dàng tích hợp chỉ mục mới.
- Tính toán không đồng nhất: Tối ưu hóa hiệu suất bằng cách tận dụng cả CPU và GPU.
- Hệ thống phân tán: Triển khai trên nhiều node để mở rộng và đảm bảo khả năng sẵn có.
- Giao diện Ứng Dụng: Cung cấp nhiều giao diện ứng dụng như SDK và API RESTful, tạo điều kiện thuận lợi cho phát triển và ứng dụng.
3. Kiến Trúc Hệ Thống
Hệ thống kiến trúc của Milvus bao gồm ba thành phần chính: Query Engine, GPU Engine và Storage Engine.
Query Engine
Query Engine có khả năng xử lý truy vấn dữ liệu vector hiệu quả, tối ưu hóa cho CPU hiện đại bằng cách giảm thiểu các lỗi cache và tận dụng các lệnh SIMD.
GPU Engine
GPU Engine là một công cụ đồng xử lý, gia tăng hiệu suất với khả năng xử lý song song mạnh mẽ, hỗ trợ nhiều thiết bị GPU.
Storage Engine
Storage Engine đảm bảo tính bền vững của dữ liệu, tích hợp cấu trúc lưu trữ dựa trên log-structured merge-tree (LSM) để quản lý dữ liệu động.
4. Xử Lý Truy Vấn
Trong Milvus, một dữ liệu có thể là một hoặc nhiều vector với tùy chọn thêm các thuộc tính số học. Milvus hỗ trợ ba loại truy vấn chính:
- Truy vấn Vector: Tìm kiếm tương đồng trên một vector duy nhất và trả về k vector tương tự nhất.
- Lọc Thuộc Tính: Cho phép tìm kiếm tương đồng trên vector đã được lọc, trả về k kết quả tương thích với các ràng buộc thuộc tính.
- Truy vấn Đa Vector: Tìm kiếm tương tự trên nhiều vector, trả về k kết quả tương tự nhất dựa trên hàm tổng hợp.
Milvus hỗ trợ nhiều chỉ số tương đồng như khoảng cách Euclidean, inner product, tương đồng cosine, khoảng cách Hamming, và khoảng cách Jaccard.
5. Chỉ Mục
Khả năng lập chỉ mục là rất quan trọng cho hiệu suất của truy vấn. Milvus chủ yếu hỗ trợ chỉ mục dựa trên lượng tử hóa và chỉ mục dựa trên đồ thị. Lượng tử hóa vector là quá trình ánh xạ một vector đến một từ mã từ một bảng mã thông qua các thuật toán phân cụm như K-mean. Bảng mã này sẽ giúp giảm thiểu bộ nhớ và tăng tốc độ tổng quan so với chỉ mục đồ thị. Milvus đưa ra nhiều chỉ mục để phục vụ cho những kịch bản khác nhau, tùy thuộc vào sự đánh đổi giữa tốc độ, bộ nhớ và khả năng hồi phục.
6. Tối Ưu Hóa Xử Lý Truy Vấn
Milvus tối ưu hóa quá trình xử lý truy vấn với việc tận dụng nền tảng tính toán không đồng nhất, bao gồm cả CPU và GPU. Các kỹ thuật tối ưu hóa bao gồm:
- Tối ưu hóa hướng CPU: Tối ưu hóa Cache-aware và SIMD-aware để giảm thiểu lỗi cache và nâng cao hiệu suất.
- Tối ưu hóa hướng GPU: Hỗ trợ xử lý truy vấn lớn 𝑘 trong kernel GPU và sử dụng nhiều thiết bị GPU.
- Tối ưu hóa phối hợp CPU & GPU: Thực hiện các truy vấn theo cách hỗn hợp để gia tăng hiệu suất tổng thể.
7. Xử Lý Truy Vấn Nâng Cao
Lọc Thuộc Tính
Milvus triển khai nhiều chiến lược lọc thuộc tính để cải thiện hiệu suất, bao gồm các chiến lược dựa trên chi phí và phân vùng.
Truy Vấn Đa Vector
Milvus phát triển hai phương pháp hiệu quả để tìm kiếm các multi-vector top-k, giúp nâng cao hiệu suất cho các trường hợp khác nhau.
8. Engine Lưu Trữ
Engine lưu trữ của Milvus chủ yếu bao gồm các phân đoạn dữ liệu và trình quản lý bộ nhớ đệm, cho phép hỗ trợ lưu trữ dữ liệu vector động thông qua các thao tác chèn và xóa.
9. Triển Khai Hệ Thống
Milvus cải thiện hiệu suất thông qua xử lý bất đồng bộ, đảm bảo tính nhất quán với Snapshot Isolation cho các thao tác đọc và ghi.
10. Hệ Thống Phân Tán
Milvus thiết lập một kiến trúc phân tán với ba lớp: Lớp Điều Phối, Lớp Tính Toán, và Lớp Lưu Trữ, nhằm mang lại khả năng phục vụ đáng tin cậy và hiệu quả cho người dùng.
Kết Luận
Milvus cung cấp một giải pháp tối ưu cho việc quản lý và xử lý dữ liệu vector, giúp các doanh nghiệp dễ dàng đối phó với sự gia tăng của dữ liệu phi cấu trúc trong thời đại số. Với các tính năng nổi bật và hiệu suất vượt trội, Milvus đang dần trở thành sự lựa chọn chính cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy.
Tài Liệu Tham Khảo
- Milvus: A Purpose-Built Vector Data Management System. In Proceedings of the 2021 International Conference on Management of Data (SIGMOD ‘21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2614–2627.
- Exploring Vector Databases with Milvus.
source: viblo
