Di tengah derasnya arus informasi, kemampuan untuk menemukan informasi yang relevan dengan cepat menjadi semakin penting. Vector database hadir untuk memberikan solusi inovatif mengatasi tantangan ini.
Dengan mengubah data menjadi representasi numerik (vector), vector database memungkinkan Anda untuk melakukan pencarian dengan cara yang lebih cerdas, efisien, dan relevan. Lantas apa sebenarnya vector database dan apa yang membedakannya dengan pencarian tradisional? Simak penjelasan lengkapnya dalam artikel ini.
Apa Itu Vector Database dan Vector Search?
Vector database dan vector search adalah dua teknologi yang sangat penting di era Big Data dan Artificial Intelligence (AI). Kedua teknologi ini memiliki kemampuan untuk memahami makna dan konteks data, sehingga membuka peluang baru untuk bisnis.
Vector database adalah jenis database yang khusus dirancang untuk menyimpan dan mengelola data dalam bentuk vektor numerik. Vektor ini merupakan representasi matematis dari data, seperti teks, gambar, atau audio.
Berbeda dengan pencarian teks tradisional yang hanya menggunakan kata kunci yang cocok, vector database memungkinkan pencarian berdasarkan makna atau konteks untuk mendapatkan hasil yang relevan meskipun tidak menggunakan kata-kata persis.
Sementara vector search adalah proses mencari data dalam vector database berdasarkan kemiripan vektor. Alih-alih mencari kata kunci yang persis cocok, vector search mencari data yang memiliki makna atau konteks serupa.
Salah satu contoh penggunan vector search adalah mencari gambar yang mirip dengan gambar tertentu, seperti ketika mencari produk fashion yang serupa dengan gambar yang di-upload pengguna; atau mencari lagu serupa dengan lagu favorit pengguna.
Bagaimana Vector Database dan Vector Search Bekerja?
Berbeda dengan database tradisional yang fokus pada data terstruktur, vector database unggul dalam menangani data tak terstruktur, seperti gambar, audio, dan teks. Sementara vector search mampu memberikan hasil berupa teks, gambar, audio, dan video yang mendekati pencarian terdekat. Lantas, bagaimana vector database dan vector search bekerja untuk menemukan pencarian yang akurat?
Vector Database
Vector database bekerja berdasarkan prinsip indeks dan pencarian vector. Ketika data dimasukkan ke dalam vector database, data mengalami proses vektorisasi yang melibatkan transformasi data mentah, seperti teks atau gambar menjadi vektor berdimensi tinggi menggunakan model Machine Learning seperti penyisipan kata atau gambar. Vector ini merepresentasikan informasi semantik dan kontekstual data dalam bentuk yang ringkas di ratusan atau ribuan dimensi berbeda. Vector database bekerja melalui tiga tahap penting berikut:
- Embedding: mengubah data, seperti teks atau gambar menjadi representasi numerik (vektor) menggunakan teknik seperti word embedding atau image embedding. Setiap dimensi dalam vector mewakili suatu fitur atau atribut dari data tersebut.
- Indexing: vektor-vektor ini kemudian diindeks dalam database, sehingga pencarian dapat dilakukan secara cepat dan efisien.
- Pencarian: saat pengguna melakukan pencarian, query akan diubah menjadi vektor. Database kemudian mencari vektor terdekat dengan vektor query dan mengembalikan data yang paling relevan. Hasil pencarian kemudian disajikan kepada pengguna.
Vector Search
Vector search memanfaatkan Machine Learning (ML) untuk memahami makna dan konteks data tak terstruktur, termasuk teks dan gambar, kemudian mengubahnya menjadi representasi numerik. Vector search kerap digunakan untuk pencarian semantik dengan menemukan data serupa menggunakan algoritma Nearest Neighbor Approximate (ANN).
Sebagai proses pencarian data dalam vector database berdasarkan kesamaan vektor, vector search berbeda dengan pencarian tradisional yang bergantung pada kata kunci yang persis sama. Vector search memungkinkan pengguna menemukan data yang serupa secara semantik, meskipun kata-kata yang digunakan berbeda.
Dibandingkan pencarian tradisional yang menggunakan keyword, vector search dapat memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan lebih cepat. Vector search engine bekerja dengan menemukan query neighbor terdekat yang diberikan (vektor) oleh pengguna.
Jika pencarian tradisional menggunakan keyword, kesamaan leksikal, dan frekuensi kemunculan kata, maka vector search menggunakan jarak dalam ruang penyispan untuk menunjukkan kesamaan. Vector search akan menemukan data terkait menjadi pencarian terdekat dari query Anda.
Beberapa contoh penggunaan vector search saat pencarian gambar, rekomendasi produk, analisis sentimen dalam teks, mendeteksi plagiarisme, dan pencarian semantik seperti dokumen yang relevan meski penggunaan kata yang berbeda. Vector search dapat meningkatkan akurasi dengan menemukan data yang relevan, meningkatkan fleksibilitas jenis data berupa teks, gambar, dan audio, meningkatkan efisiensi karena mampu menangani data skala besar dengan cepat, dan peningkatan relevansi dengan kebutuhan pengguna.
Limitasi Search Tradisional Dibandingkan Vector Search dalam Platform Database
Pencarian tradisional dalam database relasional ideal dalam menemukan data yang persis cocok dengan query yang diberikan. Namun, pencarian tradisional menghadapi keterbatasan ketika menghadapi data yang kompleks, seperti teks, gambar, atau audio. Di sinilah peran vector search sebagai solusi yang lebih baik. Secara detail, berikut beberapa keterbatasan pencarian tradisional dibandingkan vector search dalam platform database:
- Keterbatasan pada kata kunci yang persis cocok, sehingga ketika pengguna salah mengetikkan kata kunci atau menggunakan sinonim maka hasil pencarian bisa tidak relevan.
- Kesulitan dalam menangkap konteks dan nuansa bahasa alami. Misalnya, sulit untuk mencari dokumen yang membahas topik yang sama tetapi menggunakan kata-kata yang berbeda.
- Tidak mampu menangani data tidak terstruktur seperti gambar, audio, dan video.
- Skalabilitas terbatas, sehingga ketika jumlah data semakin besar maka kinerja pencarian cenderung menurun.
- Kesulitan dalam menemukan data yang mirip, tetapi tidak identik.
Untuk mengatasi keterbatasan hasil pencarian tradisional, Coachbase hadir sebagai solusi yang dapat merevolusi vector database dan vector search. Coachbase Vector DB dapat menggabungkan search vector dan traditional search dalam satu platform untuk hasil pencarian yang lebih komprehensif.
Baca Juga: Keunggulan Database NoSQL untuk Tingkatkan Performa Aplikasi Telekomunikasi
Bagaimana Coachbase Merevolusi Vector Database dan Vector Search?
Coachbase Vector DB adalah database yang ideal untuk menangani data berdimensi tinggi yang memungkinkan tugas pencarian menampilkan hasil serupa dengan menggunakan fitur vector search. Untuk menampilkan hasil pencarian yang lebih baik, Coachbase Vector DB menggabungkan vector search dan pencarian tradisional dalam satu platform dan mengintegrasikan vector search tanpa memerlukan database terpisah.
Solusi ini mendukung pencarian berkinerja tinggi untuk aplikasi AI-drive, termasuk pencarian hybrid yang menggabungkan vektor, teks, range, dan geolokasi. Dengan begitu, pengalaman pengguna dapat meningkat berkat hasil pencarian yang akurat dan sesuai konteks yang dibutuhkan.
Coachbase Vector DB dapat diintegrasikan dengan cloud-to-edge secara seamless untuk real-time data. Dengan begitu, hasil pencarian data menjadi lebih akurat berkat kemampuan hybrid search.
Menariknya, Coachbase menjadi vendor pertama yang menempatkan vector search dalam mobile databasesehingga dapat mengurangi biaya, kompleksitas, dan meningkatkan keandalan aplikasi berbasis AI. Coachbase Vector DB menyediakan respons time dalam hitungan milidetik dan skala global untuk kemudahan deployment pada lingkungan multi-cloud.
Fitur Coachbase Vector Database
Coachbase Vector DB merupakan solusi database yang memungkinkan personalisasi berbasis AI secara real-time untuk meningkatkan relevansi pencarian. Kemampuan ini didukung oleh fitur-fitur canggih Couchbase Vector DB sebagai berikut:
- Vector search yang mendukung kemampuan pencarian serupa secara efisien.
- Vector space indexing dan search yang dapat dioptimalkan untuk menangani data vektor berdimensi tinggi.
- Integrasi multi-model database yang menggabungkan key-value, SQL++, geospatial, dan full-text search.
- Real-time prediction serving yang mendulung query prediktif untuk aplikasi AI secara real-time.
- Deployment yang scalable termasuk solusi berbasis cloud seperti Capella yang menawarkan kemudahan integrasi dan scaling.
- Integrasi dengan AI Frameworks yang kompatibel dengan framework seperti LangChain.
- Dukungan cloud-to-edge yang menawarkan latensi lebih rendah untuk edge computing.
Baca Juga: Ini Peran Penting Database NoSQL untuk Industri Healthcare
Implementasi Vector Search dan Database dari Coachbase di BPT
Ingin meningkatkan kinerja dan relevansi pencarian dengan kemampuan Machine Learning? Saatnya beralih ke solusi Coachbase Vector Database dari Coachbase. Blue Power Technology (BPT) sebagai bagian dari CTI Group siap mendampingi perjalanan bisnis Anda, mulai dari tahap konsultasi awal hingga dukungan after sales untuk memastikan implementasi yang efektif dan efisien. Hubungi kami sekarang melalui link ini.
Penulis: Ervina Anggraini – Content Writer CTI Group
