apa yang dimaksud dengan basis data vektor

Dalam basis data vektor, titik data disimpan sebagai array angka yang disebut “vektor,” yang dapat dibandingkan dan dikelompokkan berdasarkan kesamaan. Desain ini memungkinkan kueri latensi rendah, sehingga ideal untuk aplikasi kecerdasan buatan (AI).

Basis data vektor makin populer karena memberikan kecepatan dan kinerja yang dibutuhkan untuk mendorong contoh penggunaan AI generatif. Faktanya, menurut riset tahun 2025, adopsibasis data vektor tumbuh 377% dari tahun ke tahun—pertumbuhan tercepat yang dilaporkan di seluruh teknologi terkait Model Bahasa Besar (LLM).

Sifat data telah bergeser secara dramatis dalam beberapa tahun terakhir. Data tidak lagi terbatas pada informasi terstruktur yang disimpan rapi di baris dan kolom basis data tradisional. Data tidak terstruktur—termasuk posting media sosial, gambar, video, dan audio—tumbuh dalam volume dan nilai, membentuk kembali strategi AI perusahaan sambil menempatkan tuntutan baru pada infrastruktur data.

Basis data relasional tradisional unggul dalam mengelola kumpulan data terstruktur dan semi-terstruktur dalam skema yang telah ditentukan. Namun, memuat dan menyiapkan data tidak terstruktur dalam basis data relasional untuk beban kerja AI sangat padat karya.

Pencarian tradisional memperparah keterbatasan ini: pencarian ini bergantung pada token diskrit seperti kata kunci, tag, atau metadata dan mengembalikan hasil berdasarkan kecocokan yang sama persis. Pencarian untuk “smartphone,” misalnya, hanya mengambil konten yang berisi istilah tertentu.

Basis data vektor mengambil pendekatan yang berbeda secara fundamental. Alih-alih baris dan kolom, titik data direpresentasikan sebagai vektor padat di mana setiap dimensi mewakili karakteristik data yang dipelajari. Penyematan vektor dimensi tinggi ini ada di ruang vektor, di mana hubungan antar-item dapat diukur secara geometris.

Karena setiap dimensi mewakili fitur laten—karakteristik yang disimpulkan yang dipelajari melalui model matematika dan algoritme—representasi vektor menangkap pola tersembunyi. Kueri pencarian vektor untuk “smartphone” juga dapat mengembalikan Hasil yang terkait secara semantik seperti “cellphone” atau “mobile device”, bahkan jika kata-kata yang tepat itu tidak muncul.

Dengan memodelkan data dalam ruang dimensi tinggi dan menerapkan teknik pengindeksan khusus, basis data vektor memungkinkan untuk melakukan pencarian kesamaan dengan latensi rendah di seluruh kumpulan databesar—sesuatu yang basis data relasional tidak dirancang untuk mendukung.

Peningkatan pesat LLM, sistem AI generatif, dan alur kerja pemrosesan bahasa alami canggih telah mengubah cara organisasi menangani dan menyimpan data. Beban kerja AI saat ini bergantung pada interaksi real-time yang cepat dengan data vektor serta Integrasi yang mulus dengan pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Basis data vektor menyediakan infrastruktur untuk mendukung tuntutan ini. Mereka memungkinkan pencarian kesamaan latensi rendah di volume besar data tidak terstruktur, yang mendukung aplikasi AI seperti chatbot dan sistem rekomendasi.

Untuk memahami bagaimana basis data vektor beroperasi, ada baiknya untuk menetapkan dua konsep inti: vektor, yang menggambarkan data dalam bentuk numerik, dan menyematkan vektor, yang menerjemahkan konten tidak terstruktur menjadi representasi dimensi tinggi yang menangkap makna dan konteks.

Vektor adalah bagian dari tensor. Dalam machine learning (ML), tensor adalah istilah umum untuk sekelompok bilangan—atau pengelompokan kelompok bilangan—dalam ruang n-dimensi. Tensor berfungsi sebagai perangkat pembukuan matematika untuk data. Bekerja dari elemen terkecil:

• Skalar adalah tensor berdimensi nol, yang berisi satu angka. Misalnya, sistem pemodelan data cuaca mungkin merepresentasikan suhu tinggi satu hari (dalam Fahrenheit) dalam bentuk skalar sebagai 85.

• Vektor adalah tensor satu dimensi (atau tingkat pertama atau urutan pertama), yang berisi beberapa skalar dari jenis data yang sama. Berdasarkan contoh kita, model cuaca mungkin menggunakan suhu rendah, rata-rata dan tinggi untuk satu hari dalam bentuk vektor: 62, 77, 85. Setiap komponen skalar adalah fitur—yaitu, dimensi—dari vektor, yang mewakili fitur cuaca hari itu.

Dengan kata lain, vektor adalah cara mengatur angka ke dalam bentuk terstruktur. Namun, agar sistem AI memproses informasi yang tidak terstruktur itu, data harus diterjemahkan ke dalam array numerik. Terjemahan ini dicapai melalui penyematan vektor.

Penyematan vektor adalah representasi numerik dari titik data yang mengubah berbagai jenis data—termasuk teks dan gambar—menjadi array angka yang dapat diproses oleh model ML.

Untuk mencapai hal ini, menyematkan model mempelajari cara memetakan input ke dalam ruang vektor dimensi tinggi. Ruang vektor tersebut mencerminkan pola yang dipelajari melalui fungsi kerugian khusus tugas, yang mengukur kesalahan prediksi. Kemudian, penyematan vektor dapat digunakan oleh model AI hilir, seperti neural networks yang digunakan dalam pembelajaran mendalam, untuk melakukan tugas-tugas seperti klasifikasi, pengambilan, atau pengelompokan.

Pertimbangkan kumpulan kata kecil, di mana penyematan kata direpresentasikan sebagai vektor 3 dimensi:

• kucing [0.2, -0.4, 0.7]
• anjing [0.6, 0.1, 0.5]

Dalam contoh ini, setiap kata (“cat”) dikaitkan dengan vektor unik ([0.2, -0.4, 0.7]). Nilai-nilai dalam vektor mewakili posisi kata dalam ruang vektor 3 dimensi. Kata-kata dengan arti atau konteks yang sama diharapkan memiliki representasi vektor yang serupa. Vektor untuk “cat” dan “dog” akan berdekatan, mencerminkan hubungan semantik mereka.

Demikian pula, kata “car” dan “vehicle” memiliki arti yang sama tetapi dieja secara berbeda. Agar aplikasi AI dapat melakukan pencarian semantik, representasi vektor “car” dan “vehicle” harus menangkap makna bersama mereka. Penyematan vektor mengkodekan makna ini secara numerik, menjadikannya tulang punggung mesin rekomendasi, chatbot, dan aplikasi generatif seperti OpenAI’s ChatGPT.

Untuk memfasilitasi pengambilan semantik yang cepat dan dapat diskalakan, basis data vektor mengandalkan tiga fungsi inti:

• Penyimpanan vektor
• Pengindeksan vektor
• Pencarian vektor

Pada tingkat dasar, basis data vektor menyimpan penyematan. Masing-masing memiliki jumlah dimensi tetap dan biasanya disimpan bersama metadata seperti judul, sumber, stempel waktu atau kategori, yang dapat ditanyakan menggunakan filter metadata.

Karena penyematan dibuat terlebih dahulu dan disimpan, basis data vektor dapat mengambil penyematan vektor yang serupa tanpa menghitung ulang representasi pada waktu kueri. Pemisahan pembuatan dan pengambilan ini mendukung pencarian kesamaan latensi rendah dalam skala besar.

Banyak sistem juga mendukung pencarian hybrid yang menggabungkan kesamaan vektor dengan batasan metadata—misalnya, mengambil dokumen serupa secara semantik yang dibuat dalam rentang tanggal atau kategori tertentu.

Untuk mempercepat pencarian kesamaan di ruang dimensi tinggi, basis data vektor membuat indeks pada penyematan vektor yang disimpan. Pengindeksan memetakan vektor ke struktur data baru, memungkinkan pencarian kesamaan atau jarak yang lebih cepat antar-vektor.

Indeks ini mendukung pencarian perkiraan tetangga terdekat (ANN), yang mengambil vektor serupa tanpa memindai seluruh kumpulan data. Algoritma pengindeksan ANN yang umum termasuk dunia kecil yang dapat dinavigasi hierarkis (HNSW) dan hashing sensitif lokalitas (LSH):

• HNSW membuat grafik hirarkis, multi-lapisan yang menggunakan tautan jarak jauh di lapisan atas dan tautan lokal yang padat di lapisan bawah^.1

• LSH mengelompokkan vektor ke dalam ember menggunakan fungsi hash sehingga vektor-vektor yang serupa masuk ke dalam ember yang sama.

Selain indeks ANN, basis data vektor sering menggunakan kuantisasi produk (PQ) untuk mengurangi penggunaan memori. PQ mengubah setiap kumpulan data menjadi kode pendek yang mempertahankan jarak relatif (daripada menyimpan setiap vektor), memungkinkan sistem untuk menyimpan koleksi yang lebih besar sambil mempertahankan kinerja pencarian yang efisien.

Pencarian vektor adalah lapisan pencarian dari basis data vektor yang digunakan untuk menemukan dan membandingkan titik data yang serupa. Alih-alih mencocokkan kata kunci atau nilai yang tepat, ia menangkap hubungan semantik antara elemen. Kemampuan sadar konteks ini mendukung sistem RAG, yang pada gilirannya menyediakan konteks yang relevan untuk sistem AI dan model machine learning berbasis pengambilan.

Ketika pengguna meminta model AI, model menghasilkan penyematan kueri itu, yang dikenal sebagai vektor kueri. Basis data kemudian membandingkan vektor kueri terhadap vektor yang diindeks dan menghitung skor kesamaan untuk mengidentifikasi tetangga terdekat.

Pencarian vektor menerapkan beberapa algoritma untuk melakukan pencarian ANN. Algoritma ini dikumpulkan dalam pipeline untuk mengambil data yang berdekatan dengan vektor yang ditanyakan dengan cepat dan akurat (misalnya, produk yang secara visual mirip dalam katalog e-commerce). Karena penyematan dihitung sebelumnya dan disimpan dalam bentuk terindeks, hasil dikembalikan dalam milidetik.

Setelah vektor yang relevan diidentifikasi, vektor-vektor tersebut dibandingkan dengan menghitung kemiripannya atau dengan metrik jarak. Metode umum meliputi:

• Kesamaan kosinus: Mengukur jarak sudut antara vektor untuk menentukan seberapa sejajar arahnya.

• Kemiripan Jaccard: Membandingkan tumpang tindih antara dua set relatif terhadap total elemennya.

• Produk titik: Mengevaluasi kesamaan berdasarkan besarnya dan arah vektor.

• Jarak Euclidean: Menghitung jarak garis lurus antara vektor dalam ruang dimensi tinggi.

• Jarak Hamming: Menghitung perbedaan posisi antara vektor biner.

Basis data mengembalikan vektor peringkat tertinggi sesuai dengan perhitungan kesamaan ini, mendukung tugas machine learning seperti pencarian semantik dan alur kerja pemrosesan bahasa alami lainnya.

Basis data vektor makin menjadi pusat strategi AI perusahaan karena memberikan berbagai manfaat:

• Kecepatan dan kinerja: Basis data vektor menggunakan berbagai teknik pengindeksan untuk memungkinkan pencarian yang lebih cepat. Algoritma pengindeksan vektor dan penghitungan jarak dapat membantu mengoptimalkan kinerja saat mencari hasil yang relevan di seluruh kumpulan data dengan jutaan, bahkan miliaran, titik data.

• Skalabilitas: Basis data vektor dapat menyimpan dan mengelola data tidak terstruktur dalam jumlah besar dengan menskalakan secara horizontal dengan node tambahan, mempertahankan kinerja seiring dengan meningkatnya permintaan kueri dan volume data.

• Biaya kepemilikan lebih rendah: Karena memungkinkan pengambilan data yang lebih cepat, basis data vektor mempercepat pelatihan model dasar.

• Manajemen data: Basis data vektor biasanya menyediakan fitur bawaan manajemen data untuk memperbarui dan memasukkan data baru yang tidak terstruktur dengan mudah.

• Fleksibilitas: Basis data vektor dibangun untuk menangani kompleksitas tambahan menggunakan gambar, video, atau data multidimensi lainnya.

Basis data vektor dapat disesuaikan untuk memenuhi contoh penggunaan bisnis dan AI tertentu. Sering kali, organisasi memulai dengan model penyematan tujuan umum seperti IBM® Granite™, Meta Llama-2 atau Google Flan. Model kemudian ditingkatkan menggunakan data perusahaan yang disimpan dalam basis data vektor. Kombinasi ini meningkatkan relevansi dan akurasi aplikasi AI hilir.

Aplikasi untuk basis data vektor sangat luas dan berkembang. Beberapa contoh penggunaan meliputi:

• Retrieval-augmented generation
• AI percakapan
• Mesin rekomendasi
• Deteksi anomali

RAG memungkinkan LLM untuk mengambil fakta dari basis pengetahuan eksternal. Perusahaan makin menyukai RAG karena waktu ke pasar yang lebih cepat, inferensi yang efisien, dan output yang andal, terutama di bidang-bidang seperti layanan pelanggan, pengelolaan SDM, dan manajemen bakat.

Dengan membumikan model pada data perusahaan tepercaya, RAG mengurangi halusinasi dan memberikan pengguna akses ke sumber-sumber yang mendasari untuk verifikasi. Karena tahap inferensi melakukan operasi pengambilan volume tertinggi, diperlukan akses yang cepat, tepat, dan dapat diskalakan ke penyematan vektor dimensi tinggi.

Basis data vektor unggul dalam pengindeksan, penyimpanan, dan pengambilan menanamkan ini, memberikan kecepatan, presisi, dan skala yang dibutuhkan untuk aplikasi seperti sistem deteksi penipuan dan platform pemeliharaan prediktif .

Basis data vektor, terutama ketika digunakan untuk mengimplementasikan kerangka kerja RAG, dapat membantu meningkatkan interaksi agen virtual dengan meningkatkan kemampuan agen untuk mengurai basis pengetahuan yang relevan secara efisien dan akurat. Agen dapat memberikan jawaban kontekstual secara real-time untuk pertanyaan pengguna, bersama dengan dokumen sumber dan nomor halaman untuk referensi. real-time

Situs e-commerce dapat menggunakan vektor untuk mewakili preferensi pelanggan dan atribut produk. Hal ini memungkinkan mereka untuk meningkatkan pengalaman dan retensi pelanggan dengan menyarankan item yang mirip dengan pembelian sebelumnya. Platform streaming dan aplikasi media sosial menerapkan pendekatan yang sama, merekomendasikan video, musik, atau posting berdasarkan kesamaan dengan konten yang sebelumnya dilihat atau dibagikan pengguna.

Dengan merepresentasikan perilaku normal sebagai vektor dalam ruang dimensi tinggi, organisasi dapat deteksi outlier berdasarkan jarak vektor. Titik data yang berada jauh dari klaster yang mapan dapat menandakan penipuan, kesalahan sistem, atau pola aktivitas yang tidak biasa. Karena kesamaan dihitung secara matematis, anomali dapat dideteksi secara real time di seluruh kumpulan data masif—dari lalu lintas jaringan hingga pembacaan sensor dalam sistem industri. Hal ini memungkinkan tim untuk melakukan intervensi sebelum penyimpangan kecil meningkat menjadi insiden yang mahal.

Meskipun basis data vektor sangat cocok untuk pengambilan berbasis fakta di banyak aplikasi AI, mereka tidak ideal untuk setiap jenis kueri.

Beban kerja seperti ringkasan topik atau analisis tematik yang luas memerlukan LLM untuk membaca semua konteks yang relevan daripada hanya mengandalkan kecocokan tetangga terdekat. Dalam skenario ini, indeks daftar atau struktur non-vektor lainnya dapat memberikan hasil yang lebih cepat dan lebih efisien, karena mereka dapat dengan cepat memunculkan elemen relevan pertama tanpa menavigasi ruang vektor.

Basis data vektor mendukung berbagai beban kerja AI, tetapi nilai yang mereka berikan bervariasi menurut peran. Di sebagian besar perusahaan, pengguna terbagi dalam dua kelompok besar: pembangun, yang merancang dan menerapkan pengalaman berbasis AI, dan operator, yang menskalakan dan memelihara sistem tersebut dalam produksi.

Pembangun membuat aplikasi, pipeline, dan model yang mengandalkan pencarian vektor, menggunakan basis data vektor untuk menyimpan penyematan dan mendukung aplikasi AI.

Operator memastikan beban kerja vektor tetap dapat diskalakan dan dapat diandalkan. Mereka mengelola bagaimana basis data vektor berjalan dalam produksi dan bagaimana mereka cocok dengan data yang lebih luas dan ekosistem AI.

Organisasi memiliki banyak pilihan ketika memilih kemampuan database vektor. Untuk menemukan yang memenuhi kebutuhan data dan AI mereka, banyak organisasi mempertimbangkan:

• Jenis database vektor
• Integrasi dengan ekosistem data
• Alat untuk membuat dan menerapkan database vektor

Ada beberapa opsi yang dapat dipilih organisasi, termasuk:

• Basis data vektor yang berdiri sendiri: Basis data berpemilik dan sepenuhnya tervektor seperti Pinecone.

• Basis data vektor sumber terbuka: Solusi sumber terbuka seperti Weaviate atau Milvus, yang menyediakan API RESTful bawaan dan dukungan untuk bahasa pemrograman Python dan Java.

• Data lakehouses dengan kemampuan vektor terintegrasi: Data lakehouse dengan basis data vektor terintegrasi, seperti IBM watsonx.data™.

• Ekstensi vektor untuk basis data yang ada: Basis data vektor dan ekstensi pencarian basis data—seperti ekstensi pgvector sumber terbuka PostgreSQL—yang menyediakan kemampuan pencarian kesamaan vektor. Basis data vektor SQL dapat menggabungkan keunggulan SQL Database tradisional dengan kekuatan basis data vektor.

• Mesin pencari dengan dukungan vektor: Platform seperti OpenSearch, yang menyediakan fitur pencarian vektor bawaan bersama dengan RESTful API untuk menyerap dan menanyakan menanamkan.

Opsi yang muncul untuk menjalankan beban kerja vektor adalah basis data vektor nirserver. Desain nirserver menghilangkan kebutuhan untuk mengelola atau menyediakan infrastruktur, memungkinkan tim untuk fokus pada pembuatan penyematan dan pengembangan aplikasi daripada operasi klaster. Kapasitas dapat diskalakan secara otomatis berdasarkan volume kueri dan ukuran data, membantu tim menangani beban kerja yang tidak dapat diprediksi tanpa penyetelan kinerja.

Basis data vektor nirserver sangat berguna untuk pembuatan prototipe cepat, aplikasi AIberbasis peristiwa dan lingkungan pengembangan di mana pengendalian biaya dan kesederhanaan operasional menjadi prioritas.

Database vektor tidak boleh dianggap sebagai kemampuan yang berdiri sendiri, melainkan sebagai bagian dari data dan ekosistem AI yang lebih luas.

Banyak yang menawarkan API, ekstensi asli atau dapat diintegrasikan dengan basis data Anda. Karena basis data vektor dibangun untuk menggunakan data perusahaan untuk meningkatkan model, organisasi juga harus memiliki tata kelola data dan keamanan data yang tepat untuk membantu memastikan bahwa data yang digunakan untuk melatih LLM dapat dipercaya.

Di luar API, banyak basis data vektor menggunakan SDK khusus bahasa pemrograman yang dapat membungkus API. Menggunakan SDK, pengembang sering merasa lebih mudah untuk bekerja dengan data di aplikasi mereka.

Untuk mengoptimalkan pengembangan basis data vektor, LangChain adalah kerangka kerja orkestrasi sumber terbuka untuk mengembangkan aplikasi yang menggunakan LLM.

Tersedia di perpustakaan berbasis Python dan berbasis JavaScript, alat dan API LangChain menyederhanakan proses pembuatan aplikasi LLM seperti agen virtual menggunakan penyimpanan vektor berbasis lokal dan berbasis cloud. Bahkan, LangChain menyediakan akses ke ekosistem yang luas dengan 1.000+ total Integrasi di seluruh LLM, menanamkan, penyimpanan vektor, pemuat dokumen, alat, dan banyak lagi. 

Data lakehouse dapat dipasangkan dengan basis data vektor terintegrasi untuk membantu organisasi menyatukan, mengkurasi, dan menyiapkan penyematan vektor untuk aplikasi AI generatif mereka. Ini meningkatkan relevansi dan presisi beban kerja AI mereka dan, pada akhirnya, memberikan hasil bisnis yang lebih baik.