Hướng dẫn cài đặt quản lý Vector Database cho AI Agent

Khi xây dựng một AI Agent có khả năng "nhớ" và phản hồi thông minh, vector database là nền tảng không thể thiếu. Nó giúp mô hình tìm kiếm và truy xuất thông tin tương đồng từ hàng ngàn tài liệu chỉ trong vài mili-giây. Trong bài viết này, Bizfly sẽ cùng tìm hiểu cách cài đặt quản lý Vector Database cho AI Agent qua ChromaDB hoặc FAISS phù hợp cho các dự án nhỏ hoặc cá nhân.

Vector database là gì và vì sao AI Agent cần nó?

Vector database (hay còn gọi là cơ sở dữ liệu vector) là nơi lưu trữ embedding, dạng biểu diễn dữ liệu (văn bản, hình ảnh, âm thanh...) dưới dạng vector số. Khi AI Agent nhận câu hỏi từ người dùng, nó sẽ:

• Biến câu hỏi thành vector embedding.
• So sánh vector này với các embedding đã lưu trong DB.
• Lấy ra những nội dung có độ tương đồng cao nhất để phản hồi.

Điều này giúp mô hình trả lời chính xác và có ngữ cảnh, thay vì chỉ dựa trên nội dung ngắn hạn trong bộ nhớ tạm.

Nên chọn ChromaDB hay FAISS cho dự án?

Trên thị trường có nhiều lựa chọn Vector DB như Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant,… nhưng với dự án nhỏ hoặc demo, ChromaDB và FAISS là hai công cụ phổ biến nhất vì dễ cài đặt và không cần server riêng.

Kết luận:

• Dự án nhỏ, cá nhân → Dùng ChromaDB (vì đơn giản, có sẵn CRUD, metadata).
• Dự án lớn, yêu cầu hiệu năng → Dùng FAISS (do Meta phát triển, mạnh mẽ và tối ưu GPU).

Hướng dẫn cài đặt và quản lý ChromaDB

Bước 1: Cài đặt thư viện

pip install chromadb sentence-transformers

Ở đây ta dùng sentence-transformers để tạo embedding và chromadb để lưu trữ vector.

Bước 2: Tạo cơ sở dữ liệu và thêm dữ liệu

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb

# Khởi tạo model & client DB
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection(name="docs")

# Danh sách tài liệu
texts = [
    "Bizfly là hệ sinh thái Martech & Salestech thuộc VCCorp.",
    "AI Agent cần Vector DB để ghi nhớ ngữ cảnh cuộc trò chuyện.",
    "ChromaDB phù hợp cho dự án AI nhỏ và dễ triển khai."
]

# Tạo embedding
embeddings = model.encode(texts)

# Thêm vào collection
collection.add(
    documents=texts,
    embeddings=embeddings,
    ids=["1", "2", "3"]
)

Khi chạy xong, bạn đã có một database nội bộ lưu trữ 3 vector tương ứng 3 đoạn văn.

Bước 3: Truy vấn dữ liệu tương đồng

query = "Cách AI lưu kiến thức hội thoại?"
query_emb = model.encode([query])

results = collection.query(
    query_embeddings=query_emb,
    n_results=2
)

print(results['documents'])

ChromaDB trả về 2 đoạn văn có ý nghĩa gần nhất với câu hỏi của bạn, dựa trên độ tương đồng cosine.

Bước 4: Lưu trữ và tải lại dữ liệu

Nếu bạn không muốn mất dữ liệu khi khởi động lại chương trình:

client = chromadb.PersistentClient(path="data/chroma_db")

Thư mục data/chroma_db sẽ chứa toàn bộ dữ liệu và có thể backup dễ dàng.

Triển khai FAISS cho hiệu năng cao hơn

Bước 1: Cài đặt

pip install faiss-cpu sentence-transformers

Nếu bạn có GPU, dùng:

pip install faiss-gpu

Bước 2: Tạo Index FAISS

import faiss
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
texts = [
    "FAISS được Meta phát triển để tối ưu tìm kiếm vector.",
    "FAISS hoạt động tốt với hàng triệu bản ghi vector.",
    "FAISS có thể chạy trên CPU hoặc GPU."
]

# Tạo embedding
embeddings = np.array(model.encode(texts)).astype('float32')

# Tạo index L2 (Euclidean distance)
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])
index.add(embeddings)

Bước 3: Truy vấn vector tương tự

query = "Tìm kiếm vector hiệu năng cao"
query_emb = np.array(model.encode([query])).astype('float32')

distances, indices = index.search(query_emb, k=2)
print("Kết quả gần nhất:", [texts[i] for i in indices[0]])

Bạn có thể kết hợp FAISS với metadata hoặc SQLite để lưu thêm thông tin (như tiêu đề, link nguồn,...). Ví dụ: lưu FAISS vector, nhưng metadata lại lưu trong SQLite hoặc JSON file.

Tích hợp Vector DB vào pipeline AI Agent

Một AI Agent hoàn chỉnh thường có pipeline như sau:

Input người dùng
       ↓
Tạo embedding cho câu hỏi
       ↓
Tìm kiếm ngữ cảnh liên quan trong Vector DB (ChromaDB/FAISS)
       ↓
Kết hợp ngữ cảnh + câu hỏi → gửi vào LLM (GPT/BizChatAI)
       ↓
Sinh câu trả lời có ngữ cảnh

Ví dụ bằng pseudo-code:

def chat_with_agent(query):
    query_emb = model.encode([query])
    context = chroma.query(query_embeddings=query_emb, n_results=3)['documents']
    prompt = f"Ngữ cảnh:\n{context}\n\nCâu hỏi: {query}"
    answer = call_gpt_api(prompt)
    return answer

AI Agent giờ đây có khả năng “truy xuất kiến thức riêng”, thay vì chỉ dựa vào thông tin huấn luyện sẵn.

Mẹo quản lý Vector Database hiệu quả

• Tối ưu chunking dữ liệu: chia nội dung thành đoạn nhỏ 200–500 từ trước khi embedding để tăng độ chính xác.
• Chuẩn hóa dữ liệu: loại bỏ HTML, ký tự đặc biệt trước khi encode.
• Giới hạn số vector: với dự án nhỏ, không nên vượt quá 100k vector trên local DB.
• Backup định kỳ: lưu dữ liệu vào thư mục persist_directory hoặc export index FAISS.
• Kết hợp LRU cache: cache kết quả truy vấn lặp lại giúp tiết kiệm thời gian encode lại.

Khi nào nên chuyển từ ChromaDB sang FAISS hoặc Pinecone

• Khi dữ liệu > 100k vector và tốc độ tìm kiếm bắt đầu chậm.
• Khi bạn cần triển khai multi-user, truy cập qua API.
• Khi muốn tích hợp LLM Agent nhiều tác vụ (retrieval, memory, reasoning).

Lúc đó, bạn có thể dùng FAISS GPU hoặc dịch vụ Pinecone/Milvus để mở rộng quy mô.

Kết hợp Vector DB với BizChatAI trong thực tế

Trong hệ sinh thái Bizfly, BizChatAI đang tích hợp pipeline tương tự RAG (Retrieval-Augmented Generation) nơi ChromaDB đóng vai trò là bộ nhớ ngữ nghĩa cho chatbot doanh nghiệp.

Ví dụ: Khi khách hàng hỏi: “Chính sách bảo hành của sản phẩm A là gì?”, BizChatAI sẽ truy xuất các đoạn liên quan từ vector database (embedding tài liệu sản phẩm) rồi tạo câu trả lời chính xác, tự nhiên. 

Điều này giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành CSKH, tăng tốc độ phản hồi và đảm bảo tính thống nhất trong thông tin.

Kết luận

Vector database là nền tảng giúp AI Agent “ghi nhớ” và “hiểu ngữ cảnh” thông minh hơn.

• ChromaDB thích hợp cho dev mới bắt đầu hoặc dự án nhỏ cần thử nghiệm nhanh.
• FAISS lại phù hợp với những ai muốn mở rộng, tối ưu hiệu suất cho hàng triệu vector.

Nếu bạn đang muốn triển khai chatbot, trợ lý ảo hay hệ thống AI có khả năng truy xuất kiến thức tự động nên việc quản lý tốt Vector DB là bước khởi đầu quan trọng.