Trong kỷ nguyên kỹ thuật số mà AI và machine learning đang dẫn đầu xu hướng, vector database trở thành công cụ không thể thiếu. Chúng giúp lưu trữ, tìm kiếm và phân tích dữ liệu vectơ đa chiều hiệu quả. Bài viết này cung cấp cái nhìn toàn diện về khái niệm, tầm quan trọng và điểm mạnh của 7 vector database tốt nhất trong năm 2025.

Những ưu điểm nổi bật của Vector Database

Các vector database đã nổi lên như những công cụ mạnh mẽ giúp điều hướng khối lượng khổng lồ của dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video và văn bản, mà không phải phụ thuộc nhiều vào nhãn hoặc thẻ do con người gán. Khi được tích hợp với các mô hình học máy tiên tiến, chúng có tiềm năng tạo ra cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực, từ thương mại điện tử đến dược phẩm.

Dưới đây là một số đặc điểm nổi bật biến vector database thành “cú xoay chuyển cuộc chơi”:

1. Khả năng mở rộng và thích ứng

Một vector database mạnh mẽ đảm bảo rằng khi dữ liệu tăng trưởng — lên đến hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ phần tử — hệ thống vẫn có thể mở rộng dễ dàng trên nhiều nút xử lý. Những cơ sở dữ liệu hàng đầu còn cho phép tinh chỉnh linh hoạt, tối ưu theo sự thay đổi của tốc độ nhập dữ liệu, tốc độ truy vấn và cấu hình phần cứng nền tảng.

2. Hỗ trợ đa người dùng và bảo mật dữ liệu

Khả năng phục vụ nhiều người dùng là yêu cầu tiêu chuẩn đối với mọi cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, việc tạo một bản vector database riêng cho từng người là giải pháp kém hiệu quả. Thay vào đó, vector database ưu tiên cơ chế cách ly dữ liệu: mọi thay đổi trong một bộ dữ liệu chỉ được thấy khi chủ sở hữu chủ động chia sẻ. Điều này vừa hỗ trợ multi-tenancy vừa đảm bảo quyền riêng tư và an toàn dữ liệu.

3. Bộ API và SDK toàn diện

Một cơ sở dữ liệu chất lượng cung cấp bộ API và SDK đầy đủ, đảm bảo khả năng tích hợp với nhiều ứng dụng và quản lý hiệu quả. Các vector database hàng đầu như Pinecone hỗ trợ SDK ở nhiều ngôn ngữ lập trình, gồm Python, Node, Go và Java, mang lại sự linh hoạt tối đa cho quá trình phát triển và vận hành.

4. Giao diện thân thiện với người dùng

Để giảm bớt “độ dốc” của đường cong học tập khi tiếp cận công nghệ mới, các vector database hiện đại cung cấp giao diện trực quan, giúp người dùng dễ dàng hình dung tổng thể, điều hướng mượt mà và truy cập nhanh vào các tính năng vốn dễ bị bỏ sót nếu chỉ thao tác qua dòng lệnh.

7 Vector Databases nổi bật năm 2025

1. Chroma

Chroma là một cơ sở dữ liệu embedding mã nguồn mở. Nó giúp việc xây dựng các ứng dụng LLM trở nên dễ dàng hơn bằng cách cung cấp khả năng “cắm” kiến thức, dữ kiện và kỹ năng trực tiếp cho LLM. Bạn có thể dễ dàng quản lý tài liệu văn bản, chuyển văn bản thành embedding, và thực hiện tìm kiếm theo độ tương đồng.

Tính năng nổi bật của ChromaDB:

• Hỗ trợ LangChain (Python, JavaScript) và LlamaIndex
• API dùng được cả trong Python notebook lẫn mở rộng lên cụm máy chủ sản xuất

2. Pinecone

Pinecone là nền tảng cơ sở dữ liệu vectơ được quản lý toàn diện, thiết kế chuyên biệt để xử lý các thách thức của dữ liệu đa chiều cao. Với khả năng lập chỉ mục và tìm kiếm tiên tiến, Pinecone giúp kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu xây dựng và triển khai các ứng dụng máy học quy mô lớn, xử lý và phân tích dữ liệu vectơ hiệu quả.

Tính năng chính:

• Dịch vụ được quản lý hoàn toàn
• Khả năng mở rộng cao
• Nhập dữ liệu thời gian thực
• Tìm kiếm độ trễ thấp
• Tích hợp với LangChain

3. Weaviate

Weaviate là cơ sở dữ liệu vectơ mã nguồn mở, cho phép lưu trữ dữ liệu dạng đối tượng và embedding vectơ từ các mô hình ML yêu thích, đồng thời mở rộng quy mô tới hàng tỷ đối tượng dữ liệu.

Điểm nổi bật:

• Tìm kiếm hàng triệu đối tượng trong vài mili-giây
• Có thể vector hóa dữ liệu khi nhập hoặc tải lên embedding của riêng bạn
• Hỗ trợ tích hợp với OpenAI, Cohere, HuggingFace và nhiều nền tảng khác
• Từ thử nghiệm đến sản xuất quy mô lớn, đảm bảo khả năng mở rộng, nhân bản và bảo mật
• Ngoài tìm kiếm nhanh, còn hỗ trợ gợi ý, tóm tắt, và tích hợp framework tìm kiếm ngữ nghĩa

4. Faiss

Faiss là thư viện mã nguồn mở do Facebook phát triển để tìm kiếm tương đồng và gom cụm các vectơ đặc (dense vectors) một cách nhanh chóng. Nó cung cấp nhiều thuật toán tìm kiếm trên tập vectơ có kích thước khác nhau, kể cả tập vượt quá dung lượng RAM.

Tính năng:

• Có mã bổ trợ để đánh giá và tinh chỉnh tham số
• Viết chủ yếu bằng C++, hỗ trợ đầy đủ Python/NumPy
• Một số thuật toán hỗ trợ chạy trên GPU
• Được phát triển bởi nhóm Fundamental AI Research của Meta

5. Qdrant

Qdrant là cơ sở dữ liệu vectơ và công cụ tìm kiếm tương đồng vectơ, hoạt động dưới dạng dịch vụ API, cho phép tìm vectơ gần nhất trong không gian đa chiều cao.

Tính năng:

• Cung cấp OpenAPI v3 và client sẵn cho nhiều ngôn ngữ
• Sử dụng thuật toán HNSW tùy chỉnh cho tìm kiếm nhanh và chính xác
• Lọc kết quả dựa trên payload đi kèm vectơ
• Hỗ trợ tìm kiếm chuỗi, khoảng số, vị trí địa lý…
• Thiết kế cloud-native, mở rộng ngang
• Viết bằng Rust, tối ưu tài nguyên và lập kế hoạch truy vấn động

6. Milvus

Milvus là cơ sở dữ liệu vectơ mã nguồn mở, nổi bật về khả năng mở rộng, độ tin cậy và hiệu suất. Được thiết kế cho tìm kiếm tương đồng và ứng dụng AI, Milvus hỗ trợ lưu trữ và truy vấn lượng lớn embedding từ mạng nơ-ron sâu.

Tính năng:

• Xử lý hàng tỷ vectơ với kiến trúc phân tán
• Tối ưu tìm kiếm tương đồng tốc độ cao với độ trễ thấp
• Hỗ trợ TensorFlow, PyTorch, HuggingFace
• Triển khai trên Kubernetes, Docker, hoặc cloud
• Cộng đồng mã nguồn mở phát triển mạnh, tài liệu phong phú
• Ứng dụng điển hình: hệ thống gợi ý, phân tích video, tìm kiếm cá nhân hóa.

7. pgvector

pgvector là extension của PostgreSQL, bổ sung kiểu dữ liệu vectơ và khả năng tìm kiếm tương đồng cho hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ phổ biến này.

Tính năng:

• Tích hợp tìm kiếm vectơ vào hệ thống PostgreSQL quen thuộc, không cần cơ sở dữ liệu riêng
• Tương thích với các công cụ và hệ sinh thái PostgreSQL
• Hỗ trợ tìm kiếm Approximate Nearest Neighbor (ANN)
• Dễ tiếp cận với người quen SQL, thuận tiện cho lập trình viên và kỹ sư dữ liệu
• Phù hợp với các trường hợp tìm kiếm vectơ quy mô nhỏ hoặc môi trường cần một hệ thống duy nhất cho cả dữ liệu quan hệ và vectơ.’

So sánh nhanh các Vector Database hàng đầu

Tính năng	Chroma	Pinecone	Weaviate	Faiss	Qdrant	Milvus	PGVector
Mã nguồn mở	✅	❎	✅	✅	✅	✅	✅
Mục đích chính	Xây dựng ứng dụng LLM	Dịch vụ vectơ quản lý	Lưu trữ & tìm kiếm vectơ quy mô lớn	Tìm kiếm & gom cụm tốc độ cao	Tìm kiếm tương đồng vectơ	Tìm kiếm AI hiệu suất cao	Thêm tìm kiếm vectơ vào PostgreSQL
Tích hợp	LangChain, LlamaIndex	LangChain	OpenAI, Cohere, HuggingFace	Python/NumPy, GPU	OpenAPI v3, nhiều ngôn ngữ	TensorFlow, PyTorch, HuggingFace	PostgreSQL ecosystem
Khả năng mở rộng	Từ notebook tới cụm máy chủ	Rất cao	Tới hàng tỷ đối tượng	Hơn dung lượng RAM	Cloud-native mở rộng ngang	Hàng tỷ vectơ	Phụ thuộc cấu hình PostgreSQL
Tốc độ tìm kiếm	Nhanh	Độ trễ thấp	Mili-giây với hàng triệu đối tượng	Nhanh, hỗ trợ GPU	HNSW tùy chỉnh	Tối ưu độ trễ thấp	ANN
Bảo mật dữ liệu	Cách ly đa người dùng	Quản lý toàn diện	Bảo mật & nhân bản	Chủ yếu R&D	Lọc nâng cao	Kiến trúc multi-tenant	Thừa hưởng bảo mật PostgreSQL
Ngôn ngữ lập trình	Python, JavaScript	Python	Python, Java, Go…	C++, Python	Rust	C++, Python, Go	SQL

Sự trỗi dậy của AI và tác động tới Vector Database

Vector database chuyên lưu trữ các high-dimensional vector, cho phép tìm kiếm tương đồng nhanh và chính xác. Khi các mô hình AI, đặc biệt là NLP và thị giác máy tính, tạo và xử lý vectơ, nhu cầu về hệ thống lưu trữ/truy xuất hiệu quả trở nên cấp thiết.

Ví dụ điển hình là các Large Language Model (LLM) như GPT-3. Các mô hình này xử lý khối dữ liệu khổng lồ, biến chúng thành vectơ đa chiều. Ứng dụng dựa trên GPT hoặc mô hình tương tự phụ thuộc mạnh mẽ vào vector database để quản lý và truy vấn lượng dữ liệu vectơ khổng lồ này với hiệu suất cao — điều mà cơ sở dữ liệu truyền thống khó đáp ứng.

Kết luận

Trong bối cảnh AI và ML phát triển mạnh, vector database trở thành hạ tầng không thể thiếu, giúp lưu trữ, tìm kiếm, và phân tích dữ liệu vectơ đa chiều phục vụ các ứng dụng AI, từ gợi ý sản phẩm đến phân tích bộ gen.

Những cái tên như Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss, Qdrant, Milvus, và pgvector mỗi loại đều có ưu điểm và trường hợp sử dụng riêng. Cùng với đà phát triển của AI, vai trò của vector database sẽ còn tăng, hướng tới giải pháp xử lý dữ liệu ngày càng thông minh, nhanh chóng và cá nhân hóa.