Để một AI Agent có thể lưu giữ “tri thức dài hạn”, tái sử dụng ngữ cảnh và phản hồi chính xác ở các tương tác sau, nó cần một tầng lưu trữ vector đáng tin cậy. Vector Database chính là thành phần đảm nhiệm vai trò đó: lưu embedding, tìm kiếm ngữ nghĩa tốc độ cao và trả về thông tin liên quan chỉ trong vài mili-giây.

Bài viết này hướng dẫn lập trình viên thiết lập và quản lý Vector Database bằng ChromaDB và FAISS, hai lựa chọn phổ biến khi dựng prototype, demo hoặc các hệ thống AI chạy cục bộ.

Vector Database là gì và vì sao AI Agent cần?

Vector Database là kho lưu trữ embedding được sinh ra từ văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc các dạng dữ liệu phi cấu trúc khác. Với AI Agent, chu trình hoạt động cơ bản gồm:

1. Chuyển câu hỏi người dùng → vector embedding.
2. Tìm vector tương đồng trong cơ sở dữ liệu.
3. Ghép ngữ cảnh tìm được và gửi vào LLM để sinh câu trả lời.

Cách làm này biến Agent thành một hệ thống có khả năng “truy xuất tri thức” thay vì chỉ dựa vào bộ nhớ tạm thời của mô hình.

So sánh nhanh: ChromaDB vs FAISS

Gợi ý:

• Prototype, mô hình nhỏ → chọn ChromaDB.
• Bài toán lớn, yêu cầu GPU, tối ưu hiệu suất → FAISS.

Cài đặt và sử dụng ChromaDB

Bước 1: Cài package

pip install chromadb sentence-transformers

Bước 2: Tạo DB và đưa dữ liệu vào

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb

# Model và client
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("docs")

# Dữ liệu mẫu
texts = [
    "Bizfly cung cấp hệ sinh thái Martech & Salestech.",
    "AI Agent sử dụng Vector DB để lưu giữ ngữ cảnh.",
    "ChromaDB phù hợp cho dự án AI nhỏ."
]

emb = model.encode(texts)

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

Bước 3: Truy vấn vector tương tự

query = "Làm sao AI nhớ nội dung hội thoại?"
q_emb = model.encode([query])

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

print(results['documents'])

Bước 4: Dùng chế độ lưu trữ bền vững

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

Cài đặt FAISS cho bài toán lớn

Bước 1: Cài package

CPU:

pip install faiss-cpu sentence-transformers

GPU:

pip install faiss-gpu

Bước 2: Tạo FAISS index

import faiss
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

texts = [
    "FAISS tối ưu tìm kiếm vector tốc độ cao.",
    "FAISS xử lý tốt dữ liệu quy mô lớn.",
    "FAISS chạy được cả CPU và GPU."
]

emb = np.array(model.encode(texts)).astype('float32')

index = faiss.IndexFlatL2(emb.shape[1])
index.add(emb)

Bước 3: Tìm vector gần nhất

query = "Giải pháp search vector hiệu quả"
q_emb = np.array(model.encode([query])).astype('float32')

distances, indices = index.search(q_emb, k=2)
print([texts[i] for i in indices[0]])

FAISS chỉ xử lý vector thuần; nếu muốn metadata, bạn có thể kết hợp SQLite, JSON hoặc Redis.

Tích hợp Vector DB vào pipeline AI Agent

Pipeline chuẩn cho một AI Agent có truy xuất tri thức:

User Input
   ↓
Embedding
   ↓
Tìm ngữ cảnh trong Vector DB
   ↓
Tạo prompt kết hợp (context + query)
   ↓
LLM (GPT/BizChatAI)
   ↓
Output trả lời

Ví dụ:

def chat_with_agent(query):
    q_emb = model.encode([query])
    context = chroma.query(
        query_embeddings=q_emb,
        n_results=3
    )['documents']

    prompt = f"Context:\n{context}\n\nUser: {query}"
    return call_gpt_api(prompt)

Thực hành tốt khi quản lý Vector Database

• Chunking hợp lý: 200–500 từ giúp embedding chính xác hơn.

• Làm sạch dữ liệu: loại bỏ HTML, ký tự lỗi trước khi encode.

• Giới hạn kích thước local DB: dưới 100k vector để tránh suy giảm tốc độ.

• Backup:

  • ChromaDB dùng persist_directory.
  • FAISS dùng faiss.write_index().

• Cache: dùng LRU Cache cho kết quả embedding hoặc retrieval lặp lại.

Khi nào cần nâng cấp lên FAISS GPU / Pinecone?

• Dữ liệu chạm mốc >100.000 vector.
• Hệ thống nhiều người dùng, yêu cầu API multi-thread.
• Cần tối ưu latency ở mức mili-giây cho truy vấn lớn
• Muốn mở rộng tự động, giảm tải hạ tầng local.

Vector DB trong hệ sinh thái Bizfly

BizChatAI dựng kiến trúc tương tự RAG, trong đó ChromaDB được sử dụng làm kho ngữ nghĩa. Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống sẽ:

1. Encode câu hỏi → vector
2. Truy xuất embedding tài liệu (SP/CSKH/FAQ…)
3. Kết hợp ngữ cảnh để tạo câu trả lời chuẩn xác và đồng nhất

Điều này giúp doanh nghiệp xử lý CSKH tự động, nhanh và giảm phụ thuộc vào nhân sự.

Kết luận

Vector Database là hạ tầng cốt lõi giúp AI Agent ghi nhớ và truy xuất tri thức chính xác.

• ChromaDB: phù hợp cho dev đang dựng demo, chatbot nội bộ, RAG nhỏ.
• FAISS: tối ưu khi khối lượng vector lớn, cần GPU hoặc mô hình tìm kiếm tốc độ cao.

Nếu bạn đang triển khai chatbot, trợ lý ảo, hệ thống hỏi đáp tài liệu… thì thiết lập và vận hành Vector DB đúng cách là bước bắt buộc để đảm bảo chất lượng trả lời của AI.

Nguồn tham khảo: https://bizfly.vn/techblog/huong-dan-cai-dat-quan-ly-vector-database-cho-ai-agent.html