Cơ sở dữ liệu đang trở thành yếu tố then chốt trong làn sóng AI hiện nay, khi trí tuệ nhân tạo bước vào giai đoạn tăng trưởng mạnh mẽ chưa từng có và AI tạo sinh (GenAI) giữ vai trò trung tâm của cuộc cách mạng số. GenAI đang mở ra những tiềm năng đột phá, mang đến trải nghiệm phong phú hơn cho người dùng và thúc đẩy doanh nghiệp đổi mới nhanh hơn.
Trong tương lai gần, GenAI sẽ được tích hợp ngầm trong ứng dụng, kết hợp khả năng truy xuất dữ liệu theo thời gian thực với sức mạnh tạo sinh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa. Cách tiếp cận này được gọi là retrieval-augmented generation (RAG) – mô hình tạo sinh được tăng cường nhờ dữ liệu thực tế từ cơ sở dữ liệu doanh nghiệp.
RAG đang nhanh chóng trở thành nền tảng chủ đạo để các ứng dụng GenAI tạo ra câu trả lời chính xác, cập nhật và giàu ngữ cảnh. Và để RAG vận hành hiệu quả, cơ sở dữ liệu đóng vai trò cốt lõi trong việc lưu trữ, truy vấn và cung cấp ngữ cảnh đúng thời điểm.
Thách thức cơ sở dữ liệu trong ứng dụng GenAI
Một trong những thách thức lớn nhất của GenAI là không thể tiếp cận trực tiếp dữ liệu độc quyền của doanh nghiệp. Các mô hình nền tảng AI thường chỉ được huấn luyện từ dữ liệu công khai và hiếm khi cập nhật theo thời gian thực. Điều này dẫn đến tình trạng thông tin lỗi thời, thiếu chính xác hoặc thậm chí sai lệch nếu không được cung cấp ngữ cảnh phù hợp.
Đây chính là lúc cơ sở dữ liệu doanh nghiệp trở nên quan trọng. Thay vì gửi prompt trực tiếp vào LLM, hệ thống sẽ truy xuất dữ liệu cần thiết từ cơ sở dữ liệu, sau đó đưa vào prompt để giúp mô hình đưa ra câu trả lời đúng, cập nhật và theo ngữ cảnh.
4 tiêu chí quan trọng khi chọn cơ sở dữ liệu cho ứng dụng GenAI
Để tạo lợi thế cạnh tranh thật sự, doanh nghiệp cần biết cách khai thác dữ liệu độc quyền kết hợp cùng mô hình AI. Và để làm được điều đó, việc chọn cơ sở dữ liệu phù hợp là yếu tố then chốt. Dưới đây là 4 tiêu chí quan trọng doanh nghiệp cần xem xét:
Đọc thêm: MongoDB Atlas – Khai mở tiềm năng AI cho doanh nghiệp
Khả năng truy vấn mạnh mẽ
Cơ sở dữ liệu phải hỗ trợ các truy vấn linh hoạt, phức tạp và có secondary index để đảm bảo khả năng truy xuất nhanh theo thời gian thực. Điều này cho phép phản hồi chỉ trong vài mili-giây, ngay cả với dữ liệu lớn hoặc yêu cầu truy vấn phức tạp.
Mô hình dữ liệu linh hoạt
Các ứng dụng GenAI thường phải xử lý dữ liệu dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh, logs hoặc dữ liệu phi cấu trúc. Vì vậy, cơ sở dữ liệu cần mô hình linh hoạt, cho phép bổ sung loại dữ liệu mới mà không cần chỉnh sửa schema hay code. Đây là điểm hạn chế của cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.
Tích hợp tìm kiếm vector
Truy vấn ngữ nghĩa và tìm kiếm theo độ tương đồng là yêu cầu quan trọng trong ứng dụng GenAI. Do đó, cơ sở dữ liệu cần hỗ trợ vector embeddings và indexing vector tích hợp, giúp truy vấn nhanh mà không phải vận hành hệ thống vector riêng biệt. Việc dùng chung một ngôn ngữ truy vấn thống nhất giúp đơn giản hóa toàn bộ kiến trúc.
Khả năng mở rộng
Khi ứng dụng GenAI tăng trưởng, lượng dữ liệu và truy cập cũng tăng theo. Cơ sở dữ liệu phải có khả năng mở rộng động (scalable), hỗ trợ sharding để đáp ứng lưu lượng lớn mà không trở thành điểm nghẽn hệ thống.
MongoDB Atlas – Nền tảng cơ sở dữ liệu lý tưởng cho GenAI
MongoDB Atlas là nền tảng cơ sở dữ liệu hiện đại được thiết kế để đáp ứng tất cả nhu cầu đặc thù của ứng dụng GenAI. Đây là hệ thống database dạng document phổ biến nhất, được yêu thích vì dễ hình dung, linh hoạt và phù hợp với lập trình hướng đối tượng.
MongoDB Atlas mang lại nhiều ưu điểm vượt trội cho doanh nghiệp, phù hợp với các yêu cầu đặc thù của ứng dụng GenAI:
- API truy vấn mạnh mẽ, giúp làm việc dễ dàng với dữ liệu đa dạng và nhiều định dạng (multi-modal), đồng thời giảm lượng code cần viết.
- Mô hình dữ liệu linh hoạt, cho phép mở rộng và thay đổi cấu trúc dữ liệu mà không cần chỉnh sửa schema hay triển khai phiên bản mới, điều rất quan trọng cho các use case GenAI luôn biến đổi.
- Khả năng mở rộng mạnh mẽ, nhờ hỗ trợ phân tách tự động, giúp xử lý hiệu quả lượng dữ liệu và lưu lượng lớn khi ứng dụng GenAI tăng trưởng.
- Atlas Vector Search được tích hợp ngay trong nền tảng, không cần hệ thống vector database riêng biệt, giúp đơn giản hóa kiến trúc và giảm chi phí vận hành.
- Một endpoint và một ngôn ngữ truy vấn duy nhất, cho phép kết hợp truy vấn dữ liệu thông thường với truy vấn vector trong cùng một API — phù hợp để xây dựng hệ thống RAG nhanh chóng và nhất quán.
Với MongoDB Atlas, doanh nghiệp có thể xây dựng ứng dụng GenAI nhanh hơn, linh hoạt hơn và chính xác hơn, tạo ra trải nghiệm AI mạnh mẽ và giàu ngữ cảnh cho người dùng.
Kết luận
GenAI đang mở ra những cơ hội đột phá trong đổi mới doanh nghiệp. Tuy nhiên, để thật sự tạo lợi thế cạnh tranh, doanh nghiệp phải kết hợp đúng công nghệ với dữ liệu độc quyền của mình. Một cơ sở dữ liệu hiện đại và tối ưu cho GenAI, như MongoDB Atlas, chính là nền tảng quan trọng để xây dựng các ứng dụng AI thông minh, chính xác và có khả năng mở rộng dài hạn.
Liên hệ ngay với OSAM để nhận tư vấn chuyên sâu về MongoDB Atlas và bắt đầu xây dựng nền tảng dữ liệu sẵn sàng cho các ứng dụng GenAI thế hệ tiếp theo!
