AI

Vector Database Explained

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

Vector Database Explained คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ

น้องๆ เคยเจอปัญหาแบบนี้ไหม? อยากหารูปแมวที่คล้ายๆ กันในรูปเป็นล้านๆ รูป หรืออยากหาบทความข่าวที่เนื้อหาใกล้เคียงกับข่าวที่เราอ่านอยู่ ตอนสมัยผมทำร้านเน็ตฯ เคยมีคนมาถามหาเกมที่คล้ายๆ กันเยอะมาก ถ้าใช้ database แบบเดิมๆ นี่แทบเป็นไปไม่ได้เลยนะ

Vector Database เนี่ยแหละพระเอกขี่ม้าขาว! มันไม่ใช่ database แบบเดิมๆ ที่เก็บข้อมูลเป็นตัวเลขหรือตัวอักษรเป๊ะๆ แต่เก็บข้อมูลเป็น vector ซึ่งเป็นตัวเลขชุดนึงที่แทนลักษณะของข้อมูลนั้นๆ เช่น รูปแมวแต่ละรูปก็จะมี vector ของตัวเองที่บอกว่ามีสีอะไร มีรูปร่างแบบไหน

ทำไมมันถึงสำคัญ? เพราะมันทำให้เราค้นหาข้อมูลที่ คล้ายกัน ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำไงล่ะ! ไม่ใช่แค่ข้อมูลที่เหมือนกันเป๊ะๆ นะ นี่แหละคือหัวใจของ AI สมัยใหม่เลย น้องๆ ลองนึกภาพพวกระบบ Recommendation ของ Netflix หรือ Spotify สิ นั่นแหละใช้ Vector Database ทั้งนั้น SiamCafe Blog เองก็กำลังศึกษาเรื่องนี้อย่างจริงจัง

พื้นฐานที่ต้องรู้

ก่อนจะไปต่อ มาปูพื้นฐานกันนิดนึง จะได้ไม่งงเนอะ

Vector คืออะไร?

Vector ก็คือชุดของตัวเลขที่เรียงกันเป็นแถว (หรือคอลัมน์) แต่ละตัวเลขใน vector จะเรียกว่า dimension ยิ่ง dimension เยอะ ก็ยิ่งอธิบายลักษณะของข้อมูลได้ละเอียดขึ้น ลองนึกภาพว่าเรากำลังอธิบายรสชาติของกาแฟ ถ้ามีแค่ "หวาน" กับ "ขม" ก็อาจจะไม่พอ แต่ถ้ามี "เปรี้ยว" "หอม" "เข้ม" เพิ่มเข้าไปด้วย ก็จะอธิบายได้ดีขึ้น

Embedding คืออะไร?

Embedding คือกระบวนการแปลงข้อมูลต่างๆ (รูปภาพ ข้อความ เสียง) ให้กลายเป็น vector นี่แหละ ตัวอย่างเช่น เราอาจจะใช้ AI model ที่ชื่อว่า ResNet ในการแปลงรูปภาพให้เป็น vector หรือใช้ Word2Vec ในการแปลงข้อความให้เป็น vector

สมัยผมทำร้านเกม ก็เคยลองเอา embedding มาใช้จัดกลุ่มเกมตามแนวเพลงนะ ปรากฏว่าเวิร์คกว่าใช้ Tag ธรรมดาเยอะเลย

Distance Metrics คืออะไร?

Distance Metrics คือวิธีการวัด "ระยะห่าง" ระหว่าง vector สองตัว ยิ่งระยะห่างน้อย แสดงว่า vector สองตัวนั้นมีความคล้ายคลึงกันมาก Distance Metrics ที่นิยมใช้กันก็มี Cosine Similarity, Euclidean Distance, Manhattan Distance แต่ละแบบก็เหมาะกับข้อมูลที่ต่างกันไป

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

มาถึงส่วนที่น้องๆ น่าจะอยากรู้มากที่สุด นั่นก็คือ "แล้วจะเริ่มใช้ Vector Database ยังไง?" ไม่ยากอย่างที่คิดหรอก! มาดูกัน

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

ผมจะยกตัวอย่างง่ายๆ โดยใช้ Python กับ library ชื่อว่า faiss (Facebook AI Similarity Search) ซึ่งเป็น library ที่นิยมใช้กันในการทำ Vector Search

1. ติดตั้ง Library ที่จำเป็น

เปิด Terminal หรือ Command Prompt แล้วพิมพ์คำสั่งนี้เลย:

pip install faiss-cpu
numpy

2. สร้าง Vector Embedding

สมมติว่าเรามีข้อความ 3 ข้อความ และเราใช้โมเดลบางอย่าง (เช่น Sentence Transformers) ในการแปลงข้อความเหล่านั้นให้เป็น vector

import numpy as np
import faiss

# ข้อความตัวอย่าง
sentences = [
    "แมวกำลังนอนหลับ",
    "หมากำลังวิ่งเล่น",
    "นกกำลังบินบนท้องฟ้า"
]

# สมมติว่าเรามี embedding vector แล้ว (จริงๆ ต้องใช้โมเดลแปลงก่อนนะ)
embeddings = np.array([
    [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    [0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
    [0.9, 0.1, 0.2, 0.3]
], dtype=np.float32)

# embeddings ต้องเป็น float32 และมี shape เป็น (จำนวนข้อความ, ขนาดของ vector)
print(embeddings.shape) # ควรจะเป็น (3, 4)

3. สร้าง Index ใน Faiss

Faiss จะสร้าง Index เพื่อให้การค้นหา vector ทำได้เร็วขึ้น

# กำหนดขนาดของ vector
dimension = embeddings.shape[1]

# สร้าง Index แบบ Flat (แบบง่ายที่สุด)
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

# เพิ่ม vector เข้าไปใน Index
index.add(embeddings)

4. ค้นหา Vector ที่ใกล้เคียง

สมมติว่าเรามี query vector และเราต้องการหา vector ที่ใกล้เคียงที่สุดใน database

# query vector
query_vector = np.array([[0.4, 0.5, 0.6, 0.7]], dtype=np.float32)

# จำนวน vector ที่ต้องการหา
k = 2

# ค้นหา
distances, indices = index.search(query_vector, k)

# แสดงผลลัพธ์
print("Indices:", indices) # จะได้ indices ของ vector ที่ใกล้เคียงที่สุด
print("Distances:", distances) # จะได้ระยะห่างระหว่าง query vector กับ vector ที่ใกล้เคียง

โค้ดนี้เป็นแค่ตัวอย่างง่ายๆ นะ ในความเป็นจริง เราอาจจะต้องใช้โมเดลที่ซับซ้อนกว่านี้ในการสร้าง embedding และอาจจะต้องปรับแต่ง Index ให้เหมาะสมกับข้อมูลของเรา

แต่ถ้าเริ่มจากตรงนี้ น้องๆ ก็พอจะเห็นภาพรวมของการใช้ Vector Database แล้วใช่ไหมล่ะ?

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น

หลายคนอาจจะสงสัยว่า แล้ว Vector Database มันดีกว่า database แบบเดิมๆ ยังไง? มาดูกัน

Feature	Relational Database (SQL)	Vector Database
Data Type	Structured Data (ตัวเลข, ข้อความ, วันที่)	Unstructured Data (รูปภาพ, ข้อความ, เสียง) ที่แปลงเป็น Vector
Search Type	Exact Match (ค้นหาข้อมูลที่เหมือนกันเป๊ะๆ)	Similarity Search (ค้นหาข้อมูลที่คล้ายกัน)
Use Cases	Transaction Processing, Data Reporting	Recommendation Systems, Image Retrieval, Natural Language Processing
Scalability	Scale Vertically (เพิ่ม CPU, RAM)	Scale Horizontally (เพิ่ม Node)

จากตารางจะเห็นว่า Vector Database เหมาะกับงานที่ต้องการค้นหาข้อมูลที่คล้ายกัน ในขณะที่ Relational Database เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำและ reliability สูง

นอกจาก Relational Database แล้ว ก็ยังมี Search Engine อย่าง Elasticsearch ที่สามารถใช้ทำ Similarity Search ได้เหมือนกัน แต่ Vector Database มักจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าในบางกรณี SiamCafe Blog มีบทความเปรียบเทียบเรื่องนี้ด้วย ลองไปอ่านดูได้นะ

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

เอาล่ะน้องๆ หลังจากที่เราคุยกันเรื่อง Vector Database ไปแล้ว คราวนี้มาดู "ของจริง" กันบ้างดีกว่า สมัยผมทำร้านเน็ตนี่...เจอปัญหามาเยอะ! เรื่อง AI ก็เหมือนกัน ต้องลองผิดลองถูกเยอะกว่าจะเข้าที่

Vector Database เนี่ย มันเหมือน "ห้องสมุดอัจฉริยะ" ที่เก็บหนังสือ (ข้อมูล) ในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์เข้าใจได้ง่าย แล้วเวลาเราอยากหาข้อมูลอะไร ห้องสมุดนี้ก็จะช่วยหาให้เราได้เร็วมากๆ แต่จะทำยังไงให้ห้องสมุดของเรา "ฉลาด" และ "เร็ว" ที่สุดล่ะ?

3-4 เทคนิคที่ใช้ได้จริง

ผมสรุปจากประสบการณ์ตรงมาให้ 4 เทคนิคเน้นๆ ที่เอาไปใช้ได้เลยนะ:

1. เลือก Embedding Model ให้เหมาะกับงาน: อันนี้สำคัญสุด! เหมือนเลือก "ภาษา" ที่จะใช้เขียนหนังสือในห้องสมุด ถ้าเลือกภาษาผิด ต่อให้ห้องสมุดใหญ่แค่ไหน ก็หาหนังสือไม่เจออยู่ดี สมมติเราจะทำ Search Engine เกี่ยวกับอาหาร ก็ต้องใช้ Embedding Model ที่ "เข้าใจ" เรื่องอาหารโดยเฉพาะ
2. ทำ Indexing ให้ดี: Vector Database ส่วนใหญ่จะมี Indexing Algorithm ให้เลือกใช้ เช่น HNSW, IVF อะไรพวกนี้ ลองศึกษาดูว่าแต่ละแบบมันเหมาะกับข้อมูลแบบไหนของเรา แล้วก็ปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสม สมัยก่อนผมเคยเจอเคสที่ Indexing ไม่ดี ค้นหาข้อมูลช้ากว่าเดิมซะอีก!
3. Monitor และ Optimize อย่างสม่ำเสมอ: เหมือนรถยนต์ ต้องเข้าศูนย์เช็คระยะ Vector Database ก็เหมือนกัน ต้องคอยดูว่า Performance มันเป็นยังไง มีอะไรต้องปรับปรุงบ้าง อาจจะต้อง Re-index ข้อมูลเป็นระยะๆ หรือปรับ Tuning พารามิเตอร์ต่างๆ
4. ใช้ Cache ให้เป็นประโยชน์: ถ้า Query ไหนที่ถูกเรียกใช้บ่อยๆ เอาผลลัพธ์มา Cache ไว้เลย เวลาเรียกใช้ครั้งต่อไปจะได้ไม่ต้องไปคำนวณใหม่ให้เสียเวลา

ตัวอย่าง code snippet (Python) การใช้ Pinecone (Vector Database) กับ OpenAI Embedding:

import pinecone
import openai

# Initialize Pinecone
pinecone.init(api_key="YOUR_API_KEY", environment="YOUR_ENVIRONMENT")
index = pinecone.Index("YOUR_INDEX_NAME")

# Function to generate embeddings using OpenAI
def generate_embedding(text):
  response = openai.Embedding.create(
      input=text,
      model="text-embedding-ada-002"
  )
  return response['data'][0]['embedding']

# Sample data
text = "This is a sample text."
embedding = generate_embedding(text)

# Upsert data to Pinecone
index.upsert(vectors=[("id1", embedding, {"text": text})])

# Query Pinecone
query_embedding = generate_embedding("sample query")
results = index.query(vector=query_embedding, top_k=10, include_metadata=True)

print(results)

Code นี้เป็นแค่ตัวอย่างเริ่มต้นนะ น้องๆ ต้องเอาไปปรับใช้ให้เข้ากับ Use Case ของตัวเองอีกที

iCafeForex

FAQ คำถามที่พบบ่อย

Vector Database มันต่างจาก Database ทั่วไปยังไง?

Database ทั่วไปเน้นเก็บข้อมูลแบบโครงสร้าง (Structured Data) เช่น ชื่อ, ที่อยู่, เบอร์โทรศัพท์ แต่ Vector Database เน้นเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น รูปภาพ, วิดีโอ, ข้อความ โดยแปลงข้อมูลเหล่านี้ให้เป็น Vector แล้วเก็บไว้

ใช้ Vector Database กับงานอะไรได้บ้าง?

เยอะแยะเลยน้อง! Chatbot, Search Engine, Recommendation System, Image Recognition, Natural Language Processing (NLP) ลองไปศึกษา Use Case พวกนี้ดู จะเห็นภาพชัดเจนขึ้น

ต้องมีความรู้เรื่อง AI มากแค่ไหนถึงจะใช้ Vector Database ได้?

ไม่ต้องถึงกับเป็น Expert ก็ใช้ได้ แต่ต้องเข้าใจ Concept พื้นฐานของ Machine Learning และ Embedding Model บ้าง ไม่งั้นจะงงๆ หน่อย

สรุป

Vector Database เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากสำหรับการจัดการข้อมูลยุค AI แต่ก็ต้องเรียนรู้และทำความเข้าใจมันอย่างลึกซึ้ง อย่าใจร้อน ค่อยๆ ศึกษาไป แล้วจะเห็นว่ามันช่วยให้เราสร้าง Application ที่ฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้เยอะเลย

อย่าลืม! เลือก Embedding Model ให้เหมาะกับงาน, ทำ Indexing ให้ดี, Monitor และ Optimize อย่างสม่ำเสมอ, และใช้ Cache ให้เป็นประโยชน์ แล้วน้องๆ จะได้ Vector Database ที่ "แรง" สุดๆ

ลองเข้าไปดูที่ SiamCafe Blog นะ ผมเขียนบทความเกี่ยวกับ AI และเทคโนโลยีอื่นๆ ไว้อีกเยอะเลย!