--- title: "Vector database — ฐานข้อมูลเวกเตอร์" source: "https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Vector_database_—_ฐานข้อมูลเวกเตอร์" language: "th" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Thai" revision_id: 8403 wiki_created_at: 2026-09-07T01:16:55Z wiki_modified_at: 2026-09-07T01:16:55Z downloaded_at: 2026-09-07T23:25:11Z --- # Vector database — ฐานข้อมูลเวกเตอร์ **ฐานข้อมูลเวกเตอร์** คือระบบจัดเก็บและค้นหาข้อมูลเฉพาะทาง ที่ได้รับการปรับแต่งให้ทำงานกับการแทนค่าเชิงตัวเลขมิติสูง (เวกเตอร์) ของข้อมูลไม่มีโครงสร้าง[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-cloudraft_whatis-1) ในบริบทของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ฐานข้อมูลเหล่านี้รองรับการค้นหาเชิงความหมายอย่างมีประสิทธิภาพ และเป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ โดยเฉพาะในสถาปัตยกรรม RAG แตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมที่เน้นการจับคู่แบบตรงทั้งหมด ฐานข้อมูลเวกเตอร์เชี่ยวชาญด้านการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุดแบบประมาณ (*Approximate Nearest Neighbor, ANN*) เพื่อค้นหาวัตถุที่ใกล้เคียงกันเชิงความหมายในปริภูมิมิติสูง[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-qdrant_whatis-2) ## พื้นฐานของฐานข้อมูลเวกเตอร์ ### การแทนค่าเวกเตอร์ (Embeddings) **การแทนค่าเวกเตอร์** (*embeddings*) คือการแทนค่าเชิงตัวเลขของข้อความ รูปภาพ เสียง และข้อมูลประเภทอื่น ๆ ในรูปแบบเวกเตอร์ หลักการสำคัญคือวัตถุที่ใกล้เคียงกันเชิงความหมาย (เช่น คำที่มีความหมายคล้ายกัน) จะอยู่ใกล้กันในปริภูมิเวกเตอร์นี้[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-lakefs_embeddings-3) การแทนค่าเชิงตัวเลขของข้อความในปัจจุบันถูกสร้างขึ้นโดยใช้โมเดลที่อิงสถาปัตยกรรม transformer ซึ่งใช้กลไก self-attention เพื่อทำความเข้าใจบริบท มิติของการแทนค่าดังกล่าวอยู่ในช่วง 256 ถึง 1024 มิติหรือมากกว่าสำหรับโมเดลสมัยใหม่ส่วนใหญ่[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-zilliz_embeddings-4) ### เมตริกความคล้ายคลึง สำหรับการวัด «ระยะทาง» หรือความคล้ายคลึงระหว่างเวกเตอร์ จะใช้เมตริกที่หลากหลาย: - **ความคล้ายคลึงโคไซน์** (*cosine similarity*): วัดโคไซน์ของมุมระหว่างเวกเตอร์สองตัว มีประสิทธิภาพสูงเป็นพิเศษสำหรับ embedding ของข้อความ เนื่องจากคำนึงถึงทิศทางของเวกเตอร์ ไม่ใช่ขนาด[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-sahoo2025-5) - **ระยะทางแบบยุคลิด (L2)**: ระยะทางเส้นตรงมาตรฐานระหว่างสองจุดในปริภูมิ - **ผลคูณภายใน** (*dot product*): คล้ายกับความคล้ายคลึงโคไซน์ แต่ไม่ได้ทำการนอร์มอลไลซ์[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-elastic_metrics-6) ## อัลกอริทึมการสร้างดัชนี สำหรับการค้นหาอย่างรวดเร็วในปริภูมิมิติสูง จะใช้อัลกอริทึม ANN เฉพาะทาง ### HNSW (Hierarchical Navigable Small World) อัลกอริทึม **HNSW** ใช้แนวคิด «โลกขนาดเล็ก» และโครงสร้างกราฟลำดับชั้นหลายชั้น ชั้นบนมีการเชื่อมโยงระยะไกลเพื่อเคลื่อนที่ผ่านปริภูมิอย่างรวดเร็ว (การค้นหาแบบหยาบ) ส่วนชั้นล่างมีการเชื่อมโยงระยะสั้นเพื่อค้นหาเพื่อนบ้านอย่างแม่นยำ HNSW แสดงความซับซ้อนของเวลาแบบลอการิทึม *O(log N)* และเป็นตัวเลือกที่นิยมสำหรับฐานข้อมูลเวกเตอร์สมัยใหม่ส่วนใหญ่[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-hnsw_paper-7) ### IVF (Inverted File) อัลกอริทึม **IVF** แบ่งปริภูมิออกเป็นกลุ่มโดยใช้การจัดกลุ่มแบบ k-means การค้นหาเกิดขึ้นในจำนวนกลุ่มที่ใกล้เคียงที่สุดที่จำกัด ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการได้อย่างมีนัยสำคัญ จำนวนกลุ่มโดยทั่วไปเลือกเป็น √N โดยที่ N คือจำนวนเวกเตอร์ทั้งหมดใน dataset[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-faiss_ivf-8) ### LSH (Locality-Sensitive Hashing) อัลกอริทึม **LSH** ใช้ตระกูลของฟังก์ชันแฮชที่มีความน่าจะเป็นสูงในการสร้างแฮชเดียวกันสำหรับเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกัน ทำให้สามารถจัดกลุ่มวัตถุที่คล้ายกันได้อย่างรวดเร็ว[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-datar2004-9) ## ฐานข้อมูลเวกเตอร์ยอดนิยม - **Pinecone**: ฐานข้อมูลเวกเตอร์บนคลาวด์แบบจัดการครบวงจรที่มีสถาปัตยกรรม serverless - **Qdrant**: ฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูงที่เขียนด้วย Rust รองรับการกรองขั้นสูงและธุรกรรมที่รองรับ ACID - **Milvus**: ฐานข้อมูล open-source ที่ปรับขนาดได้พร้อมสถาปัตยกรรม cloud-native รองรับประเภทดัชนีหลายประเภท รวมถึงแบบที่เร่งด้วย GPU - **Weaviate**: ฐานข้อมูลเวกเตอร์ open-source ที่มี GraphQL API และรองรับกราฟความรู้ - **Chroma**: ฐานข้อมูล open-source น้ำหนักเบา ปรับแต่งสำหรับการสร้างต้นแบบและการทดลองอย่างรวดเร็ว - **FAISS**: ไลบรารีจาก Meta ที่ไม่ใช่ฐานข้อมูลครบวงจร แต่ให้อัลกอริทึมการสร้างดัชนีประสิทธิภาพสูงสำหรับข้อมูลแบบคงที่ ## การใช้งานร่วมกับ LLM: สถาปัตยกรรม RAG **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** คือสถาปัตยกรรมที่ LLM ถูกเสริมด้วยฐานความรู้ภายนอกผ่านการค้นหาเชิงเวกเตอร์ ระบบ RAG ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักสองส่วน[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-rag_lewis2020-10): 1. **ตัวดึงข้อมูล (Retriever)**: ส่วนประกอบการค้นหาที่ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามคำขอของผู้ใช้ 2. **ตัวสร้างข้อความ (Generator)**: LLM ที่ใช้คำขอเดิมและข้อมูลที่ตัวดึงค้นพบเพื่อสร้างคำตอบ เพื่อให้ RAG ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะใช้ **การค้นหาแบบไฮบริด** ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่างการค้นหาเชิงความหมาย (เวกเตอร์) และการค้นหาเชิงคำศัพท์ (ตามคำหลัก เช่น BM25) ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น ## แนวโน้มและการพัฒนาในอนาคต ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์แสดงการเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยคาดการณ์ว่าจะเพิ่มจาก 1.98 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2566 เป็น 7.13 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2572 (CAGR 23.7%)[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_note-tbrc_market-11) ทิศทางการพัฒนาหลัก ได้แก่: - **ระบบมัลติโมดัล:** รองรับการค้นหาพร้อมกันข้ามข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอในปริภูมิเวกเตอร์เดียวกัน - **การปรับแต่งอัตโนมัติ:** การใช้ ML เพื่อเลือกดัชนีและพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติ - **Edge computing:** การพัฒนาโซลูชันขนาดกะทัดรัดสำหรับอุปกรณ์มือถือและ IoT - **การประมวลผลแบบควอนตัม**: การเร่งความเร็วการค้นหาความคล้ายคลึงแบบเอกซ์โพเนนเชียลที่มีศักยภาพ - **ชิปนิวโรมอร์ฟิก:** การจำลองการทำงานของสมองเพื่อการใช้พลังงานต่ำมากขณะทำการค้นหา ## ลิงก์ภายนอก - เว็บไซต์ทางการของ Pinecone - เว็บไซต์ทางการของ Qdrant - เว็บไซต์ทางการของ Milvus - เว็บไซต์ทางการของ Weaviate ## บรรณานุกรม - Malkov, Y.A.; Yashunin, D.A. (2016). *Efficient and Robust Approximate Nearest Neighbor Search Using Hierarchical Navigable Small World Graphs*. arXiv:1603.09320. - Johnson, J.; Douze, M.; Jégou, H. (2017). *Billion-Scale Similarity Search with GPUs*. arXiv:1702.08734. - Datar, M. et al. (2004). *Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on p-Stable Distributions*. SoCG 2004 paper. - Guo, N. et al. (2020). *ScaNN: Efficient Vector Similarity Search at Scale*. In: *Proc. ACM SIGKDD 2020*, pp. 1571-1580. DOI:10.1145/3394486.3403339. - Lewis, P. et al. (2020). *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks*. arXiv:2005.11401. - Wang, X. et al. (2021). *Milvus: A Purpose-Built Vector Data Management System*. In: *SIGMOD 2021*. DOI:10.1145/3448016.3457550. - Lee, J. et al. (2022). *OOD-DiskANN: Efficient and Scalable Graph ANNS for Out-of-Distribution Queries*. arXiv:2211.12850. - Fan, D. et al. (2023). *Survey of Vector Database Management Systems*. arXiv:2310.14021. - Ren, R. et al. (2024). *Survey of Filtered Approximate Nearest Neighbor Search over Vector-Scalar Hybrid Data*. arXiv:2505.06501. - Zhao, H. et al. (2024). *Starling: An I/O-Efficient Disk-Resident Graph Index Framework for High-Dimensional Vector Similarity Search*. arXiv:2401.02116. - Liu, Y. et al. (2025). *Memory-Efficient Similarity Search at Billion-Scale: A Taxonomy and Analysis of Vector Compression Techniques*. ResearchGate preprint. ## หมายเหตุ 1. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-cloudraft_whatis_1-0) «What Is a Vector Database?». *CloudRaft*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-qdrant_whatis_2-0) «What is a Vector Database?». *Qdrant Blog*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-lakefs_embeddings_3-0) «What Are Vector Embeddings?». *LakeFS*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-zilliz_embeddings_4-0) «What are embeddings?». *Zilliz*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-sahoo2025_5-0) Sahoo, A., Maiti, J. «A Comparative Study of Similarity Metrics for Textual Embeddings». *arXiv:2501.01234*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-elastic_metrics_6-0) «Vector search and dense vector fields». *Elastic*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-hnsw_paper_7-0) Malkov, Y. A., Yashunin, D. A. «Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs». *arXiv:1603.09320*. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-faiss_ivf_8-0) «The index IVF». *FAISS Wiki*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-datar2004_9-0) Datar, M., et al. «Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on p-Stable Distributions». *Symposium on Computational Geometry*. [9] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-rag_lewis2020_10-0) Lewis, P., et al. «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks». *arXiv:2005.11401*. [10] 11. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_%E2%80%94_%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B9%80%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%95%E0%B8%AD%E0%B8%A3%E0%B9%8C#cite_ref-tbrc_market_11-0) «Vector Database Global Market Report 2024». *The Business Research Company*. [11]