--- title: "Vector database (ID)" source: "https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Vector_database_(ID)" language: "id" categories: - "Category:Indonesian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 8395 wiki_created_at: 2026-09-07T01:16:47Z wiki_modified_at: 2026-09-07T01:16:47Z downloaded_at: 2026-09-07T23:25:09Z --- # Vector database (ID) **Basis data vektor** adalah sistem penyimpanan dan pencarian yang dikhususkan, dioptimalkan untuk bekerja dengan representasi numerik berdimensi tinggi (vektor) dari data tidak terstruktur^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-cloudraft_whatis-1)}. Dalam konteks model bahasa besar (LLM), basis data ini memungkinkan pencarian semantik yang efisien dan merupakan komponen kunci sistem kecerdasan buatan modern, khususnya dalam arsitektur RAG. Berbeda dengan basis data relasional tradisional yang berorientasi pada pencocokan tepat, basis data vektor mengkhususkan diri pada pencarian tetangga terdekat secara perkiraan (*Approximate Nearest Neighbor, ANN*), menemukan objek yang secara semantik berdekatan dalam ruang berdimensi tinggi^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-qdrant_whatis-2)}. ## Dasar-Dasar Basis Data Vektor ### Representasi Vektor (Embeddings) **Representasi vektor** (*embeddings*) adalah representasi numerik dari teks, gambar, audio, dan jenis data lainnya dalam bentuk vektor. Prinsip utamanya adalah bahwa objek yang secara semantik berdekatan (misalnya, kata-kata dengan makna serupa) berada berdekatan satu sama lain dalam ruang vektor tersebut^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-lakefs_embeddings-3)}. Embedding teks modern dibuat menggunakan model berbasis arsitektur transformer, yang menerapkan mekanisme *self-attention* untuk memahami konteks. Dimensi representasi tersebut bervariasi dari 256 hingga 1024 dimensi atau lebih untuk sebagian besar model modern^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-zilliz_embeddings-4)}. ### Metrik Kemiripan Berbagai metrik digunakan untuk mengukur "jarak" atau kemiripan antara vektor: - **Kemiripan kosinus** (*cosine similarity*): Mengukur kosinus sudut antara dua vektor. Sangat efektif untuk embedding teks karena mempertimbangkan arah vektor, bukan besarannya^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-sahoo2025-5)}. - **Jarak Euclidean (L2)**: Jarak garis lurus standar antara dua titik dalam ruang. - **Hasil kali titik** (*dot product*): Mirip dengan kemiripan kosinus, tetapi tidak dinormalisasi^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-elastic_metrics-6)}. ## Algoritma Pengindeksan Algoritma ANN yang dikhususkan digunakan untuk pencarian cepat dalam ruang berdimensi tinggi. ### HNSW (Hierarchical Navigable Small World) Algoritma **HNSW** menggunakan konsep "dunia kecil" dan struktur grafik hierarkis berlapis. Lapisan atas berisi koneksi panjang untuk pergerakan cepat dalam ruang (pencarian kasar), sedangkan lapisan bawah berisi koneksi pendek untuk menemukan tetangga secara tepat. HNSW menunjukkan kompleksitas waktu logaritmik *O(log N)* dan merupakan pilihan yang diutamakan untuk sebagian besar basis data vektor modern^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-hnsw_paper-7)}. ### IVF (Inverted File) Algoritma **IVF** membagi ruang menjadi klaster menggunakan klasterisasi k-means. Pencarian dilakukan pada sejumlah klaster terdekat yang terbatas, sehingga secara signifikan mempercepat proses. Jumlah klaster biasanya dipilih sebagai √N, di mana N adalah jumlah total vektor dalam dataset^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-faiss_ivf-8)}. ### LSH (Locality-Sensitive Hashing) Algoritma **LSH** menggunakan keluarga fungsi hash yang dengan probabilitas tinggi menghasilkan hash yang sama untuk vektor-vektor yang berdekatan. Hal ini memungkinkan pengelompokan objek yang serupa secara cepat^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-datar2004-9)}. ## Basis Data Vektor yang Populer - **Pinecone**: Basis data vektor berbasis cloud yang sepenuhnya terkelola dengan arsitektur *serverless*. - **Qdrant**: Basis data berperforma tinggi yang ditulis dalam Rust, dengan dukungan penyaringan lanjutan dan transaksi yang kompatibel dengan ACID. - **Milvus**: Basis data open-source yang skalabel dengan arsitektur cloud-native. Mendukung berbagai jenis indeks, termasuk varian yang dipercepat dengan GPU. - **Weaviate**: Basis data vektor open-source dengan GraphQL API dan dukungan graf pengetahuan. - **Chroma**: Basis data open-source yang ringan, dioptimalkan untuk pembuatan prototipe dan eksperimen yang cepat. - **FAISS**: Pustaka dari Meta yang bukan merupakan basis data lengkap, namun menyediakan algoritma pengindeksan berperforma tinggi untuk data statis. ## Penerapan dengan LLM: Arsitektur RAG **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** adalah arsitektur di mana LLM dilengkapi dengan basis pengetahuan eksternal melalui pencarian vektor. Sistem RAG terdiri dari dua komponen utama^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-rag_lewis2020-10)}: 1. **Retriever (Peretriev)**: Komponen pencarian yang menggunakan basis data vektor untuk menemukan informasi relevan berdasarkan permintaan pengguna. 2. **Generator (Pembuat)**: LLM yang menggunakan permintaan awal dan informasi yang ditemukan oleh retriever untuk menghasilkan jawaban. Untuk operasi RAG yang efektif, digunakan **pencarian hibrida** — kombinasi pencarian semantik (vektor) dan leksikal (berbasis kata kunci, misalnya BM25), yang memberikan hasil yang lebih akurat dan relevan. ## Tren dan Perkembangan Masa Depan Pasar basis data vektor menunjukkan pertumbuhan yang pesat, diproyeksikan dari \$1,98 miliar pada tahun 2023 menjadi \$7,13 miliar pada tahun 2029 (CAGR 23,7%)^{[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_note-tbrc_market-11)}. Arah pengembangan utama mencakup: - **Sistem multimodal:** Dukungan pencarian simultan berdasarkan teks, gambar, audio, dan video dalam satu ruang vektor. - **Optimasi otomatis:** Penggunaan ML untuk pemilihan indeks dan parameter yang optimal secara otomatis. - **Edge computing:** Pengembangan solusi kompak untuk perangkat mobile dan IoT. - **Komputasi kuantum**: Potensi percepatan eksponensial dalam pencarian kemiripan. - **Chip neuromorfik:** Meniru cara kerja otak untuk konsumsi energi yang sangat rendah saat melakukan pencarian. ## Tautan - Situs resmi Pinecone - Situs resmi Qdrant - Situs resmi Milvus - Situs resmi Weaviate ## Pustaka - 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. ## Catatan 1. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_ref-cloudraft_whatis_1-0) «What Is a Vector Database?». *CloudRaft*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_ref-qdrant_whatis_2-0) «What is a Vector Database?». *Qdrant Blog*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_ref-lakefs_embeddings_3-0) «What Are Vector Embeddings?». *LakeFS*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#cite_ref-zilliz_embeddings_4-0) «What are embeddings?». *Zilliz*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#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_(ID)#cite_ref-elastic_metrics_6-0) «Vector search and dense vector fields». *Elastic*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#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_(ID)#cite_ref-faiss_ivf_8-0) «The index IVF». *FAISS Wiki*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Vector_database_(ID)#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_(ID)#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_(ID)#cite_ref-tbrc_market_11-0) «Vector Database Global Market Report 2024». *The Business Research Company*. [11]