Cách hoạt động và ứng dụng thực tế của Vector Search trên BigQuery trong doanh nghiệp

30/09/2026

Sự tăng trưởng vượt bậc đến từ dữ liệu doanh nghiệp như văn bản, hình ảnh và lịch sử tương tác đã dẫn đến việc khai thác giá trị từ nguồn tài nguyên này đang dần trở thành thách thức lớn đối với các tổ chức. Để giải quyết vấn đề đó Google ra mắt công nghệ tìm kiếm vector (Vector Search) với khả năng so sánh độ tương đồng ngữ nghĩa của dữ liệu ở quy mô lơn.

Việc Google Cloud tích hợp trực tiếp khả năng Vector Search trên BigQuery cho phép các doanh nghiệp triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo và tìm kiếm thông minh ngay trên kho dữ liệu hiện có. Điều này loại bỏ hoàn toàn các rủi ro và chi phí khi phải trích xuất, chuyển đổi và đồng bộ dữ liệu sang các hệ thống cơ sở dữ liệu vector riêng biệt.

Hãy cùng Gimasys phân tích chuyên sâu cách hoạt động của Vector Search cũng như mô hình ứng dụng cốt lõi của Vector Search trên BigQuery trong vận hành doanh nghiệp.

Mục Lục

Nguyên lý cơ bản và cách Vector Search trên BigQuery hoạt động

Để hiểu cách Vector Search trên BigQuery vận hành, trước hết cần nắm rõ các thành phần cấu trúc và luồng xử lý toán học bên trong hệ thống.

1. Chuỗi số biểu diễn ngữ nghĩa (Embeddings)

Dữ liệu phi cấu trúc (văn bản, hình ảnh, tài liệu) được xử lý thông qua các mô hình như Vertex AI Embeddings để biến đổi thành các chuỗi số nhiều chiều, gọi là Vector Embeddings. Các chuỗi số này đại diện cho tọa độ của dữ liệu. Các đối tượng có nội dung hoặc bối cảnh tương đồng sẽ có tọa độ nằm gần nhau.

BigQuery lưu trữ các vector này dưới dạng mảng số thực (ARRAY<FLOAT64>) trực tiếp trong các cột của bảng dữ liệu chuẩn SQL.

2. Các phương pháp đo khoảng cách ngữ nghĩa

Độ tương đồng giữa vector truy vấn và các vector trong cơ sở dữ liệu được xác định thông qua các chỉ số khoảng cách toán học. BigQuery hỗ trợ hai phương pháp đo chính:

Khoảng cách Cosine (COSINE): Đo góc giữa hai vector trong không gian. Phương pháp này tập trung vào hướng của vector thay vì độ dài, rất phù hợp cho các bài toán so sánh văn bản và bối cảnh ngôn ngữ.
Khoảng cách Euclidean (EUCLIDEAN): Đo khoảng cách hình học trực tiếp giữa hai điểm cuối của vector. Phương pháp này thích hợp cho các dữ liệu định lượng hoặc thuộc tính vật lý.

3. Hai cơ chế truy vấn: Brute Force và Approximate Nearest Neighbor (ANN)

Khi thực thi hàm VECTOR_SEARCH, BigQuery có thể vận hành theo hai cơ chế tùy thuộc vào cấu hình của kỹ sư dữ liệu:

Tìm kiếm chính xác (Brute Force Search): Hệ thống tính toán khoảng cách giữa vector truy vấn với toàn bộ tất cả các vector tồn tại trong bảng dữ liệu. Phương pháp này đảm bảo kết quả chính xác tuyệt đối (độ chính xác 100%), nhưng tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán và thời gian phản hồi khi dung lượng bảng lên đến hàng triệu hay hàng tỷ bản ghi.
Tìm kiếm xấp xỉ: Khi bảng dữ liệu được thiết lập chỉ mục vector (Vector Index), BigQuery áp dụng các thuật toán tiên tiến như IVF (Inverted File Index) và ScaNN. Thuật toán này phân chia không gian vector thành các cụm nhỏ. Khi có truy vấn, hệ thống chỉ khoanh vùng và quét các cụm có khả năng chứa kết quả cao nhất. Cơ chế này giúp tốc độ truy vấn tăng lên hàng chục lần và chi phí xử lý giảm đáng kể, trong khi độ chính xác vẫn duy trì ở mức tiệm cận tuyệt đối.

Cấu hình chỉ mục vector và hàm VECTOR_SEARCH trong SQL

BigQuery đơn giản hóa việc quản lý Vector Search bằng cách tích hợp trực tiếp vào ngôn ngữ SQL quen thuộc.

1. Khởi tạo chỉ mục vector (Vector Index)

Để tối ưu chi phí và tốc độ cho các tập dữ liệu lớn, người dùng tạo vector trên cột chứa mảng số biểu diễn bằng câu lệnh DDL.

Trong đó, thuật toán IVF sẽ tự động nhóm các vector tương đồng lại với nhau, giúp câu lệnh truy vấn bỏ qua các vùng dữ liệu không liên quan.

2. Thực thi hàm VECTOR_SEARCH

Khi thực hiện tìm kiếm, hàm VECTOR_SEARCH nhận bảng dữ liệu gốc, cột chứa vector, bảng chứa câu truy vấn và các tham số cấu hình như số lượng kết quả trả về (top_k) hoặc tỷ lệ vùng dữ liệu cần quét (fraction_lists_to_search).

Các bài toán ứng dụng thực tế của Vector Search trên BigQuery

Nhờ khả năng xử lý truy vấn ngữ nghĩa quy mô lớn ngay tại nơi lưu trữ, Vector Search trên BigQuery trở thành hạ tầng cốt lõi cho nhiều bài toán vận hành trong doanh nghiệp..

Xây dựng hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa kết hợp (Hybrid Search)

Phương pháp tìm kiếm dựa trên từ khóa truyền thống (Keyword Search) thường gặp hạn chế khi người dùng tìm kiếm bằng các từ đồng nghĩa, câu hỏi dài hoặc diễn đạt không chính xác từ khóa trong cơ sở dữ liệu. Ngược lại, tìm kiếm vector thuần túy đôi khi bỏ sót các mã định danh hoặc thuật ngữ kỹ thuật chính xác. Giải pháp tối ưu là xây dựng hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa kết hợp (Hybrid Search) ngay trong BigQuery.

Tích hợp hai phương pháp truy vấn

BigQuery hỗ trợ đồng thời cả tính năng tìm kiếm văn bản đầy đủ và tính năng tìm kiếm vector. Doanh nghiệp có thể thực hiện song song hai phép truy vấn trong cùng một câu lệnh SQL:

Luồng tìm kiếm từ khóa: Sử dụng hàm SEARCH để lọc chính xác các bản ghi chứa tên sản phẩm, mã danh mục hoặc thông số kỹ thuật cố định.
Luồng tìm kiếm ngữ nghĩa: Sử dụng hàm VECTOR_SEARCH để tìm kiếm các bản ghi có ý nghĩa, bối cảnh hoặc mô tả tương đồng với yêu cầu của người dùng.

Thuật toán tổng hợp kết quả (Reciprocal Rank Fusion)

Kết quả từ hai luồng truy vấn được hợp nhất và sắp xếp lại điểm số bằng thuật toán xếp hạng chuẩn hóa (RRF) ngay bằng các câu lệnh SQL trong BigQuery. Mô hình này giúp kết quả tìm kiếm vừa đảm bảo tính chính xác theo từ khóa bắt buộc, vừa mở rộng được các kết quả liên quan về mặt ý nghĩa, nâng cao trải nghiệm tra cứu thông tin của người dùng nội bộ cũng như khách hàng.

Tối ưu hệ thống gợi ý tự động

Hệ thống gợi ý đóng vai trò quan trọng trong việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và gia tăng tỷ lệ chuyển đổi. Việc ứng dụng Vector Search trên BigQuery cho phép doanh nghiệp vận hành các mô hình gợi ý diện rộng dựa trên dữ liệu hành vi thời gian thực.

Biểu diễn hành vi người dùng và đối tượng dưới dạng Vector

Thông qua các thuật toán học máy, thông tin chi tiết về từng đối tượng (sản phẩm, nội dung, dịch vụ) và lịch sử tương tác của người dùng (lượt xem, giao dịch, đánh giá) được tổng hợp thành các vector thuộc tính.

Vector đối tượng: Đại diện cho các đặc tính, thể loại và thuộc tính sâu của nội dung hoặc sản phẩm.
Vector người dùng: Được tổng hợp từ danh sách các vector đối tượng mà người dùng đó đã tương tác trong quá khứ, phản ánh sở thích và xu hướng tiêu dùng hiện tại.

Quy trình gợi ý thời gian thực

Khi cần hiển thị danh sách gợi ý cho một người dùng, hệ thống chỉ cần lấy vector đại diện cho người dùng đó làm truy vấn đầu vào cho hàm VECTOR_SEARCH đối chiếu với bảng vector của toàn bộ đối tượng trong kho BigQuery. Phép sẽ nhanh chóng xác định các đối tượng có mức độ tương đồng cao nhất với sở thích của người dùng để hiển thị theo thời gian thực.

Phương pháp này giải quyết triệt để bài toán quy mô lớn khi danh mục đối tượng lên đến hàng triệu item, đảm bảo tốc độ phản hồi nhanh chóng và chi phí tính toán thấp.

Phát hiện bất thường và phòng chống gian lận trong giao dịch

Các giao dịch chuẩn mực, hành vi hợp lệ của người dùng thường tạo thành các cụm vector tập trung mật độ cao. Khi một giao dịch mới phát sinh, hệ thống chuyển đổi thông tin giao dịch đó (vị trí, thiết bị, chuỗi thao tác, giá trị) thành một vector đại diện.

Sử dụng hàm VECTOR_SEARCH, BigQuery sẽ tính toán khoảng cách từ vector giao dịch mới đến cụm các vector giao dịch hợp lệ đã lưu trong lịch sử:

Giao dịch bình thường: Có khoảng cách vector rất ngắn đối với các dữ liệu mẫu chuẩn mực.
Giao dịch bất thường: Có khoảng cách vector vượt quá ngưỡng an toàn cho phép, thể hiện sự sai lệch rõ rệt về chuỗi hành vi hoặc phương thức thao tác.

Nâng tầm hạ tầng Dữ liệu & Trí tuệ nhân tạo cùng Gimasys

Việc ứng dụng Vector Search trên BigQuery mở ra cơ hội lớn cho các tổ chức trong việc hiện đại hóa hạ tầng dữ liệu và tăng tốc triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, việc thiết kế kiến trúc tổng thể, tối ưu chỉ mục và tích hợp mượt mà với các ứng dụng nghiệp vụ đòi hỏi năng lực chuyên môn sâu rộng.

Với vị thế là Đối tác Chiến lược Cấp cao (Premier Partner) của Google Cloud tại Việt Nam, Gimasys mang đến giải pháp tư vấn toàn diện và triển khai kỹ thuật chuyên sâu:

Tư vấn và thiết kế kiến trúc Dữ liệu & AI: Hỗ trợ doanh nghiệp tái cấu trúc kho dữ liệu trên Google Cloud BigQuery, xây dựng luồng tự động hóa tạo chuỗi số biểu diễn (Embeddings) và lưu trữ chuẩn hóa cho doanh nghiệp.
Tối ưu chi phí và hiệu năng vận hành: Gimasys hỗ trợ đánh giá, tinh chỉnh thông số cần thiết để tận dụng BigQuery, đảm bảo hệ thống doanh nghiệp vận hành ổn định với chi phí tối ưu nhất.
Chuyển giao công nghệ: Đội ngũ chuyên gia tổ chức các khóa đào tạo đội ngũ kỹ sư dữ liệu và công nghệ thông tin của doanh nghiệp làm chủ công nghệ và quy trình vận hành trên nền tảng Google Cloud.

Kết luận

Vector Search trên BigQuery không chỉ đơn thuần là một tính năng truy vấn dữ liệu mới, mà là nền tảng cốt lõi giúp doanh nghiệp giải quyết hiệu quả các bài toán RAG, tìm kiếm ngữ nghĩa, gợi ý sản phẩm và phát hiện bất thường ngay trên kho dữ liệu tập trung. Việc chủ động ứng dụng công nghệ này sẽ giúp tổ chức tối ưu chi phí hạ tầng, nâng cao năng lực phân tích dữ liệu và tạo dựng lợi thế cạnh tranh bứt phá.

Hãy liên hệ ngay với đội ngũ chuyên gia tại Gimasys để nhận tư vấn chuyên sâu về lộ trình xây dựng kiến trúc Dữ liệu và AI phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.