KNN và ANN trong AI: Giải mã tìm kiếm vector cho chatbot thông minh

Khi bạn sử dụng chatbot AI có khả năng hiểu ngữ nghĩa hoặc tìm kiếm tài liệu thông minh, phía sau đó luôn có một kỹ thuật cốt lõi gọi là Vector Search — mà trung tâm của nó chính là KNN và ANN.

Hai khái niệm này đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc giúp AI “hiểu” sự tương đồng giữa các đoạn văn, hình ảnh, âm thanh hay dữ liệu phức tạp khác.

🧠 1. Giới thiệu tổng quan

Trước khi đi sâu, hãy hiểu vấn đề:

Khi bạn hỏi chatbot: “Công ty có chính sách nghỉ phép như thế nào?”,
hệ thống cần tìm tài liệu liên quan nhất trong hàng ngàn file nội bộ.

Để làm điều này, mỗi tài liệu được chuyển thành vector (embedding), rồi AI tìm vector gần nhất với câu hỏi của bạn trong không gian đa chiều.

Đây chính là lúc KNN và ANN search xuất hiện.

⚙️ 2. KNN (K-Nearest Neighbors) là gì?

🧩 Khái niệm:

KNN (K-Nearest Neighbors) là phương pháp tìm K phần tử gần nhất với một điểm (query vector) trong tập dữ liệu vector dựa trên khoảng cách (distance metric) — thường là:

• Euclidean distance (khoảng cách Euclid)
• Cosine similarity (độ tương đồng cosine)

📈 Cách hoạt động:

1. Biểu diễn dữ liệu thành các vector trong không gian n chiều.
2. Tính khoảng cách giữa query vector và từng vector trong database.
3. Sắp xếp kết quả theo khoảng cách tăng dần.
4. Lấy K vector gần nhất làm kết quả trả về.

# Ví dụ KNN cơ bản với scikit-learn
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np

X = np.random.rand(100, 128)   # 100 vectors, 128 dimensions
query = np.random.rand(1, 128)

knn = NearestNeighbors(n_neighbors=5, metric='cosine')
knn.fit(X)
distances, indices = knn.kneighbors(query)

✅ Ưu điểm:

• Chính xác tuyệt đối (exact search).
• Dễ hiểu, dễ triển khai.

❌ Nhược điểm:

• Tốc độ chậm khi dữ liệu lớn (hàng triệu vector).
• Không mở rộng tốt cho hệ thống thực tế (scalability kém).

⚡ 3. ANN (Approximate Nearest Neighbors) là gì?

Khi lượng vector tăng lên hàng triệu hoặc tỷ phần tử, việc so sánh từng vector một trở nên quá tốn kém.

Do đó, ta cần Approximate Nearest Neighbors (ANN) — tìm xấp xỉ các vector gần nhất, thay vì chính xác tuyệt đối, đổi một chút độ chính xác để lấy tốc độ cao hơn hàng trăm lần.

⚙️ Cách hoạt động của ANN

Thay vì tính khoảng cách với mọi vector, ANN:

1. Chia nhỏ không gian vector (bằng clustering, hashing, hoặc graph-based index).
2. Chỉ tìm kiếm trong vùng có khả năng chứa kết quả tốt nhất.
3. Hoàn tất tìm kiếm nhanh hơn nhiều, với độ sai lệch nhỏ.

🔬 Một số thuật toán ANN phổ biến

🧰 4. So sánh KNN và ANN

💡 5. Ứng dụng thực tế trong AI và RAG

a. Semantic Search

Khi người dùng nhập câu hỏi, hệ thống:

1. Biến câu hỏi thành vector embedding.
2. Dùng ANN Search để tìm các tài liệu có vector gần nhất.
3. Đưa nội dung đó vào LLM để tạo câu trả lời.

b. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

ANN là trái tim của hệ thống RAG, giúp mô hình LLM:

• Truy xuất thông tin nhanh và chính xác.
• Giảm hiện tượng “hallucination” (trả lời sai).
• Tăng độ tin cậy của chatbot nội bộ.

c. Recommender System

KNN/ANN được dùng để gợi ý sản phẩm, video, nhạc... dựa trên vector tương đồng.

🧱 6. Thư viện và công cụ phổ biến

⚙️ 7. Ví dụ: Tìm kiếm với FAISS (Python)

import faiss
import numpy as np

# Tạo dữ liệu ngẫu nhiên
d = 128                     # Chiều vector
nb = 100000                 # Số lượng vector
nq = 1                      # Query

data = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
query = np.random.random((nq, d)).astype('float32')

# Xây index với FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(d)
index.add(data)

# Tìm 5 vector gần nhất
k = 5
distances, indices = index.search(query, k)
print(indices)

Khi dữ liệu tăng lên hàng triệu vector, ta chuyển sang Index ANN (như IVF + PQ + HNSW) để đạt tốc độ tối ưu.

🧩 8. Best Practices khi dùng KNN/ANN trong AI

✅ Dùng Cosine Similarity cho văn bản hoặc embedding từ LLM. ✅ Chuẩn hóa vector (L2 normalization) trước khi indexing. ✅ Dùng ANN cho production; KNN cho test hoặc dataset nhỏ. ✅ Tối ưu số lượng K và kích thước cluster để đạt hiệu năng tốt nhất. ✅ Dùng Vector Database như Milvus / Pinecone thay vì tự code search thủ công.

🔮 9. Kết luận

• KNN: đơn giản, chính xác tuyệt đối, nhưng không mở rộng tốt.
• ANN: nhanh, linh hoạt, và là xương sống của các hệ thống AI hiện đại.
• Các công cụ như FAISS, Milvus, Weaviate giúp bạn triển khai ANN search dễ dàng, hiệu quả và sẵn sàng cho production.

💡 Trong các ứng dụng như RAG, Semantic Search hay Recommendation, ANN Search chính là “trái tim” giúp AI truy xuất thông tin thông minh.

🔗 Tài liệu tham khảo

• FAISS – Meta AI
• ScaNN – Google Research
• Milvus.io – Vector Database
• Weaviate Documentation
• Pinecone.io