Video “Knowledge Graph or Vector Database… Which is Better?” bàn về một câu hỏi đang làm đau đầu giới kỹ sư AI và xây dựng hệ thống thông minh: Nên chọn Graph hay Vector để lưu trữ và truy xuất tri thức? Câu trả lời – như mọi khi – là: tùy mục đích, nhưng hiểu bản chất hai thứ là điều sống còn.

---

🧠 

Nội dung chi tiết:

1. 

Vector DB – khi bạn cần tìm “thứ giống giống cái này”

• Dữ liệu được lưu dưới dạng embedding (vector số học) – phù hợp để truy xuất theo “nghĩa”.
• Ví dụ:
  • “Tìm đoạn văn tương tự như câu hỏi này”
  • “Tìm hình ảnh giống ảnh mẫu”
• Ưu điểm:
  • Rất nhanh, rất mượt cho similarity search.
  • Cực hợp với LLM + RAG (retrieval-augmented generation).

---

2. 

Knowledge Graph – khi bạn cần hiểu quan hệ logic, không chỉ giống nhau

• Dữ liệu dưới dạng nút (node) và liên kết (edge) → biểu diễn tri thức có cấu trúc: “A là bác của B”, “C thuộc ngành Y”, “D sống ở E”.
• Ưu điểm:
  • Có thể suy luận logic (reasoning).
  • Dễ hiểu, dễ kiểm tra.
  • Có thể cập nhật tri thức rõ ràng, minh bạch.

---

3. 

Khi nào dùng cái nào?

Tình huống	Vector DB	Knowledge Graph
Tìm đoạn văn gần nghĩa	✅	❌
Suy luận kiểu: “Ai là anh họ của người này?”	❌	✅
Trích xuất thông tin từ tài liệu phi cấu trúc	✅	✅ (sau khi chuyển thành cấu trúc)
Gợi ý sản phẩm / nội dung	✅	❌
Theo dõi nguồn gốc tri thức	❌	✅

---

4. 

Tương lai = kết hợp cả hai

• Vector = để AI “cảm nhận” tương đồng.
• Graph = để AI “suy nghĩ” logic, có nguồn gốc.
• Hệ thống mạnh nhất sẽ là “Hybrid Retrieval System”: tìm bằng vector → lọc/diễn giải bằng graph.

---

🎯 

Thông điệp cuối:

“Vector cho AI linh hoạt, Graph cho AI đáng tin.”

Người chọn đúng công cụ là người làm AI trở nên thực tế – không chỉ ảo tưởng.