เจาะลึกความสำเร็จ WaveQReg v2 (QRC) ฐานข้อมูลเวกเตอร์ยุคใหม่ 1 ไฟล์จบ แรง เร็ว และปลอดภัยสำหรับ AI

หลังจากที่ทีมวิจัยได้ขับเคลื่อนซอฟต์แวร์จำลองฟิสิกส์ระดับลึกอย่าง QUI Framework ไปแล้ว การจะทำให้ระบบปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพในชีวิตจริงนั้น ปัญหาคอขวดมักจะอยู่ที่ฐานข้อมูลเวกเตอร์ (Vector Database) ที่ระบบ AI ใช้ค้นหาและจำข้อมูล ซึ่งระบบเดิม ๆ ในอดีตมักจะแยกไฟล์กระจัดกระจาย ทำงานช้า และกินแรมมหาศาล ล่าสุดทางทีมงานได้พัฒนาและเปิดตัว WaveQReg v2 หรือเรียกว่าระบบ QRC ซึ่งเป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์ยุคใหม่แบบไฟล์เดียวจบที่มีความเร็วเหนือกว่าระบบเดิมถึง 38 เท่า แม่นยำระดับไร้ที่ติ และออกแบบมาให้ปลอดภัยสำหรับการใช้งานจริงในระดับองค์กร (Production-Ready)

หากลองมาดูตัวเลขอ้างอิงและสถิติเปรียบเทียบกับระบบแบบเก่า (Legacy System ที่ต้องใช้ไฟล์กระจัดกระจายถึง 7-9 ไฟล์) จะเห็นความแตกต่างอย่างมหาศาลในทุกด้าน โดยในแง่ของความแม่นยำในการค้นหาข้อมูล ระบบเดิมจะทำได้อยู่ที่ร้อยละ 98.6 แต่ WaveQReg v2 สามารถยกระดับความแม่นยำขึ้นไปได้สูงถึงร้อยละ 99.5 ไปจนถึงเต็มร้อยเปอร์เซ็นต์ ซึ่งถือเป็นความแม่นยำระดับบิตที่สมบูรณ์แบบหรือเรียกว่า Bit-Perfect ด้านความหน่วงหรือความเร็วในการตอบสนอง ระบบเดิมต้องใช้เวลาเฉลี่ย 7.75 มิลลิวินาที แต่ระบบใหม่ใช้เวลาเพียง 0.20 มิลลิวินาที หรือเทียบเท่ากับ 200 ไมโครวินาทีเท่านั้น ซึ่งหมายความว่าทำงานเร็วขึ้นกว่าเดิมถึงประมาณ 38 เท่าตัวเลยทีเดียว

สิ่งที่น่าทึ่งต่อมาคือการประหยัดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลบนดิสก์และหน่วยความจำ สำหรับตัวข้อมูลหลักที่กำลังใช้งาน ระบบเดิมต้องใช้พื้นที่ถึง 5,070 กิโลไบต์ แต่ WaveQReg v2 บีบอัดและจัดการโครงสร้างใหม่จนเหลือเพียง 858 กิโลไบต์ ซึ่งเล็กลงกว่าเดิมถึง 5.91 เท่า และเมื่อรวมขนาดไฟล์ทั้งหมดบนดิสก์แล้ว ระบบใหม่ใช้พื้นที่ลดลงจากเดิมเกือบ 40 เปอร์เซ็นต์ ส่วนความเร็วในการลบข้อมูลนั้น ระบบเก่าต้องใช้เวลาในการทำงานผ่านตัวแทนข้อมูล แต่ระบบใหม่ใช้การพลิกสถานะบิตข้อมูลในเวลาเพียง 4.3 ไมโครวินาที ซึ่งเร็วกว่าเดิมอย่างถล่มทลาย ในขณะที่อัตราการกินแรมหรือหน่วยความจำในขณะทำงานนั้นยังคงเสถียรและประหยัดเท่าเดิม และที่สำคัญที่สุดคือระบบใหม่มาพร้อมกับระบบความปลอดภัยของข้อมูลแบบที่เรียกว่า Crash-Safe WAL เพื่อป้องกันข้อมูลสูญหายเมื่อระบบหยุดทำงานกะทันหัน ซึ่งในระบบแบบเก่าไม่มีคุณสมบัตินี้

ความลับเบื้องหลังความสามารถในการลดขนาดหน่วยความจำนี้ มาจากฟังก์ชันการปรับสเกลขนาดหน่วยความจำ หรือ Memory Footprint Scaling ที่โปรแกรมเมอร์สามารถเลือกสลับโหมดการทำงานได้ตามความเหมาะสม โดยหากเปิดโหมดมาตรฐานที่เรียกว่า f32 ระบบจะใช้แรมประมาณ 1.4 กิกะไบต์ต่อข้อมูล 10 ล้านแถว เฉลี่ยแล้วใช้แรมน้อยมากเพียงแค่ประมาณ 140 ไบต์ต่อหนึ่งแถวข้อมูลเท่านั้น แต่หากระบบต้องการประหยัดแรมให้ได้สูงสุด โปรแกรมเมอร์สามารถสลับไปใช้โหมดประหยัดหรือ fp16 ซึ่งจะช่วยลดการใช้แรมลงไปได้ทันทีถึง 50 เปอร์เซ็นต์ โดยใช้แรมเหลือเพียงประมาณ 700 เมกะไบต์เท่านั้น ในขณะที่ความแม่นยำในการค้นหาคืนข้อมูลลดลงไปเพียงเล็กน้อยจนมนุษย์ไม่สามารถสังเกตเห็นถึงความต่างได้เลย

สถาปัตยกรรมภายในของ WaveQReg v2 ถูกออกแบบขึ้นมาอย่างประณีตด้วยแนวคิดที่เรียกว่า 1-File, 4-Axis, Staged Retrieval ซึ่งหมายถึงการรวมทุกอย่างไว้ในไฟล์เดียว จัดเรียงข้อมูลแบบ 4 แกนหลัก และค้นหาข้อมูลผ่านท่อส่งคำสั่งแบ่งเป็น 4 ขั้นตอนอย่างแม่นยำ โดยเมื่อแอปพลิเคชันหรือตัวแชตบอต AI ส่งคำสั่งค้นหาข้อมูลเข้ามาในรูปแบบเวกเตอร์ 384 มิติ ข้อมูลจะวิ่งเข้าสู่ท่อส่งคำสั่ง 4 ขั้นตอน เริ่มจากขั้นตอนแรกคือการกรองข้อมูลแบบหยาบเพื่อคัดกรองข้อมูลจากกลุ่มใหญ่เข้าสู่กลุ่มเล็ก ขั้นตอนที่สองคือการถ่วงน้ำหนักความเกี่ยวข้องของข้อมูล ขั้นตอนที่สามคือการคัดเลือกข้อมูลที่ตรงที่สุดในระดับบนสุด และขั้นตอนสุดท้ายคือการคำนวณและจัดอันดับใหม่อย่างละเอียดเพื่อส่งผลลัพธ์ที่ถูกต้องที่สุดกลับไปให้ AI

การรวมข้อมูลทั้งหมดไว้ในไฟล์เดียวที่มีนามสกุลไฟล์ว่า จุด qrc ( .qrc ) นั้น ภายในไฟล์จะประกอบไปด้วยการจัดวาง Layout ข้อมูลและโครงสร้างข้อมูลแบบ 4 แกนหลักที่แยกหน้าที่กันทำงานอย่างชัดเจน ประกอบไปด้วย แกนไอ ทำหน้าที่เป็นตารางแฮชสำหรับระบุไอดีและดัชนีข้อมูล แกนเจ ทำหน้าที่จัดการมิติคุณลักษณะในหน่วยความจำ แกนเคเท่ากับศูนย์ ทำหน้าที่เก็บเนื้อหาหลักและปลายทางของข้อมูล แกนเคเท่ากับสอง ทำหน้าที่เป็นพื้นที่ยืนยันความหมายและความละเอียดข้อมูล แกนเคเท่ากับสาม ทำหน้าที่เป็นดัชนีความน่าจะเป็นควอนตัมสำหรับการกรองข้อมูลอย่างรวดเร็ว แกนเคเท่ากับสี่ ทำหน้าที่เป็นตัวชี้นำความสัมพันธ์ภายในระบบ และแกนแอล ทำหน้าที่เป็นบิตแมปสำหรับระบุสถานะข้อมูลที่ถูกลบ เพื่อให้ระบบสามารถกรองข้อมูลและอัปเดตสถานะได้แบบเรียลไทม์ในเวลาเพียง 4.3 ไมโครวินาที ข้อมูลทั้งหมดนี้จะถูกเชื่อมโยงผ่านระบบการจัดสรรหน่วยความจำแบบ Memory Mapping ร่วมกับการทำดัชนีแบบเพิ่มทีละส่วน ทำให้ไฟล์รวมที่มีขนาดเพียง 858 กิโลไบต์นี้ สามารถอ่านและเขียนข้อมูลได้อย่างปลอดภัยและไม่มีวันพังเสียหายเมื่อระบบดับ

บทสรุปของฐานข้อมูลเวกเตอร์ WaveQReg v2 ตัวนี้ จึงเป็นเทคโนโลยีที่พร้อมตอบโจทย์ระบบ AI ยุคใหม่อย่างแท้จริง ด้วยคุณสมบัติเด่นทั้งการเป็นไฟล์เดียวจบ ทำงานเร็วกว่าเดิม 38 เท่า มีความแม่นยำระดับบิตที่สมบูรณ์ ประหยัดแรมในการรันข้อมูล อัปเดตข้อมูลได้รวดเร็วทันทีโดยไม่ต้องเสียเวลาสร้างฐานข้อมูลใหม่ทั้งหมด และมีความปลอดภัยสูง ซอฟต์แวร์นี้จึงเหมาะเป็นอย่างยิ่งสำหรับการนำไปใช้งานร่วมกับ AI Chatbot ระบบ RAG ที่ใช้ดึงข้อมูลมาตอบคำถาม คลังความรู้ขององค์กร ระบบค้นหาข้อมูลในระดับเอ็นเทอร์ไพรส์ ตลอดจนระบบฐานข้อมูลของโรงเรียนหรือระบบ ERP ขนาดใหญ่ หากโปรแกรมเมอร์ระดับเริ่มต้นหรือผู้ที่กำลังพัฒนาระบบ AI สนใจเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์สัญชาติไทยที่ทรงประสิทธิภาพและปลอดภัยในระดับนี้ สามารถเข้ามาศึกษาและร่วมพัฒนากับทีมวิจัยของเราที่ ORCA Multi System ได้ทันทีครับ Mr. Nopparat Khundan

Head of QUI Research Division

ORCA Multi System (Thailand) Co., Ltd.

Quantum Unified Integrated (QUI) Framework

Research & Computational Physics Division