Một hướng tiếp cận mới trong lưu trữ bộ nhớ cho mô hình AI đang thu hút sự chú ý: thay vì sử dụng vector database chuyên dụng, ta có thể lưu embedding và dữ liệu văn bản trực tiếp bên trong file MP4.
Vấn Đề Với Vector Database Truyền Thống
Các nền tảng như Pinecone, Weaviate hay Chroma được thiết kế cho việc lưu và tìm kiếm vector. Tuy nhiên chúng có những hạn chế:
- Chi phí lưu trữ và truy vấn cao
- Hạ tầng triển khai phức tạp
- Cần dịch vụ backend hoặc server riêng
Giải Pháp: Lưu Embedding Trong MP4
Dự án memvid (Open Source) đưa ra một cách tiếp cận sáng tạo: mã hóa embedding và metadata vào các frame trong video MP4, biến file video thành “vector store” di động.
Ưu điểm chính:
- Lưu trữ được hàng triệu text chunks
- Truy vấn semantic cực nhanh
- Không cần database
- Triển khai đơn giản, dễ tái sử dụng
- Hoàn toàn mã nguồn mở
Ứng Dụng Thực Tế
- RAG Chatbot chạy offline hoặc on-device
- Lưu trữ tri thức quy mô lớn mà không cần dịch vụ ngoài
- Chuyển mô hình AI sang môi trường nhẹ hoặc chi phí thấp
Tài Nguyên
Repo GitHub: https://github.com/Olow304/memvid
Memvid cho thấy bộ nhớ AI không nhất thiết phải ràng buộc với cơ sở dữ liệu chuyên dụng. Một file MP4 cũng có thể trở thành nền tảng lưu trữ tri thức nếu biết cách khai thác đúng.
Tags:
congnghe
