[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"academy-blogs-th-1-1-all-golang-the-series-ep153-intro-to-vector-databases-all--*":3,"academy-blog-translations-kaofe0gfax0kvyb":93},{"data":4,"page":79,"perPage":79,"totalItems":79,"totalPages":79},[5],{"alt":6,"collectionId":7,"collectionName":8,"content":9,"cover_image":10,"cover_image_path":11,"created":12,"created_by":13,"expand":14,"id":87,"keywords":88,"locale":59,"published_at":89,"scheduled_at":75,"school_blog":83,"short_description":90,"status":81,"title":91,"updated":92,"updated_by":13,"slug":84,"views":86},"ภาพปกบทความ Golang The Series EP.153 เรื่อง Vector Databases 101 แนะนำฐานข้อมูล Pinecone, Weaviate และ Milvus สำหรับสาย Backend Go","sclblg987654321","school_blog_translations","\u003Cp>ยินดีต้อนรับเข้าสู่ EP.153 ครับ! ในตอนที่แล้วเราได้ทำความเข้าใจเรื่อง Vector Embeddings และรู้วิธีเปลี่ยนข้อความภาษาคนให้กลายเป็น Array ของตัวเลขทศนิยม (\u003Ccode>[]float32\u003C\u002Fcode>) หลายพันมิติด้วย Go กันไปแล้ว\u003C\u002Fp>\u003Cp>แต่ปัญหามันอยู่ตรงนี้ครับ... ถ้าแอปพลิเคชัน RAG ขององค์กรเรามีเอกสารเป็นหมื่นเป็นแสนหน้า แล้วทุกหน้าถูกแปลงเป็น Vector ทั้งหมด การที่เราจะเอาคำถามของ User ไปไล่วิ่งวนลูป \u003Ccode>for\u003C\u002Fcode> เพื่อคำนวณหาค่าความคล้ายคลึง (เช่น Cosine Similarity) เปรียบเทียบกับข้อมูลทศนิยมเป็นแสนตัวใน Memory ตรงๆ ย่อมทำให้ CPU ค้างและระบบช้าลงเรื่อยๆ แน่นอนเมื่อระบบเริ่มสเกล\u003C\u002Fp>\u003Cp>นี่คือเหตุผลที่โลก AI ต้องมี \u003Cstrong>Vector Database\u003C\u002Fstrong> ซึ่งเป็นฐานข้อมูลประเภทใหม่ที่ถูกออกแบบมาเพื่อจัดเก็บ ดึงข้อมูล และค้นหาพิกัด Vector โดยเฉพาะ ในตอนนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ 3 ยักษ์ใหญ่ในวงการนี้กันครับ!\u003C\u002Fp>\u003Ch2>ทำไม Relational DB แบบเดิมๆ ถึงไม่ตอบโจทย์?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>ฐานข้อมูลทั่วไปอย่าง MySQL, PostgreSQL (ถ้าไม่ได้ลง Extension เพิ่มเติม) หรือ MongoDB ถูกออกแบบมาเพื่อค้นหาข้อมูลประเภท \u003Cstrong>Exact Match\u003C\u002Fstrong> (เช่น ค้นหา ID ที่ตรงกัน, ค้นหาคำที่สะกดเหมือนกันเป๊ะๆ) โดยใช้โครงสร้างดัชนีแบบ B-Tree\u003C\u002Fp>\u003Cp>แต่ข้อมูล Vector มันคือตัวเลขหลายร้อยหลายพันมิติ การค้นหาจึงไม่ได้ต้องการความเปรียบเทียบแบบ \"เท่ากับ (Equivalence)\" แต่ต้องการคำตอบว่า \u003Cstrong>\"Vector ตัวไหนในระบบที่อยู่ใกล้เคียงกับพิกัดคำถามมากที่สุด (Nearest Neighbor Search)\"\u003C\u002Fstrong> โจทย์นี้จำเป็นต้องใช้อัลกอริทึมทำ Indexing แบบพิเศษ เช่น HNSW (Hierarchical Navigable Small World) หรือ IVF ซึ่งฐานข้อมูลแบบเดิมไม่สามารถทำได้ด้วยความเร็วระดับมิลลิวินาทีเมื่อข้อมูลมีจำนวนมหาศาล\u003C\u002Fp>\u003Ch2>เจาะลึก 3 ยักษ์ใหญ่แห่งโลก Vector Database\u003C\u002Fh2>\u003Cp>ในปัจจุบันมีตัวเลือกให้เราใช้มากมาย แต่ 3 ตัวนี้คือตัวท็อปที่มี Ecosystem แข็งแกร่งและน่าจับตามองที่สุดสำหรับ Go Backend:\u003C\u002Fp>\u003Ch3>1. Pinecone (Fully Managed \u002F Cloud-Native)\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Pinecone เป็นฐานข้อมูลแบบ SaaS (Software as a Service) ที่รันบน Cloud 100% ไม่ต้องติดตั้งหรือดูแลระบบ Server เอง แค่ดึง API Key มา ก็สามารถยิงเชื่อมต่อจาก Go Application ได้ทันที\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>ข้อดี:\u003C\u002Fstrong> Zero Infrastructure Management ไม่ต้องปวดหัวเรื่อง Infra, สเกลระบบง่ายมาก, ค้นหาเร็วระดับมิลลิวินาที\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>ข้อจำกัด:\u003C\u002Fstrong> เป็น Proprietary (ปิดซอร์สโค้ด), ค่าใช้จ่ายแปรผันตามการใช้งานจริง (มี Free Tier) และข้อมูลต้องวิ่งขึ้น Cloud เท่านั้น ไม่สามารถรันแบบ On-Premise ในระบบปิดได้\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>2. Weaviate (Open-Source \u002F AI-Native)\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Weaviate เป็นฐานข้อมูลแบบ Open-source ที่มีความพิเศษคือ \u003Cstrong>ตัวระบบเขียนด้วยภาษา Go เป็นหลัก!\u003C\u002Fstrong> ออกแบบมาเพื่อรวมระบบ Vector Search และ Object Storage เข้าด้วยกันในที่เดียว\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>ข้อดี:\u003C\u002Fstrong> รันบน Docker ในเครื่องตัวเองได้ฟรี, ข้อมูลปลอดภัยอยู่ในองค์กร (Data Privacy), มีฟีเจอร์ช่วยทำ RAG ในตัว เช่น โมดูลเชื่อมโยงความหมายและจัดกลุ่มข้อมูลอัตโนมัติ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>ข้อจำกัด:\u003C\u002Fstrong> ต้องดูแลและจัดการระบบ Infrastructure เองทั้งหมดบน Production, ค่อนข้างกินทรัพยากร Memory (RAM) พอสมควร\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>3. Milvus (Open-Source \u002F Enterprise-Grade)\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Milvus เป็นพี่ใหญ่สาย Open-source ที่สร้างมาเพื่อรองรับงานระดับ Enterprise ขนาดมหึมา ที่มีข้อมูล Vector ระดับพันล้านตัว (Billion-scale)\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>ข้อดี:\u003C\u002Fstrong> สถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์ (Distributed Architecture) ทำให้อึด ถึก และแกร่งมาก รองรับ High Availability (HA) และการทำ Sharding ได้สมบูรณ์แบบ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>ข้อจำกัด:\u003C\u002Fstrong> การติดตั้งและ Setup ซับซ้อนที่สุด (ใช้ทรัพยากรเยอะ มักรันบน Kubernetes) จึงอาจเกินความจำเป็น (Overkill) สำหรับโปรเจกต์ขนาดเล็กถึงปานกลาง\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>ตารางเปรียบเทียบฟีเจอร์ (Feature Comparison)\u003C\u002Fh2>\u003Ctable style=\"min-width: 213px;\">\u003Ccolgroup>\u003Ccol style=\"width: 138px;\">\u003Ccol style=\"min-width: 25px;\">\u003Ccol style=\"min-width: 25px;\">\u003Ccol style=\"min-width: 25px;\">\u003C\u002Fcolgroup>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"138\">\u003Cp>\u003Cstrong>ฟีเจอร์\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>\u003Cstrong>Pinecone\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>\u003Cstrong>Weaviate\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>\u003Cstrong>Milvus\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"138\">\u003Cp>\u003Cstrong>รูปแบบ\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Closed-Source (SaaS)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Open-Source\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Open-Source\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"138\">\u003Cp>\u003Cstrong>ภาษาที่ใช้พัฒนา\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>C++ \u002F Rust\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>\u003Cstrong>Go (Golang)\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Go \u002F C++ \u002F Python\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"138\">\u003Cp>\u003Cstrong>การติดตั้ง\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Cloud Only\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Docker \u002F K8s \u002F Cloud\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kubernetes \u002F Docker\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"138\">\u003Cp>\u003Cstrong>จุดเด่น\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>เริ่มต้นง่าย ไม่ต้องคุม Server\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>ดึงข้อมูลเร็ว ปลอดภัย เขียนด้วย Go\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>รองรับข้อมูลระดับพันล้าน (Scale)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"138\">\u003Cp>\u003Cstrong>เคสที่เหมาะ\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>สตาร์ทอัพ, MVP, เน้นไว\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>ระบบที่เน้น Data Privacy\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>แพลตฟอร์มระดับ Enterprise\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>🛠️ ตัวอย่างการเริ่มต้นใช้งาน Go SDK (Quick Start)\u003C\u002Fh2>\u003Cp>เพื่อให้เห็นภาพการทำงานจริง นี่คือตัวอย่างโครงสร้างโค้ดในการเชื่อมต่อและสร้าง Index เบื้องต้นของแต่ละเจ้าผ่าน Go SDK:\u003C\u002Fp>\u003Ch3>ตัวอย่างการเชื่อมต่อ Weaviate ด้วย Go\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Go\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>package main\n\nimport (\n\t\"context\"\n\t\"fmt\"\n\t\"log\"\n\n\t\"github.com\u002Fweaviate\u002Fweaviate-go-client\u002Fv4\u002Fweaviate\"\n)\n\nfunc main() {\n\tcfg := weaviate.Config{\n\t\tHost:   \"localhost:8080\",\n\t\tScheme: \"http\",\n\t}\n\n\tclient, err := weaviate.NewClient(cfg)\n\tif err != nil {\n\t\tlog.Fatalf(\"Failed to create client: %v\", err)\n\t}\n\n\t\u002F\u002F ตรวจสอบสถานะการเชื่อมต่อ\n\tisReady, err := client.Misc().ReadyChecker().Do(context.Background())\n\tif err != nil || !isReady {\n\t\tlog.Fatalf(\"Weaviate is not ready: %v\", err)\n\t}\n\n\tfmt.Println(\"🎉 Successfully connected to Weaviate!\")\n}\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Ch3>ตัวอย่างการเชื่อมต่อ Pinecone ด้วย Go\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Go\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>package main\n\nimport (\n\t\"context\"\n\t\"fmt\"\n\t\"log\"\n\n\t\"github.com\u002Fpinecone-io\u002Fpinecone-go-client\u002Fpinecone\"\n)\n\nfunc main() {\n\tctx := context.Background()\n\n\t\u002F\u002F Initialize Pinecone Client\n\tclient, err := pinecone.NewClient(pinecone.NewClientParams{\n\t\tApiKey: \"YOUR_PINECONE_API_KEY\",\n\t})\n\tif err != nil {\n\t\tlog.Fatalf(\"Failed to create Pinecone client: %v\", err)\n\t}\n\n\t\u002F\u002F รายชื่อ Index ทั้งหมดในระบบ\n\tindexes, err := client.ListIndexes(ctx)\n\tif err != nil {\n\t\tlog.Fatalf(\"Failed to list indexes: %v\", err)\n\t}\n\n\tfmt.Printf(\"🌲 Connected to Pinecone. Total Indexes: %d\\n\", len(indexes))\n}\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Ch2>⚡ ท้าให้ลอง (Daily Mission)\u003C\u002Fh2>\u003Cp>ในการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลเหล่านี้ ส่วนใหญ่เราจะสื่อสารผ่าน gRPC หรือ RESTful API ซึ่งเราเคยเรียนรู้ความแตกต่างมาแล้วใน EP.143\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>การบ้านวันนี้:\u003C\u002Fstrong> ลองโหลดไฟล์ \u003Ccode>docker-compose.yml\u003C\u002Fcode> ของ Weaviate มาสั่งรันในเครื่องตัวเองผ่านคำสั่ง \u003Ccode>docker compose up -d\u003C\u002Fcode> จากนั้นใช้ Go SDK ด้านบนทดลองรันเพื่อตรวจสอบการเชื่อมต่อดูครับ ว่าทำงานได้ถูกต้องหรือไม่?\u003C\u002Fp>\u003Ch2>💡 FAQ: คำถามที่พบบ่อย (Frequently Asked Questions)\u003C\u002Fh2>\u003Ch3>เราสามารถใช้ Relational DB เดิมๆ อย่าง PostgreSQL ทำ Vector Search ได้ไหม?\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cstrong>ได้ครับ\u003C\u002Fstrong> หากคุณใช้ Extension เสริมอย่าง \u003Ccode>pgvector\u003C\u002Fcode> บน PostgreSQL ซึ่งเหมาะมากสำหรับระบบที่เพิ่งเริ่มต้น (MVP) หรือยังมีข้อมูล Vector ไม่เยอะหลักหมื่นหลักแสนเรคคอร์ด แต่หากระบบของคุณเริ่มสเกลจนมีข้อมูลระดับหลายล้านตัวขึ้นไป หรือต้องการฟีเจอร์ขั้นสูงด้าน AI การขยับมาใช้ Native Vector Database โดยเฉพาะ (เช่น Weaviate, Pinecone) จะให้ความเร็ว (Latency) และประสิทธิภาพในการค้นหาที่ดีกว่ามากครับ\u003C\u002Fp>\u003Ch3>ใน Go Application เราควรส่งข้อมูลผ่าน REST หรือ gRPC เมื่อคุยกับ Vector DB?\u003C\u002Fh3>\u003Cp>แนะนำให้ใช้ \u003Cstrong>gRPC\u003C\u002Fstrong> เป็นหลักครับ เนื่องจากข้อมูล Vector เป็น Array ของตัวเลขทศนิยมขนาดใหญ่ (เช่น 1,536 มิติ) การส่งผ่าน JSON (REST) จะทำให้เกิด Overhead ในการ Serialize\u002FDeserialize สูงมาก และกิน Bandwidth เกินความจำเป็น ซึ่ง SDK ของทั้ง Pinecone, Weaviate และ Milvus ต่างก็ใช้ gRPC เป็นโครงสร้างพื้นฐานอยู่แล้วเมื่อเราเรียกใช้งานผ่าน Go\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Weaviate เขียนด้วย Go แปลว่ามันจะทำงานได้เร็วกว่าตัวอื่นใน Go Ecosystem หรือเปล่า?\u003C\u002Fh3>\u003Cp>ไม่เสมอไปครับ การที่ Weaviate เขียนด้วย Go หมายความว่า \u003Cstrong>Gopher อย่างเราสามารถเข้าไปอ่านซอร์สโค้ด เข้าใจสถาปัตยกรรม หรือช่วย Contribute ได้ง่ายขึ้น\u003C\u002Fstrong> รวมถึงการจัดการ Memory ในแบบของ Go แต่ในแง่ความเร็วในการค้นหา (Search Latency) จะขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมการทำ Index (เช่น HNSW) และการจัดสรรทรัพยากรของตัว Database เอง ซึ่งตัวอื่นๆ ที่เขียนด้วย C++ หรือ Rust ก็มีความเร็วในระดับมิลลิวินาทีที่ใกล้เคียงกันครับ\u003C\u002Fp>\u003Ch3>ปัญหา \"Index Out of Memory\" บน Vector DB เกิดจากอะไร และแก้ไขอย่างไร?\u003C\u002Fh3>\u003Cp>เกิดจากอัลกอริทึมยอดนิยมอย่าง HNSW จะต้องโหลดข้อมูลดัชนี (Index) ทั้งหมดขึ้นไปไว้บนหน่วยความจำ (RAM) เพื่อให้ค้นหาได้เร็วที่สุด เมื่อข้อมูล Vector มีจำนวนมหาศาล RAM จึงเต็ม\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>วิธีแก้ไข:\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>\u003Cp>เปลี่ยนไปใช้อัลกอริทึมแบบ \u003Cstrong>IVF (Inverted File Index)\u003C\u002Fstrong> หรือเปิดใช้ \u003Cstrong>PQ (Product Quantization)\u003C\u002Fstrong> เพื่อบีบอัดขนาดของ Vector\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>เลือกใช้ Vector DB ที่รองรับการเก็บ Index บางส่วนไว้บน Disk (เช่น Qdrant หรือ Milvus ที่มีระบบจัดการ Storage แยกส่วน)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Cdiv data-type=\"horizontalRule\">\u003Chr>\u003C\u002Fdiv>\u003Ch2>🎯 สรุปมุมมองการเลือกใช้สำหรับ Gopher\u003C\u002Fh2>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>หากคุณทำโปรเจกต์แบบ \u003Cstrong>เน้นความเร็วในการขึ้นระบบ\u003C\u002Fstrong> ไม่อยากปวดหัวเรื่องคุม Server ➡️ \u003Cstrong>Pinecone\u003C\u002Fstrong> คือคำตอบ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>หากคุณเน้นเรื่อง \u003Cstrong>Data Privacy\u003C\u002Fstrong> ข้อมูลลูกค้าห้ามหลุดออกจากระบบ และชอบโครงสร้างเทคโนโลยีที่เขียนด้วย Go ➡️ \u003Cstrong>Weaviate\u003C\u002Fstrong> เหมาะสมที่สุด\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>หากคุณกำลังสร้าง \u003Cstrong>ระบบขนาดใหญ่ระดับ Enterprise\u003C\u002Fstrong> ที่ต้องการ Distributed System และรองรับข้อมูลพันล้านเรคคอร์ด ➡️ \u003Cstrong>Milvus\u003C\u002Fstrong> คือตัวเลือกหลัก\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>\u003Cstrong>ในตอนต่อไป (EP.154):\u003C\u002Fstrong> นอกจาก 3 ตัวท็อปนี้แล้ว ยังมีอีกหนึ่งฐานข้อมูล Vector น้องใหม่ไฟแรงประสิทธิภาพสูงอย่าง Qdrant ซึ่งเขียนด้วยภาษา Rust และมี Go SDK ที่ใช้ง่ายสุดๆ ตอนหน้าเราจะลงมือเขียนโค้ดเชื่อมต่อและใช้งานของจริงในตอน \u003Cstrong>\"Go & Qdrant: การจัดการฐานข้อมูล Vector แบบประสิทธิภาพสูง\"\u003C\u002Fstrong> เตรียมตัวสตาร์ท Docker ไว้ให้พร้อม แล้วเจอกันครับ!\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>ฝากกดติดตามพวกเราได้ที่ Superdev Academy\u003C\u002Fstrong> ในทุกช่องทางนะครับ!\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🔵 Facebook: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.facebook.com\u002Fsuperdev.academy.th\">\u003Cstrong>Superdev Academy Thailand\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(อัปเดตข่าวสารและบทความใหม่)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🎬 YouTube: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@SuperdevAcademy\">\u003Cstrong>Superdev Academy Channel\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(ติวเข้มแบบวิดีโอ)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>📸 Instagram: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.instagram.com\u002Fsuperdevacademy\u002F\">\u003Cstrong>@superdevacademy\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(เกร็ดความรู้สั้นๆ และเบื้องหลังการทำงาน)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🎬 TikTok: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.tiktok.com\u002F@superdevacademy?lang=th-TH\">\u003Cstrong>@superdevacademy\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(Tips & Tricks ฉบับย่อยง่าย)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🌐 Website: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\u002F\u002Fsuperdevacademy.com\">\u003Cstrong>superdevacademy.com\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(คลังบทความและคอร์สเรียนฉบับเต็ม)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>\u003C\u002Fp>","25u85ksgjhvr_sa9n6nkf9l.png","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclblg987654321\u002Ffhmbbaccjb7dnb6\u002F25u85ksgjhvr_sa9n6nkf9l.png","2026-06-16 05:54:48.090Z","76qprkevbgfdps8",{"keywords":15,"locale":53,"school_blog":63},[16,23,27,32,36,41,45,49],{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":19,"created_by":13,"id":20,"name":21,"updated":22,"updated_by":13},"sclkey987654321","school_keywords","2026-05-11 04:12:24.718Z","zo53ndb3rj4jxci","Vector Database","2026-06-07 06:49:11.382Z",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":24,"created_by":13,"id":25,"name":26,"updated":24,"updated_by":13},"2026-06-16 05:04:35.792Z","x748wj5xdkj9ovx","Pinecone Go",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":28,"created_by":13,"id":29,"name":30,"updated":31,"updated_by":13},"2026-03-04 08:20:14.253Z","ah6lvy4x8qe08l5","Golang","2026-06-07 06:45:08.193Z",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":33,"created_by":13,"id":34,"name":35,"updated":33,"updated_by":13},"2026-06-16 06:01:56.832Z","unpr089rjmhpw6q","AI Backend",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":37,"created_by":13,"id":38,"name":39,"updated":40,"updated_by":13},"2026-05-11 06:33:48.022Z","9kb92fayji137ra","Go SDK","2026-06-07 06:49:12.389Z",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":42,"created_by":13,"id":43,"name":44,"updated":42,"updated_by":13},"2026-06-16 06:01:47.271Z","un1w6rev8brv950","Milvus",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":46,"created_by":13,"id":47,"name":48,"updated":46,"updated_by":13},"2026-06-16 06:02:26.288Z","5i8kd4aiuhlrp8a","Pinecone",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":50,"created_by":13,"id":51,"name":52,"updated":50,"updated_by":13},"2026-06-16 06:01:40.840Z","q64rf2b557boiw3","Weaviate",{"code":54,"collectionId":55,"collectionName":56,"created":57,"flag":58,"id":59,"is_default":60,"label":61,"updated":62},"th","pbc_1989393366","locales","2026-01-22 10:59:55.832Z","twemoji:flag-thailand","s8wri3bt4vgg2ji",true,"Thai","2026-04-10 15:42:46.614Z",{"category":64,"collectionId":65,"collectionName":66,"created":67,"expand":68,"id":83,"slug":84,"updated":85,"views":86},"wqxt7ag2gn7xcmk","pbc_2105096300","school_blogs","2026-06-16 05:54:47.852Z",{"category":69},{"blogIds":70,"collectionId":71,"collectionName":72,"created":73,"created_by":13,"id":64,"image":74,"image_alt":75,"image_path":76,"label":77,"name":78,"priority":79,"publish_at":80,"scheduled_at":75,"status":81,"updated":82,"updated_by":13},[],"sclcatblg987654321","school_category_blogs","2026-03-04 08:33:53.210Z","59ty92ns80w_15oc1implw.png","","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclcatblg987654321\u002Fwqxt7ag2gn7xcmk\u002F59ty92ns80w_15oc1implw.png",{"en":78,"th":78},"Golang The Series",1,"2026-03-16 04:39:38.440Z","published","2026-06-07 06:45:03.856Z","kaofe0gfax0kvyb","golang-the-series-ep153-intro-to-vector-databases","2026-06-22 05:13:07.596Z",111,"fhmbbaccjb7dnb6",[20,25,29,34,38,43,47,51],"2026-06-22 02:19:47.086Z","ทำไม SQL แบบเดิมถึงค้นหาความหมายของ AI ไม่ได้? มารู้จักกับ Vector Database ฐานข้อมูลยุคใหม่ พร้อมเจาะลึก 3 ตัวท็อปอย่าง Pinecone, Weaviate และ Milvus สำหรับสาย Backend","Golang The Series EP.153: Vector Databases 101 - ทำความรู้จัก Pinecone, Weaviate และ Milvus","2026-06-22 02:19:47.090Z",{"th":84,"en":84}]