Dịch vụ Tài chính · CASE STUDY

Benchmarking MongoDB Atlas Vector Search cho khử trùng lặp eKYC với 10 triệu vector

KHÁCH HÀNG

MCredit

NGÀNH

Dịch vụ Tài chính

CÔNG NGHỆ

MongoDB Atlas · MongoDB Atlas Vector Search · HNSW · +3

NĂNG LỰC LIÊN QUAN

Nền tảng Data · Dịch vụ Tài chính

THÁCH THỨC

Thách thức.

MCredit cần đánh giá liệu vector search có thể hỗ trợ khử trùng lặp khuôn mặt 1:N quy mô lớn cho workflow eKYC hay không. Khi một danh tính mới được đăng ký, mô hình embedding do khách hàng phát triển chuyển ảnh khuôn mặt thành vector 1024 chiều, sau đó vector này phải được so sánh với repository vector hiện có để xác định danh tính trùng lặp hoặc nguy cơ gian lận. Vì vector search ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định khử trùng lặp, kiến trúc phải cân bằng độ trễ query thấp, throughput duy trì ổn định và độ chính xác retrieval cao, đồng thời không tạo ra mức suy giảm không chấp nhận được do approximation hoặc quantization.

GIẢI PHÁP

Giải pháp.

POC đánh giá MongoDB Atlas Vector Search bằng các search resource dedicated được tách khỏi workload database. Kiến trúc test sử dụng các node MongoDB replica set cho hoạt động database và các search node dedicated cho indexing và retrieval vector dựa trên HNSW, cho phép đo độc lập workload ghi và workload vector search. Testing được chia thành hai giai đoạn: môi trường 10 triệu vector tập trung vào latency, throughput, stability và hành vi build index; môi trường 1 triệu vector tập trung vào recall, dimensionality và độ chính xác quantization. Các tham số HNSW và vector float32 được đánh giá so với exact nearest-neighbor search để định lượng đánh đổi giữa hiệu năng và chất lượng retrieval. Dataset benchmark chủ yếu là synthetic và được thiết kế để đánh giá hành vi hệ thống ở quy mô lớn. Vì vậy, các số lượng vector được báo cáo mô tả môi trường test POC, không phải khối lượng dữ liệu production của MCredit. Các chỉ số recall mô tả độ trung thực retrieval so với exact nearest-neighbor search và không được diễn giải là độ chính xác nhận diện khuôn mặt.

KẾT QUẢ

01

Đạt hơn 1.200 QPS trong khi duy trì latency P95 dưới 10 ms trên workload test 10 triệu vector, cao hơn đáng kể mục tiêu benchmark tối thiểu 100 request mỗi giây.

02

Hoàn tất soak test kéo dài hơn 20 giờ với trên 98 triệu request, không ghi nhận timeout hoặc request error và duy trì hành vi memory ổn định của search process.

03

Đo được khoảng 99% Recall@10 so với exact nearest-neighbor search trên cùng dataset vector, xác nhận độ trung thực retrieval cao trong các cấu hình được test.

04

HNSW giảm thời gian search mỗi query khoảng 60 lần so với exhaustive exact search ở quy mô benchmark 10 triệu vector.

05

Scalar quantization giảm memory của index khoảng 3,3 lần, nhưng Exact Match@10 giảm từ khoảng 95% xuống khoảng 41%; float32 được giữ lại cho workload nhạy cảm với quyết định này.

TECHNOLOGIES

MongoDB AtlasMongoDB Atlas Vector SearchHNSWDedicated Search NodesMongoDB Replica Setfloat32 Vector Indexing

NĂNG LỰC LIÊN QUAN

Nền tảng DataDịch vụ Tài chính

CASE STUDY LIÊN QUAN

Dịch vụ Tài chính

Bullbit.ai

Xây dựng nền tảng AWS phục hồi tốt cho nền tảng giao dịch thời gian thực

Đọc Case Study

Dịch vụ Tài chính

FintechAI

Kỹ thuật nền tảng RAG tài chính trên AWS với Amazon Bedrock

Đọc Case Study

Dịch vụ Tài chính

HD Securities (HDS)

Thiết kế nền tảng GenAI và RAG bảo mật cho dịch vụ tài chính

Đọc Case Study

BÀI VIẾT LIÊN QUAN

MongoDB Atlas Vector Search ở quy mô 10 triệu vector

engineering insight

MongoDB Atlas Vector Search cho khử trùng lặp eKYC quy mô lớn: Bài học từ POC 10 triệu vector

Đối sánh danh tính quy mô lớn cần nhiều hơn một hệ thống vector search nhanh. Góc nhìn kỹ thuật này phân tích latency, throughput, recall, hành vi index và đánh đổi của quantization khi đánh giá MongoDB Atlas Vector Search cho workload eKYC 10 triệu vector.

Sep 21, 2026

Hệ sinh thái đối tác MongoDB Advanced Tier của TitanBases gồm Enterprise Advanced, Atlas, nền tảng dữ liệu vận hành, direct billing, search và ứng dụng sẵn sàng cho AI.

titanbases activity

TitanBases với tư cách Đối tác cấp Advanced của MongoDB tại Việt Nam và Đông Nam Á

TitanBases là đối tác cấp Advanced của MongoDB tại Việt Nam. Năng lực Data Platforms bao gồm MongoDB Enterprise Advanced, hiện đại hóa Atlas, workload vận hành và kiến trúc sẵn sàng cho AI; nội dung direct billing được đề cập riêng cho khách hàng Atlas đủ điều kiện.

Sep 25, 2026

engineering insight

Từ AI PoC đến Production: Kiến trúc doanh nghiệp cho ứng dụng OpenAI

Đưa một proof of concept OpenAI vào production cần nhiều hơn việc kết nối ứng dụng với model API. Hướng dẫn kỹ thuật này phân tích kiến trúc cần thiết để kết nối model với dữ liệu doanh nghiệp, retrieval, tool, kiểm soát bảo mật, đánh giá và vận hành production.

Sep 25, 2026

YOUR NEXT WORKLOAD

Let’s build what’s next.

Contact us