Vektordatenbanken: Das Rückgrat moderner KI-Anwendungen
Wer KI-Anwendungen wie RAG, semantische Suche oder Empfehlungssysteme bauen will, kommt an **Vektordatenbanken** nicht vorbei. Sie speichern Daten nicht als Tabellen oder Dokumente, sondern als hochdimensionale Vektoren — numerische Repräsentationen von Texten, Bildern oder anderen Daten. Das ermöglicht blitzschnelle Ähnlichkeitssuchen.
Wie funktioniert eine Vektordatenbank?
#### Schritt 1: Embedding-Erstellung
Texte oder andere Daten werden durch ein Embedding-Modell in Vektoren umgewandelt. Ein Satz wird zu einem Array aus Hunderten oder Tausenden Zahlen, die seine semantische Bedeutung repräsentieren.
#### Schritt 2: Speicherung und Indexierung
Die Vektoren werden in der Datenbank gespeichert und mithilfe spezieller Algorithmen (z.B. HNSW, IVF) indexiert, die schnelle Nearest-Neighbor-Suchen ermöglichen.
#### Schritt 3: Ähnlichkeitssuche
Bei einer Suchanfrage wird der Suchtext ebenfalls in einen Vektor umgewandelt. Die Datenbank findet dann die semantisch ähnlichsten gespeicherten Vektoren — unabhängig von exakten Wortübereinstimmungen.
Der große Vorteil: Eine Suche nach "Wie kündige ich meinen Vertrag?" findet auch Dokumente, die von "Vertragsbeendigung" oder "Kündigungsfrist" sprechen, ohne dass diese Wörter exakt übereinstimmen müssen.
Anbieter im Vergleich
#### Pinecone (Cloud-Native)
#### Weaviate (Open Source + Cloud)
#### pgvector (PostgreSQL-Erweiterung)
Entscheidungshilfe
| Kriterium | Pinecone | Weaviate | pgvector |
|-----------|----------|----------|----------|
| Einfachheit | Sehr hoch | Mittel | Hoch |
| Self-Hosting | Nein | Ja | Ja |
| Performance (groß) | Sehr gut | Sehr gut | Gut |
| Kosten (Start) | Niedrig | Niedrig | Sehr niedrig |
| Integration | API | API + GraphQL | SQL |
Unsere Empfehlung
Fazit
Die Wahl der richtigen Vektordatenbank hängt von Ihren Anforderungen an Performance, Datenschutz und Betriebsaufwand ab. BENFILO hilft Ihnen bei der Evaluierung und Implementierung der optimalen Lösung für Ihre KI-Anwendungen.