Rückgrat der KI-Ära: Moderne Vektordatenbanken im Marktüberblick
Neue Player, hybride Suchansätze und ZeroOps-Architekturen mischen den Markt der Vektordatenbanken auf und stellen bisherige Datenbanklogiken infrage.
- Dr. Fabian Deitelhoff
Vektordatenbanken sind spezialisierte Systeme zum Speichern und Durchsuchen hochdimensionaler Vektor-Embeddings. Sie ermöglichen beispielsweise semantische Suche, Recommendation Engines und Retrieval Augmented Generation (RAG). Während traditionelle relationale oder dokumentenorientierte Datenbanken vor allem strukturierte Daten verwalten, speichern Vektordatenbanken numerische Repräsentationen – erzeugt aus Texten, Bildern, Audio oder Code. Die Nähe zwischen zwei Vektoren lässt sich über Distanzfunktionen wie Kosinus- oder euklidische Distanz berechnen. Suchanfragen liefern daher semantisch ähnliche Ergebnisse statt exakter Schlüsselworttreffer.
Die Entwicklung ist eng mit dem Durchbruch großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) verbunden. LLMs erzeugen Embeddings, die das Wissen in numerische Räume abbilden. Für personalisierte Antworten müssen Chatbots Dokumente nach Relevanz durchsuchen und den Kontext an das Modell anhängen. Daten liegen jedoch in unstrukturierten Formaten vor. Hier bietet eine Vektordatenbank eine persistent verfügbare, skalierbare Infrastruktur, die eingehende Texte automatisiert vektorisiert und mit Metadaten verknüpft, um schnelle Ähnlichkeitssuchen zu ermöglichen.
- Vektordatenbanken speichern und verwalten Informationen in Vektoren.
- Sie eignen sich besonders für KI-Anwendungen, bei denen eine semantische Suche in einer großen Menge unstrukturierter Daten wie Texten, Bildern und Audiodaten nötig ist.
- Wichtige Kriterien für die Wahl einer Vektordatenbank sind Skalierbarkeit, Performance, Sucharten, Multitenancy, Sicherheit und Compliance.
Bloße Vektorindizes wie Faiss sind nicht mit Vektordatenbanken gleichzusetzen. Faiss ist eine C++-Bibliothek von Meta für effiziente Ähnlichkeitssuche, die unter anderem CPU- und GPU-beschleunigte Indizes bereitstellt. Vollwertige Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus und Chroma bauen auf solchen Indexalgorithmen auf, bieten jedoch zusätzlich CRUD-Schnittstellen, Skalierung, Zugriffskontrollen und Integrationen.
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