Vector Databases – das Rückgrat moderner KI-Anwendungen
🔹 Was ist eine Vector Database?
Eine Vector Database ist eine spezialisierte Datenbank, die Daten in Form von Vektoren speichert und verarbeitet. Ein Vektor ist eine mathematische Darstellung von Informationen, z. B. Text, Bild oder Audio, in einem hochdimensionalen Raum. Dadurch können Computer semantische Suchen durchführen – also nach „Bedeutung“ statt nur nach exakten Schlüsselwörtern.
🔹 Warum sind Vektoren wichtig?
Klassische Datenbanken arbeiten gut mit exakten Werten (z. B. Kundennummer, Artikel-ID), stoßen aber an Grenzen bei semantischer Nähe. Beispiele:
- Suche nach „Hund“ liefert auch „Welpe“ oder „Haustier“.
- Ein Bildersystem findet ähnliche Bilder ohne identische Schlagwörter.
🔹 Funktionsweise
- Embedding: KI-Modelle wandeln Texte, Bilder oder Audio in Zahlenreihen (Vektoren) um.
- Speicherung: Diese Vektoren werden in speziellen Strukturen wie ANN – Approximate Nearest Neighbor gespeichert.
- Ähnlichkeitssuche: Statt exakter Treffer wird nach „nächsten Nachbarn“ gesucht (Cosine Similarity, euklidische Distanz).
🔹 Typische Einsatzbereiche
- Semantische Suche: Suchmaschinen, die Bedeutung verstehen.
- Chatbots & RAG: KI-Assistenten, die interne Datenbanken durchsuchen.
- Bild- & Video-Suche: Finde ähnliche Bilder in großen Archiven.
- Empfehlungssysteme: Musik, Filme oder Produkte nach Ähnlichkeit.
- Betrugserkennung: Muster in Finanzdaten erkennen.
🔹 Bekannte Vector Databases
- Pinecone – Cloud-basiert für semantische Suche.
- Weaviate – Open Source mit KI-Integration.
- Milvus – hochskalierbare Open-Source-Lösung.
- FAISS – Facebook-Bibliothek für schnelle Ähnlichkeitssuche.
🔹 Vorteile
- Semantisches Verständnis statt nur Keywords.
- Schnelligkeit für Millionen Vektoren.
- Skalierbarkeit für Big Data.
- Flexibilität: Text, Bild, Audio und mehr.
🔹 Herausforderungen & Risiken
- Speicherbedarf: Hochdimensionale Vektoren brauchen viel Platz.
- Komplexität: Anspruchsvollere Abfragen als klassische SQL.
- Datenschutz: Embeddings können sensible Infos enthalten.
👉 Fazit
Vector Databases sind das Rückgrat moderner KI. Sie ermöglichen semantische Suche, Empfehlungssysteme und intelligente Chatbots. Ohne sie wären Anwendungen wie ChatGPT mit Unternehmenswissen (RAG) oder Bildersuche nach Ähnlichkeit kaum möglich.