KI-Glossar
Vector Database
Datenbanken für semantische Ähnlichkeitssuche
Vector Databases (Vektordatenbanken) sind spezialisierte Datenbanken, die Daten als mathematische Vektoren speichern und extrem schnelle Ähnlichkeitssuchen ermöglichen.
Warum Vektordatenbanken?
Klassische Datenbanken suchen nach exakten Matches. Vector Databases finden ähnliche Bedeutungen: "Apfel" findet auch "Birne" oder "Obst".
Wie funktioniert es?
1. Text/Bilder werden durch KI-Modelle in Vektoren umgewandelt (Embeddings)
2. Vektoren werden indexiert für schnelle Suche
3. Bei Anfragen wird per Ähnlichkeitsmaß (z.B. Cosine Similarity) gesucht
Populäre Vektordatenbanken
Pinecone: Fully-managed, einfach zu starten
Weaviate: Open Source, Hybrid-Suche
Qdrant: Rust-basiert, sehr performant
Chroma: Einfach, ideal für Prototypen
pgvector: PostgreSQL-Extension
Typische Anwendungen
• RAG-Systeme für LLM-basierte Chatbots
• Semantische Dokumentensuche
• Empfehlungssysteme
• Anomalie-Erkennung
Verwandte Begriffe
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