Das KI-Vokabular · 03 Mit KI arbeiten
Was ist Vektordatenbank?
Eine Datenbank, die Embeddings speichert, damit du deine Dokumente nach Bedeutung statt nach exakten Stichwörtern durchsuchen kannst.
Eine Vektordatenbank (englisch: Vector Database) speichert Embeddings: Zahlenlisten, die die Bedeutung von Textstücken darstellen. Kommt eine Frage, wird sie ebenfalls in ein Embedding umgewandelt, und die Datenbank findet schnell die gespeicherten Textstellen, deren Bedeutung am nächsten liegt. Dieser Suchschritt ist der Motor hinter den meisten RAG-Systemen.
Bevor Dokumente hineinkommen, werden sie meist durch Chunking in kleinere Stücke geteilt. Vektorsuche gibt es als eigene Datenbank oder als Funktion gewöhnlicher Datenbanken und KI-Plattformen.
Warum es für dich wichtig ist
Wenn du einen Assistenten willst, der aus dem Wissen deines Unternehmens antwortet, brauchst du irgendeine Form von Vektorsuche. Liefert sie die falschen Stellen, lohnt sich meist ein Blick darauf, wie Chunks und Embeddings eingerichtet sind.
Own it
Eine Vektordatenbank enthält eine aufbereitete Kopie deines Wissens. Wisse, wo sie gehostet wird, wer darauf zugreifen kann und ob du sie exportieren oder woanders neu aufbauen kannst. Das ist Teil deiner Datensouveränität.
Woher es kommt
Die Suche nach Ähnlichkeit ist Jahrzehnte alt, aber zwei Schritte brachten sie in KI-Produkte. 2017 veröffentlichte Facebook FAISS, eine Bibliothek für schnelle Ähnlichkeitssuche über Milliarden von Vektoren. Um 2021 begannen Unternehmen wie Pinecone, verwaltete „Vektordatenbanken“ als eigene Produktkategorie zu verkaufen, und mit RAG hob der Begriff nach dem Start von ChatGPT ab.
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