Vektor-Datenbanken: Die revolutionäre Technologie hinter der KI-Suche

Wenn Sie versuchen, einen KI-Agenten oder eine Suchmaschine zu bauen, sind Sie bestimmt schon auf das Thema Vektor-Datenbanken gestoßen.

Vektor-Datenbanken sind ein zentrales Element im Zusammenspiel von Daten, Ressourcen und Anfragen – aber der Einstieg kann einschüchternd sein. Ich kenne das: Man stößt auf Begriffe wie Einbettungen und unscharfe Suche und fragt sich, ob man übertreibt oder etwas Grundlegendes übersieht.

Wer entscheidet, welche YouTube-Videos empfohlen werden? Wie gleichen Suchmaschinen Tippfehler aus? Warum zeigt mir Instagram immer den perfekten flauschigen Hund?

In diesem Artikel beleuchten wir die Welt der Vektoren, Ähnlichkeiten und der semantischen Suche – und wie Sie damit individuellere Anwendungen bauen können.

Was ist eine Vektor-Datenbank?

Eine Vektor-Datenbank speichert Daten als Sammlung numerischer Darstellungen (sogenannte Vektoren), die die Bedeutung der Daten erfassen. So kann man nach Ähnlichkeit suchen, nicht nur nach bestimmten Schlüsselwörtern.

Vektor-Datenbanken sind eine Schlüsseltechnologie moderner Chat-, Such- und Empfehlungssysteme.

Wie funktionieren Vektor-Datenbanken?

Vektor-Datenbanken speichern Texte, Bilder und Tabellen als eine Reihe von Vektoren, auch Einbettungen genannt. Jeder dieser Vektoren besteht aus Zahlen, die auf den ersten Blick wenig aussagen, aber im Hintergrund die abstrakte Bedeutung der Daten abbilden.

Diese Daten – seien es E-Mails, Gesprächsprotokolle oder Produktbeschreibungen – werden nicht durch Zahlen ersetzt, sondern indexiert.

Diese kleinen, dichten Einbettungen machen das Auffinden von Informationen effizient und inhaltlich sinnvoll. Sie ermöglichen es, Elemente anhand ihrer Ähnlichkeit zu vergleichen.

Zentrale Konzepte

Was ist ein Einbettungsmodell?

Einbettungsmodelle sind Machine-Learning-Modelle, die darauf trainiert sind, Daten in Einbettungen umzuwandeln.

Diese Modelle werden darauf trainiert, Daten in einen Vektor (unsere Einbettung) zu komprimieren und daraus wiederherzustellen. Der komprimierte Vektor speichert so viel semantische Information wie möglich.

Das heißt, sie speichern nicht nur die Wörter, sondern auch die dahinterstehenden Ideen. Zum Beispiel kann eine Einbettung erfassen, dass:

• „Welpe“ und „Hund“ eng miteinander verwandt sind
• „Wie setze ich mein Passwort zurück?“ inhaltlich ähnlich ist wie „Kann mich nicht in mein Konto einloggen“
• „günstiger Laptop“ und „preiswerter Computer“ das Gleiche meinen
  

Solche Muster helfen KI-Agenten und Suchmaschinen, Eingaben nach Bedeutung zu vergleichen – nicht nur nach Schlüsselwörtern.

Was ist semantische Suche?

Wie werden also Embeddings auf Ähnlichkeit verglichen?

Wie bereits erwähnt, ist ein Embedding-Vektor eine Zahlenreihe. Diese Zahlen repräsentieren einen Punkt in einem hochdimensionalen Raum. Wir können uns Dinge in 2D oder 3D vorstellen, aber was ist mit 384 Dimensionen? Statt X, Y und Z gibt es Hunderte von Werten, die zusammen einen eindeutigen Punkt bestimmen.

Diese Vektoren ermöglichen es, die „Nähe“ von zwei Inhalten zu messen – nicht anhand der Wörter, sondern anhand der Bedeutung.

Semantische Suche wandelt eine Anfrage in einen Vektor um und sucht in der Datenbank nach den nächsten Vektoren. Diese Ergebnisvektoren sollten im Idealfall der Anfrage des Nutzers am ähnlichsten sein.

Approximate Nearest Neighbor (ANN) Suche

Die semantische Suche wird mit einem Algorithmus für Approximate Nearest Neighbor (ANN) durchgeführt. Das Ziel von ANN ist es, die Frage zu beantworten: „Welcher Vektor in meiner Datenbank ist meinem Suchvektor am ähnlichsten?“

Es gibt verschiedene ANN-Algorithmen, die jeweils eigene Stärken haben. Zum Beispiel:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW ist für Echtzeit- und latenzarme Suche optimiert. Ideal für personalisierte Feeds und Empfehlungssysteme – überall dort, wo schnell in sich ständig ändernden Daten gesucht werden muss.

Inverted File Index (IVF)

IVF eignet sich besser für große, weitgehend unveränderte Datenbestände – etwa Produktkataloge im E-Commerce oder wissenschaftliche Publikationsverzeichnisse.

In der Praxis ist der Algorithmus meist in der verwendeten Such-Engine oder Plattform integriert und bleibt im Hintergrund.

Anwendungsfälle für Vektor-Datenbanken

Jetzt, da wir wissen, wie Vektoren erstellt und verglichen werden, schauen wir uns an, wie sie Anwendungen antreiben können.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Diese LLM-Strategie ist derzeit in aller Munde – und das aus gutem Grund: RAG ist zuverlässig, präzise und liefert spezifische Antworten, ermöglicht durch Vektor-Datenbanken.

Bei RAG wird die Nutzeranfrage eingebettet und mit den übrigen Datenbankeinträgen verglichen. Das Modell bezieht sich dann beim Antworten auf diese ähnlichen Einträge.

RAG verhindert, dass sich das Modell nur auf sein internes Wissen oder den bisherigen Gesprächsverlauf verlässt – beides kann unzuverlässig oder irrelevant sein.

Angenommen, Sie bitten um eine Zusammenfassung von Napoleons Kindheit. Die Antwort des Modells klingt plausibel, aber ist sie auch korrekt? Mit RAG werden relevante Dokumente zu Ihrer Anfrage genutzt, um die Antwort des Modells zu steuern. So können Sie die Originalquelle überprüfen und die Ergebnisse des Modells nachvollziehen.‍

Wenn Sie sehen möchten, wie das praktisch aussieht, finden Sie hier eine Anleitung zum Bau eines Chatbots mit RAG.

Produkt- und Inhaltsempfehlungen

Vektor-Datenbanken dienen nicht nur dazu, Nutzeranfragen zu beantworten. Sie können auch das Nutzererlebnis optimieren.

Indem das Navigationsverhalten der Nutzer verfolgt und ähnliche Elemente gruppiert werden, können Unternehmen die besten Produkte oder Inhalte für Empfehlungen bestimmen.

Das ist ein gutes Beispiel für das, was wir als Algorithmus bezeichnen: gezielte Empfehlungen und personalisierte Werbung.

Denken Sie an eine Video-Plattform: Jedes Video hat seine eigene Einbettung in der Datenbank. Wenn Sie eines anschauen, kann das System andere mit ähnlichen Einbettungen vorschlagen – also ähnliche Inhalte, auch wenn Titel oder Tags ganz unterschiedlich sind.

Mit der Zeit entsteht aus Ihrem Verlauf eine Art persönlicher „Wolke“ von Einbettungen, die dem System hilft, Ihre Vorlieben zu verstehen und passende Empfehlungen zu geben.

Die Vorteile von Vektor-Datenbanken gegenüber klassischen Datenbanken

Nachdem wir nun wissen, wie und was Vektor-Datenbanken leisten, stellt sich die Frage nach dem Warum: Welche Vorteile bieten sie für Chatbots und Suchmaschinen?

1. Sie liefern Chatbots mehr Kontext

LLMs neigen dazu, in langen Gesprächen Informationen zu vergessen oder zu halluzinieren. Nutzer und Entwickler wissen oft nicht, welche Informationen behalten werden.

Mit Strategien wie RAG durchsucht das Modell die Datenbank passend zur Anfrage, um die nötigen Informationen für eine präzise Antwort zu finden.

Statt das Modell immer wieder zu erinnern oder zu korrigieren, speichern Vektor-Datenbanken relevante Informationen und stellen sie gezielt bereit.

2. Sie machen Suchergebnisse tippfehler-tolerant

Selbst wenn wir die richtigen Schlüsselwörter kennen, ist Suchen oft ungenau.

golfen retriever ≠ golden retriever, aber Ihre Suchmaschine sollte das erkennen.

Wenn wir Anfragen wortwörtlich abgleichen, würde ein Tippfehler oder falsch geschriebenes Wort eine relevante Option ausschließen.

Wenn wir die Bedeutung der Suchanfrage abstrahieren, spielt die genaue Schreibweise oder Formulierung kaum noch eine Rolle.

3. Sie ermöglichen unscharfe Suchanfragen

Bei der Suche geht es weniger um Schlüsselwörter als vielmehr um ✨Stimmung✨.

Wenn Text in einen Embedding-Vektor umgewandelt wird, kann er im schwer greifbaren Stimmungsraum gespeichert werden. Das bedeutet zum Beispiel:

„Wo bekomme ich hier einen richtig guten Flat White?“

sieht auf den ersten Blick nicht aus wie

„Die besten Orte für einen Koffeinkick in der Nähe“

aber Ihre Suchmaschine wird beide trotzdem als ähnlich erkennen. Das liegt daran, dass die Embeddings der beiden Sätze sehr nah beieinander liegen, obwohl sie unterschiedlich formuliert sind.

4. Vektor-Datenbanken können verschiedene Modalitäten vergleichen

Daten gibt es in allen Formen, Größen und Typen. Oft müssen wir Daten unterschiedlicher Art miteinander vergleichen – zum Beispiel mit Text nach Produktbildern suchen und filtern.

Multimodale Modelle sind darauf trainiert, verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Audio und Video miteinander zu vergleichen.

Dadurch wird es einfacher, über Ihre Inhalte zu sprechen. Sie können ein Produkt anhand einer Bildbeschreibung finden oder nach Diagrammen in Alltagssprache fragen.

So bauen Sie einen KI-Agenten mit intelligenter Suchfunktion

Wenn Sie neu bei semantischer Suche sind, haben Sie wahrscheinlich viele Fragen:

Wie bereite ich meine Daten vor?

Welche Daten sollte ich einbeziehen?

Welches Embedding-Modell soll ich verwenden… und wie erkenne ich, ob es funktioniert?

Zum Glück müssen Sie nicht alles von Anfang an wissen. So gelingt der Einstieg in wenigen Schritten:

1. Anwendungsfall definieren

Starten Sie mit etwas Einfachem und Nützlichem. Hier ein paar Beispiele zur Inspiration:

• Ein Einzelhandels-Chatbot, der Kunden hilft, die passenden Produkte nach ihren Bedürfnissen und Vorlieben zu finden. Fragen Sie zum Beispiel: „Welche Winterjacke zum Wandern unter 150 € kannst du empfehlen?“

• Ein Ticketing-Bot , der IT-Anfragen von Mitarbeitenden in Echtzeit sortiert. Zum Beispiel: „Gibt es noch offene Tickets mit hoher Priorität zum Thema VPN-Zugang?“

• Ein Business-Process-Automation -Agent, der die Auftragsabwicklung von Anfang bis Ende steuert. Zum Beispiel: „Wurde die Bestellung von Smith schon verschickt und ist die Bestätigungs-E-Mail raus?“

Alle diese Lösungen sind schnell gebaut, leicht zu testen und bieten sofort einen Mehrwert.

2. Wählen Sie Ihre Plattform

Falls Vektor-Datenbanken zu abstrakt wirken, gibt es zahlreiche Chatbot-Plattformen, die Embeddings und Clustering im Hintergrund für Sie übernehmen.

3. Sammeln Sie Ihre Daten

Starten Sie mit dem, was Sie bereits haben – Textdateien, PDFs, Tabellen. Eine gute Plattform übernimmt die Formatierung für Sie: Einfach hochladen, und das Einbetten und Indexieren läuft automatisch.

Einige Details hängen von der gewählten Plattform ab. Hier finden Sie Tipps, wie Sie das Beste aus Ihren Daten herausholen.

4. Fügen Sie eine Beschreibung hinzu

Schreiben Sie eine kurze, leicht verständliche Beschreibung, wofür Ihr Bot gedacht ist.

Das hilft, Tonfall und Erwartungen festzulegen: Wie soll der Bot mit Nutzenden sprechen, welche Fragen sind zu erwarten und auf welche Daten kann er zugreifen.

Zum Beispiel:
„Sie sind ein Support-Assistent für das HR-Team. Helfen Sie Mitarbeitenden, Richtlinien zu finden und Fragen zu Urlaub und Benefits zu beantworten. Nutzen Sie Informationen aus dem Mitarbeiterhandbuch und HR-Dokumenten. Seien Sie klar und höflich. Falls Sie etwas nicht wissen, bitten Sie die Nutzer:innen, sich an HR zu wenden.“

5. Testen und optimieren Sie

Testen Sie Ihre Einrichtung mit echten Anfragen. Stellen Sie Fragen, wie sie Ihre Kund:innen stellen würden. Sind die Ergebnisse relevant? Präzise?

Passen Sie Ihren Bot bei Bedarf an:

• Unvollständige Ergebnisse? Erhöhen Sie die Anzahl der Textabschnitte für ausführlichere Antworten.
• Langsame Antworten? Wählen Sie ein schnelleres Modell.
• Falsche Antworten? Probieren Sie ein genaueres Modell oder fügen Sie relevante Daten hinzu.

Plattformen sind sehr anpassbar – Probleme lassen sich meist durch Konfiguration lösen, etwa durch Auswahl anderer Modelle oder Anpassung der Beschreibung.

Intelligentere Suchfunktionen entwickeln

Mit den jüngsten Fortschritten in der KI ist durchsuchbare Information nicht mehr nur ein Extra – sie wird zunehmend vorausgesetzt.

Sie müssen kein Experte für ANN oder Embeddings sein, um intelligente Suchfunktionen zu bauen. Unsere Plattform bietet Ihnen sofort einsatzbereite Tools für semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation – ganz ohne Datenvorbereitung.

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FAQs

1. Wie bewerte ich die Leistung einer Vektor-Datenbank?

Um die Leistung einer Vektor-Datenbank zu bewerten, messen Sie die Abfrage-Latenz (wie schnell Ergebnisse geliefert werden), Recall oder Präzision (wie relevant die Ergebnisse sind) und Skalierbarkeit (wie gut sie mit wachsendem Datenvolumen und Anfragen umgeht). Testen Sie mit echten Suchanfragen, um sicherzustellen, dass Geschwindigkeit und Genauigkeit auch unter Last stimmen.

2. Wie hoch ist der Speicherbedarf für großskalige Vektordaten?

Der Speicherbedarf für große Mengen an Vektordaten hängt von der Anzahl der Vektoren und deren Dimensionen ab – zum Beispiel benötigen 1 Million Vektoren mit 768 Dimensionen als 32-Bit-Floats über 3 GB Rohspeicher. Im großen Maßstab (Millionen bis Milliarden Vektoren) sollten Sie mit Dutzenden bis Hunderten GB rechnen und Optionen wie Komprimierung oder approximative Indizierung nutzen, um Speicherplatz zu sparen.

3. Was passiert, wenn zwei sehr unterschiedliche Dokumente durch Rauschen oder Modell-Bias ähnliche Embeddings erhalten?

Wenn zwei nicht zusammenhängende Dokumente ähnliche Embeddings erzeugen, kann das System falsche Ergebnisse liefern. Um das zu vermeiden, können Sie Ihr Embedding-Modell mit domänenspezifischen Daten feinabstimmen oder hybride Suchmethoden einsetzen, die Vektoren mit Metadaten oder Schlüsselwortfiltern kombinieren.

4. Wie werden Vektordaten versioniert und im Laufe der Zeit verwaltet?

Vektordaten werden versioniert, indem die Eingabedaten und das verwendete Embedding-Modell dokumentiert werden. Üblich ist es, zeitgestempelte Snapshots zu speichern und Indexversionen zu kennzeichnen.

5. Ist es möglich, traditionelle Stichwortsuche mit der Vektorsuche zu kombinieren?

Ja, die Kombination aus klassischer Schlüsselwortsuche und Vektorsuche nennt sich hybride Suche und wird von vielen Plattformen wie Elasticsearch oder Vespa unterstützt. Diese Methode verbessert die Relevanz, indem sie für präzise Anfragen lexikalisches Matching und für das Verständnis des Kontexts semantische Vektorähnlichkeit nutzt.