Was ist eine Vektordatenbank und warum ist sie wichtig?
Vektordatenbanken speichern sogenannte „Vektoren“. Das sind Zahlenlisten, die den Inhalt von Texten oder Bildern beschreiben. Diese Technik wird zum Beispiel bei Chatbots oder Suchsystemen mit Künstlicher Intelligenz (KI) verwendet.
Wenn man viele Dokumente hat, hilft eine Vektordatenbank dabei, schnell die Inhalte zu finden, die zu einer Frage passen – nicht nur mit Schlüsselwörtern, sondern auf Basis der Bedeutung.
Normale Datenbanken sind für strukturierte Daten gedacht, zum Beispiel Tabellen. Vektordatenbanken sind speziell dafür gemacht, Millionen oder sogar Milliarden solcher Vektoren schnell zu durchsuchen. Das ist besonders wichtig, wenn man viele Daten hat – zum Beispiel 10 Gigabyte an Texten.
Welche Open-Source-Vektordatenbanken gibt es?
Es gibt viele gute, kostenlose Lösungen. Hier sind die bekanntesten:
Milvus
Milvus ist für große Datenmengen optimiert und sehr leistungsfähig – auch mit GPU-Unterstützung. Es eignet sich besonders gut für skalierbare RAG-Systeme.
- Suchmöglichkeiten: IVF (Inverted File Index), HNSW (Hierarchical Navigable Small World), ANNOY, FLAT, PQ
- Vorteile: Sehr skalierbar, unterstützt viele Index-Typen, schnelle Suchen auch bei Milliarden von Vektoren
- Einsatz: Große Produktionssysteme
Weaviate
Weaviate ist einfach zu benutzen, bietet gute Performance und lässt sich gut in bestehende Systeme integrieren. Ideal für mittlere bis große Anwendungen.
- Suchmöglichkeiten: HNSW (standardmäßig), hybrides Scoring mit Text und Filtern
- Vorteile: Einfache API, gute Erweiterbarkeit, starke Community
- Einsatz: Skalierbare KI-Anwendungen, semantische Suche
Chroma
Chroma legt den Fokus auf Entwicklerfreundlichkeit und einfache Integration. Die Daten liegen im Arbeitsspeicher, was schnelle Suchen ermöglicht.
- Suchmöglichkeiten: HNSW (automatisch), flache Vektorsuche
- Vorteile: Sehr schnelle Suche bei kleinen bis mittleren Datensätzen, einfacher Start
- Einsatz: Prototyping, kleinere Anwendungen mit LLMs
FAISS
FAISS ist eine Bibliothek, keine fertige Datenbank. Du hast viel Kontrolle, musst aber selbst mehr integrieren und verwalten.
- Suchmöglichkeiten: IVF, HNSW, PQ (Product Quantization), FLAT, Disk-basierte Indizes
- Vorteile: Hohe Flexibilität, GPU-Unterstützung, geeignet für riesige Datensätze
- Einsatz: Individuelle Lösungen mit hohem Performance-Anspruch
Qdrant
Qdrant kombiniert gute Performance mit einfacher Bedienung und moderner API. Es unterstützt auch hybride Suchen (Text + Vektor).
- Suchmöglichkeiten: HNSW, Filter-basierte Suchen, hybride Suchen mit sparse/dense Kombination
- Vorteile: Sehr flexibel, gute Filtermöglichkeiten, einfach in Betrieb zu nehmen
- Einsatz: Semantische Suche mit Filterlogik, Produktivsysteme
Fazit
Wenn du große Textmengen mit KI analysieren oder durchsuchen willst, brauchst du eine gute Vektordatenbank.
Für Datensätze ab 10 GB empfehlen sich Milvus oder Weaviate, weil sie sehr leistungsfähig und skalierbar sind.
Je nach Anwendungsfall können aber auch Chroma, Qdrant oder FAISS die richtige Wahl sein.
Mit den passenden Tools und etwas Planung steht deinem KI-Projekt nichts mehr im Weg.
