Vector Databases: Das Rückgrat moderner KI-Anwendungen
Pinecone, Weaviate, Chroma – Vector-Datenbanken sind der Schlüssel zu RAG und semantischer Suche. Ein Vergleich.
Hinter jeder guten RAG-Implementierung steht eine Vector-Datenbank. Sie speichern Embeddings und ermöglichen blitzschnelle Ähnlichkeitssuchen.
Was sind Vektoren?
Text, Bilder oder Audio werden durch KI-Modelle in hochdimensionale Zahlenvektoren umgewandelt. Ähnliche Inhalte haben ähnliche Vektoren – das ermöglicht semantische Suche.
Die wichtigsten Player
Pinecone: Managed Service, sehr schnell, einfache API
Weaviate: Open Source, GraphQL-API, Hybrid-Suche
Chroma: Einfachste Integration, ideal für Prototypen
Milvus: Enterprise-ready, skaliert auf Milliarden Vektoren
pgvector: PostgreSQL-Extension, kein neues System nötig
Auswahlkriterien
Datenmenge (Millionen vs. Milliarden Vektoren)
Latenz-Anforderungen
Hosting-Präferenz (Cloud vs. Self-hosted)
Budget (Pinecone ab $70/Monat, Chroma kostenlos)
Best Practices
Wählen Sie das richtige Embedding-Modell (OpenAI ada-002 oder offene Alternativen wie BGE). Chunken Sie Dokumente sinnvoll (500-1000 Tokens). Testen Sie verschiedene Similarity-Metriken.
