Vektordatenbank
Auch bekannt als: Vector Database · Embedding-Datenbank
Eine Vektordatenbank speichert Inhalte nach ihrer Bedeutungsähnlichkeit statt nach exakter Übereinstimmung, wie eine klassische Datenbank es tut.
Eine klassische Datenbank findet einen Datensatz, wenn ein Wert exakt oder mit Platzhaltern übereinstimmt. Eine Vektordatenbank speichert stattdessen für jeden Text einen sogenannten Vektor, eine Zahlenreihe, die dessen Bedeutung im Vergleich zu anderen Texten beschreibt, und findet darüber Inhalte, die inhaltlich ähnlich sind, auch wenn kein Wort übereinstimmt. Sie existiert, weil Sprache selten exakt wiederholt wird, eine Suche aber trotzdem den passenden Absatz finden soll.
In der Praxis wird jedes Dokument, jeder Absatz oder jede Produktbeschreibung beim Einspielen in einen solchen Vektor umgewandelt. Eine Suchanfrage wird auf dieselbe Weise umgewandelt, und die Datenbank liefert die Vektoren zurück, die dem am nächsten liegen, also die inhaltlich ähnlichsten Textstellen. Genau dieser Suchschritt ist die Grundlage, auf der ein RAG-System vor der Antwort passende Dokumente heraussucht.
Ein Missverständnis ist, eine Vektordatenbank könnte eine normale Datenbank ersetzen. Sie ist für Ähnlichkeitssuche gemacht, nicht für exakte Abfragen wie Kundennummern oder Lagerbestände, und liefert die nächstliegenden Treffer auch dann, wenn keiner davon wirklich passt. Ähnlichkeit ist zudem keine Garantie für Richtigkeit, weshalb die gefundenen Treffer immer noch geprüft werden müssen.
Was das im Betrieb heißt
Für einen Betrieb ist die Vektordatenbank kein Produkt, das man für sich allein anschafft, sondern ein technischer Baustein hinter einem RAG-Projekt, wenn die eigenen Dokumente durchsuchbar gemacht werden sollen. Wichtig ist, dass nur die Inhalte eingespielt werden, die auch gefunden werden dürfen. NDVDL richtet solche Suchsysteme im Rahmen von RAG-Projekten ein.
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