Was sind Vektordatenbanken und wie funktionieren sie?

Eine Vektordatenbank ist ein Datenbanktyp, der für die Speicherung, Verwaltung und Abfrage hochdimensionaler Vektoren konzipiert ist, die komplexe Daten wie Bilder, Text oder andere Informationen repräsentieren.

Vektordatenbanken sind wahre Kraftpakete, die speziell für die Speicherung, Verwaltung und Abfrage komplexer Daten wie Bilder, Text und sogar abstrakter Konzepte konzipiert sind. Ihre wahre Stärke liegt jedoch in der blitzschnellen Suche nach Ähnlichkeiten, mit der sie im Handumdrehen die Nadel im digitalen Heuhaufen finden.

In einer Welt, in der das Verstehen von Kontexten und das Auffinden subtiler Zusammenhänge über den Erfolg oder Misserfolg eines Nutzererlebnisses entscheiden können, sind Vektordatenbanken unverzichtbar geworden. Sie sind die Grundlage und der Antrieb für innovative Anwendungen in der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und in Empfehlungssystemen.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Vektordatenbanken beim Speichern und Abrufen verschiedener Datentypen funktionieren.

Sie werden verstehen, wie sie verschiedene Datentypen speichern und abrufen, deren Anwendung in der Praxis kennenlernen und sehen, wie sie Ihr Business verbessern können - und das alles bei gleichzeitiger Reduzierung Ihrer persönlichen Arbeitsbelastung.

Laut Datenquellen von 2023 geben 42 % der befragten Unternehmen an, dass sie KI in ihrem Unternehmen einsetzen, und weitere 40 % der Befragten geben an, dass sie den Einsatz von KI testen. Diese Technologie ist ein entscheidender Faktor bei der Suche nach hilfreichen Mustern in Daten und spart Unternehmen Zeit bei der Herstellung profitabler Verbindungen. KI kann jedoch nicht die ganze Arbeit allein erledigen.

Hier kommen die Vektordatenbanken ins Spiel. Sie sind die treibende Kraft hinter zahlreichen Algorithmen des maschinellen Lernens und spielen eine entscheidende Rolle in allen KI-Bereichen, von der traditionellen KI bis hin zu hochmodernen generativen Modellen. Durch das Hinzufügen von Inhalten zu einer Vektordatenbank speichern Sie nicht nur Daten, sondern füttern ein System, das lernt und sich mit Ihrem Unternehmen weiterentwickelt. Die Schönheit von Vektordatenbanken geht jedoch über das maschinelle Lernen hinaus. Sie eröffnen eine Welt der Möglichkeiten, von der Verbesserung der Suchfunktionen bis hin zu hyperpersonalisierten Kundenerlebnissen.

Einfach ausgedrückt ist eine Vektordatenbank eine Sammlung von Daten, die in Zahlenreihen (Vektoren) konvertiert und gespeichert werden. Dies macht es einfach, diesen Inhalt mathematisch zu manipulieren. Da Maschinen nicht wie wir mit der Welt interagieren, nehmen sie Daten als eine Reihe von Zahlen wahr.

Die Algorithmen, die durch Vektordatenbanken ermöglicht werden, geben KI-Programmen die Möglichkeit, Muster in Inhalten zu finden. Diese Muster bilden die Grundlage für das kontextbezogene Lernen, dem Sie begegnen, wenn Sie mit einem KI-System interagieren. Mit zunehmender Qualität der Inhalte können KI-Programme im Laufe der Zeit versteckte Zusammenhänge finden, Vorhersagen treffen und Inhalte auf bemerkenswerte Weise generieren oder zusammenfassen.

In KI-basierten Bilderkennungsanwendungen können Bilder als hochdimensionale Vektoren kodiert werden. Eine Vektordatenbank kann durch den Vergleich der Vektoren, die diese Bilder darstellen, dazu beitragen, schnell Bilder zu finden, die einem gesuchten Bild visuell ähnlich sind. Dies ist viel schneller und genauer als der Vergleich von Bildern Pixel für Pixel.

In NLP können Vektoren Wörter, Sätze oder sogar ganze Dokumente darstellen. Eine Vektordatenbank kann dann dazu verwendet werden, Texte zu finden, die semantisch ähnlich sind, auch wenn sie nicht genau die gleichen Wörter enthalten. Diese Fähigkeit ist von grundlegender Bedeutung für Anwendungen wie Suchmaschinen, Chatbots und Empfehlungssysteme, bei denen es wichtiger ist, die Bedeutung hinter den Wörtern zu verstehen als nur die passenden Schlüsselwörter. Sie ist auch wichtig für den effektiven Einsatz von generativer KI in vielen Systemen.

Vektordatenbanken ermöglichen auch fortgeschrittene Suchtechniken wie die hybride Suche und die Unterstützung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Mustern. Die hybride Suche kombiniert die herkömmliche stichwortbasierte Suche mit der vektoriellen Ähnlichkeitssuche und bietet so eine leistungsstarke Möglichkeit zur Verbesserung der Suchrelevanz und -genauigkeit.

RAG-Patterns hingegen nutzen Vektordatenbanken, um die Fähigkeiten großer Sprachmodelle zu verbessern, indem sie ihnen relevante, aktuelle Informationen aus Ihren eigenen Datenquellen zur Verfügung stellen.

Sowohl Vektordatenbanken als auch relationale Datenbanken sind in ihrer Struktur ähnlich. Beide sind wichtige Komponenten der Datenbankverwaltung, verfolgen aber unterschiedliche Ziele.

Relationale Datenbanken konzentrieren sich auf einen konsistenten und strukturierten Ansatz für Daten. Sie funktionieren ähnlich wie eine Tabellenkalkulation und helfen, Daten mit einfachen Zeilen und Spalten zu organisieren. Jede Zeile ist ein eigener Datensatz, während jede Spalte zusätzliche Attribute enthält. Eine Zeile in einer relationalen Datenbank könnte zum Beispiel für "Männerkleidung" stehen. Eine Spalte enthält spezifischere Informationen wie "Jacken" oder "Socken".

Eine Vektordatenbank ist einfach - sie speichert lange Zahlenfolgen -, aber das Verhalten in Systemen ist abstrakter. Da Vektorkodierungen Bedeutung repräsentieren können, bieten Vektoren emotionale und kontextuelle Nuancen.

Wenn eine relationale Datenbank eher einer Tabellenkalkulation gleicht, kann man sich eine Vektordatenbank wie ein Netz vorstellen. Datenmanagementsysteme, die aussagekräftige, präzise Beziehungen zwischen Daten aufdecken wollen, profitieren von der Kodierung der Daten als Vektoren und der Verwendung von Vektordatenbanken.

Betrachten Sie das obige Beispiel. Eine relationale Datenbank kann Informationen über Herrenbekleidung speichern und Beziehungen wie z. B. Jacken und Hosen der gleichen Farbe aufrechterhalten, aber sie findet diese Beziehungen nur, wenn sie explizit in den Daten enthalten sind. Eine Vektordatenbank ermöglicht die Berücksichtigung von Zusammenhängen, z. B. dass Blusen und Hemden miteinander verwandt sind oder dass Menschen, die Schuhe kaufen, vielleicht auch Socken kaufen möchten.

Darüber hinaus kann eine Vektordatenbank differenziertere Beziehungen ableiten. So kann das System beispielsweise erkennen, dass ein Kunde, der häufig Geschäftskleidung kauft, an Lederaktentaschen oder hochwertigen Uhren interessiert sein könnte, auch wenn diese Artikel nicht explizit als Geschäftskleidung kategorisiert sind.

Es kann auch saisonale Trends erkennen und jemandem, der im Winter schwere Mäntel gekauft hat, im Frühjahr leichte Jacken vorschlagen, ohne dass explizite Regeln für jede Kombination von Saison und Artikel erforderlich sind. Dieses kontextbezogene Verständnis ermöglicht ausgefeiltere Empfehlungssysteme und Suchfunktionen, so dass Unternehmen ein personalisiertes und intuitives Einkaufserlebnis bieten können.

Vektordatenbanken können Machine Learning Programme unterstützen, um bessere Online-Erlebnisse zu bieten. Sie können bestimmte Kleidungsstücke empfehlen oder zeitnahe Rabatte vorschlagen, die sich an der Aktivität des Kunden orientieren.

Herkömmliche Datenbanken sind nicht nur relational. So gibt es beispielsweise eine Klasse von "NoSQL"-Datenbanken, die von Natur aus nicht-relational sind. Vektordatenbanken und NoSQL-Datenbanken sind sich auf den ersten Blick sehr ähnlich. Beide basieren auf einer nicht-relationalen Grundlage und bieten eine beispiellose Skalierbarkeit für Unternehmen.

NoSQL-Datenbanken sind jedoch auf die Arbeit mit Dokumenten und Strukturen wie JSON und Vektordatenbanken auf die Arbeit mit langen Zahlenreihen in Kombinationen abgestimmt. Die Bearbeitung und der Vergleich von Vektoren ist mathematisch intensiv und nichts, was herkömmliche NoSQL-Datenbanken gut können.

In der Praxis gibt es wichtige Verwendungszwecke für die relationale, die Dokumenten- und die Vektorspeicherung und -bearbeitung in Datenbanken, und Systeme neigen dazu, mehr als eines dieser Modelle zu verwenden und sie zusammen einzusetzen.

Eine Vektordatenbank ist eine digitale Anwendung, die verschiedene Arten von Informationen in langen Zahlenreihen speichert, die als "Vektoren" bezeichnet werden (denken Sie einfach an den Algebra-Unterricht in der Schule zurück). Jedes Datenobjekt nimmt eine numerische Darstellung an, die als "Vector Embedding" (Vektoreinbettung) bezeichnet wird.

Im Folgenden werden allgemeine Fragen zu Vektordatenbanken und Vektorsuche beantwortet, um Ihnen ein klareres Bild zu vermitteln.

Ein Vector Embedding ist eine numerische Darstellung von Daten, z. B. von Wörtern, Bildern oder anderen Einheiten, in Form eines hochdimensionalen Vektors. Die meisten Vektoren, die mit Embeddings verwendet werden, bestehen aus Hunderten bis Tausenden von Dimensionen, wobei jede Dimension eine Zahl hat.

Dieses Embedding erfasst die semantischen oder strukturellen Informationen der Daten, was einen effizienten Vergleich und eine Ähnlichkeitssuche ermöglicht, und wird häufig beim Machine Learning und bei der künstlichen Intelligenz verwendet, um komplexe Daten in ein Format umzuwandeln, das Computer leicht verarbeiten und analysieren können.

Stellen Sie sich vor, Sie haben drei Wörter: "König", "Königin" und "Ehemann". Eine Vector Embedding wandelt diese Wörter in Listen von Zahlen (Vektoren) um, die ihre Bedeutung auf eine für Computer verständliche Weise erfassen. Zum Beispiel:

• "König" könnte als [0,8, 0,6, 0,9, .....] dargestellt werden
• "Königin" könnte als [0,8, 0,6, 0,8, .....] dargestellt werden
• "Ehemann" könnte als [0,7, 0,4, 0,9, ......] dargestellt werden

In diesen Vektoren spiegelt die Art und Weise, wie die Zahlen berechnet werden, Ähnlichkeiten und Unterschiede in der Bedeutung wider. Hier haben "König" und "Königin" ähnliche Vektoren, weil sie verwandte Wörter sind, während "Ehemann" einen etwas anderen Vektor hat, der näher an "König" als an "Königin" liegt.

Dies hilft Computern bei Aufgaben wie dem Auffinden von Wörtern und Sätzen mit ähnlicher Bedeutung oder dem Verständnis der Beziehungen zwischen Wörtern. Vector Embeddings sind unerlässlich, um riesige Mengen an unstrukturierten und halbstrukturierten Daten zu durchsuchen. Der Abstand zwischen den einzelnen Vektoren hilft Maschinen zu verstehen, wie ähnlich - oder unähnlich - Daten einander sind.

Je mehr Dimensionen das Vector Embedding hat, desto mehr Nuancen kann eine Maschine aus den kodierten Daten herauslesen. Alles, von einzelnen Wörtern bis zu langen Webseiten, wird in Vektoren umgewandelt, die in Vektordatenbanken gespeichert und in vektorbasierten Algorithmen verwendet werden. Viele KI-Tools basieren auf Vektoren und Vector Embeddings und können ohne diese nicht funktionieren. Die Organisation all dieser Vector Embeddings erfolgt mit Hilfe von "hochdimensionalen Vektoren".

Erf ahren Sie mehr über Vector Embeddings

Hochdimensionale Vektoren sind Listen von Zahlen, die viele Elemente haben, von denen jedes ein anderes Merkmal oder eine andere Eigenschaft der Daten darstellt, die sie beschreiben. Diese Vektoren existieren in einem hochdimensionalen Raum, d. h. sie können je nach Komplexität der Daten Dutzende, Hunderte oder sogar Tausende von Dimensionen haben. Ein hochdimensionaler Vektor könnte zum Beispiel die verschiedenen Attribute eines Bildes darstellen, wie Farbe, Textur und Form, wobei jede Dimension einen anderen Aspekt dieser Attribute erfasst.

Beim maschinellen Lernen und bei der Datenanalyse werden hochdimensionale Vektoren verwendet, um komplexe Informationen in einer strukturierten Weise zu kapseln, die effiziente Berechnungen und Analysen ermöglicht. Geringfügige Attribute lassen sich auch leichter mit hochdimensionalen Vektoren erfassen, was die Komplexität über einfache Fakten hinaus erhöht.

Während Vektordatenbank und Vector Search ähnliche Begriffe sind, liegt der Hauptunterschied in der Funktion und dem Prozess der beiden. Eine Vektordatenbank ist eine vollständige Datenverwaltungslösung, während die Vektorsuche eine Art semantisches Suchwerkzeug ist.

Wenn Sie eine Vektorsuche durchführen, wird Ihr Abfragevektor mit einer großen Sammlung von Vektoren verglichen, um Ähnlichkeiten zu finden. Diese Aktion wird manchmal auch als Ähnlichkeitssuche bezeichnet. Anders als bei herkömmlichen Datenbanken geht es hier darum, in kurzer Zeit ähnliche Übereinstimmungen zu finden. Ihre Datenbank ist der Ort, an dem Sie Ihre Vektorsuche durchführen. Die Indizierung ermöglicht Ihnen eine blitzschnelle Ähnlichkeitssuche, die Ihnen die Arbeit der Datenanalyse abnimmt.

Die Indizierung in einer Vektordatenbank ist der Prozess der Organisation und Strukturierung der gespeicherten Vektoren, um ein effizientes und schnelles Auffinden von Daten bei Ähnlichkeitssuchen zu ermöglichen.

Die Indizierung bietet eine viel schnellere Möglichkeit, Informationen abzurufen und zu vergleichen, als durch alle verschiedenen Vektoren zu iterieren. Bei Milliarden von Vektoren ist dies unerlässlich.

Vektordatenbanken enthalten verschiedene Arten von Indizes und bieten Entwicklern oft die Möglichkeit, neue Indizes hinzuzufügen. Da die Hauptanwendung von Vektordatenbanken darin besteht, mit einem Vektor zu beginnen und herauszufinden, welche anderen Vektoren ihm am nächsten liegen, ist es wichtig, die verwendeten Indizes und Algorithmen zu verstehen und zu überprüfen, wenn Sie eine Vektordatenbank auswählen.

Die gebräuchlichsten Abstandsmodelle, die Sie kennen, sind Euklidischer Abstand und Kosinus-Ähnlichkeit. Man kann sich den euklidischen Abstand als den geradlinigen Abstand zwischen zwei beliebigen Punkten im mehrdimensionalen Raum vorstellen. Dies ist eine einfache und leicht zu verstehende Kennzahl. Die Cosinus-Ähnlichkeit basiert stattdessen auf den Winkeln zwischen zwei Vektoren. Mathematisch gesehen vergleicht es die Ausrichtung der Vektoren und nicht die Größe und ist sehr nützlich bei der Textanalyse, wenn die Anzahl der Dimensionen hoch ist. Einer der Nachteile dieser Metriken ist, dass sie sehr rechenintensiv und langsam sind.

Es hat sich herausgestellt, dass die Suche nach den nächstgelegenen Nachbarn viel schneller und fast genauso gut sein kann. Wenn Ihre Vektordatenbank Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) enthält, ist das ein Zeichen dafür, dass sie auch in sehr großem Maßstab gut funktioniert, ohne dass sich die Qualität der Ergebnisse gegenüber der Cosinus-Ähnlichkeit ändert.

Machen Sie sich Sorgen darüber, ob Ihre Marke mit dem Rest der Welt mithalten kann? Laut einer aktuellen Studie sind rund 43 % der IT-Entscheidungsträger besorgt, dass ihre Infrastruktur nicht in der Lage sein wird, die zukünftigen Datenanforderungen zu bewältigen.

Lassen Sie uns näher auf die Vorteile eingehen, von denen Ihr Unternehmen durch die Umstellung auf Vektordatenbanken profitieren wird.

Da Vektordatenbanken von Natur aus für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt sind, können Sie sie leichter skalieren. Unternehmen, die größere Anwendungen für maschinelles Lernen einsetzen, können wachsen, ohne auf eine neue Datenbank umsteigen zu müssen.

Unternehmen bewegen sich mit Lichtgeschwindigkeit (und damit auch Ihre Daten). Vektordatenbanken bieten Ihnen Echtzeitverarbeitung, so dass Sie von schnelleren Antwortzeiten auf Abfragen profitieren können. Dieses effiziente Datenverarbeitungssystem erleichtert es, im Alltag schnelle Entscheidungen zu treffen. Dies ist besonders nützlich für agile Branchen, die schnellere Reaktionszeiten benötigen, wie das Gesundheitswesen oder die Schifffahrt.

Wenn Ihre Daten in verschiedenen Formen vorliegen, brauchen Sie eine Datenbank, die anpassungsfähig genug ist, um sie alle zu sortieren. Vektordatenbanken sind in der Lage, sowohl multimediale als auch unstrukturierte Daten für Ihr Unternehmen zu verarbeiten. Zur Verdeutlichung: Unstrukturierte Daten sind alle Datenmengen, die nicht in einem Datenbankformat organisiert und gespeichert sind. Mit anderen Worten: Dieser Begriff bezieht sich auf jede Sammlung von Text-, Bild- oder Videodateien, die in einen nützlichen Datensatz umgewandelt werden müssen.

Eine herkömmliche Suchmaschine wird versuchen, eine exakte Übereinstimmung mit dem Gesuchten zu finden. Eine Vektordatenbank bietet einen präziseren und nuancierteren Ansatz, um ähnliche - aber nicht exakte - Ergebnisse zu erzielen. Dieser Ansatz bietet ein anderes Maß an Genauigkeit. Mit Hilfe einer Vektordatenbank erhalten Sie Abfrageergebnisse auf der Grundlage von Ähnlichkeitsmetriken. Ähnlichkeitsmetriken bieten Ihnen einen tieferen Einblick in Verbindungen und Muster innerhalb Ihrer Datensätze.

Dieser Grad der Raffinesse ist eines der wenigen Details, die die Vektorsuche von herkömmlichen relationalen Datenbanken unterscheidet.

Ein individueller Ansatz ist für Ihre einzigartigen Geschäftsabläufe unerlässlich. Eine Vektordatenbank ist dank ihres präzisen Ansatzes eines der praktischsten Werkzeuge für eine personalisierte Suche. Nicht nur Ihr Unternehmen kann von diesen Tools profitieren, sondern auch Ihre Kunden. Personalisierungs- und Empfehlungssysteme sind eine beliebte Ergänzung der Online-Einkaufsreisen von Kunden. So werden beispielsweise im elektronischen Handel regelmäßig Vektordatenbanken verwendet, um den Besuchern der Website intelligente Empfehlungen zu geben.

Diese Datenbanken passen sich an das Verhalten der Kunden an und geben Empfehlungen auf der Grundlage ihrer täglichen Aktivitäten oder früherer Einkäufe.

Obwohl Vektordatenbanken für Unternehmen, die skalieren müssen, unglaublich nützlich sind, sind sie dennoch nicht für jeden geeignet. Bevor Sie die Umstellung vornehmen, sollten Sie zunächst die folgenden Hürden beachten.

Herkömmliche Datenbanken sind zwar in ihrem Umfang begrenzt, aber sie sind auch einfacher zu implementieren. Eine der größten Hürden für Vektordatenbanken ist die Komplexität ihrer Bereitstellung und langfristigen Pflege.

Sie müssen nicht nur optimale Server für Ihre Vektordatenbank finden, sondern auch den Prozess des Datenimports durchlaufen. Sie müssen auch herausfinden, welche Vektordatenbank-Edition am besten zu Ihrem Unternehmen passt.

Unabhängig davon, ob Sie sich für einen Vektordatenbankdienst oder ein Open-Source-Modell entscheiden, werden Sie eine höhere Lernkurve haben. Vektordatenbanken sind komplexe Datenbankmanagementsysteme die in ihrem Umfang ständig wachsen.

Einige Unternehmen haben Bedenken, ob sie mit den Änderungen und Ergänzungen von Vektordatenbanken Schritt halten können. Andere Unternehmen möchten vielleicht nicht in die höheren Betriebskosten investieren, die mit dem Einstieg in die Welt der Vektordatenbanken verbunden sind.

Nachdem Sie nun einen breiteren Überblick über Vektordatenbanken haben, lassen Sie uns einen Blick auf ihre häufigsten Anwendungsbereiche werfen. Sie sind bereits mit ihren Vorteilen für das maschinelle Lernen vertraut, aber das ist nur eines von vielen Endergebnissen.

Verarbeitet Ihr Unternehmen regelmäßig große Mengen an Bildern, .gifs und Videos? Wenn Sie von der Arbeit, die mit der Organisation all dieser Dinge verbunden ist, überwältigt sind, können Vektordatenbanken helfen. Sie können Vektordatenbankmodelle auf der Grundlage der von Ihnen am häufigsten bearbeiteten Datentypen oder der von Ihnen bevorzugten Indizierungstechniken wählen. Sie können zum Beispiel eine Bild-Vektor-Datenbank wählen, wenn Sie normalerweise mit statischen Bildern arbeiten. Wenn Sie eine Mischung aus Audio, Bildern und Video verwenden, können Sie stattdessen eine multimediale Vektordatenbank verwenden.

Die Vektordatenbank ist auch in der Lage, auf der Grundlage Ihres Abfragevektors bestimmte Bilder oder Videos zu empfehlen. Diese Funktion kann für Aufgaben wie die Gesichtserkennung oder Content-Marketing-Kampagnen unglaublich hilfreich sein.

Eine der effektivsten Ressourcen, die Unternehmen in ihrem Arsenal benötigen, sind Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Es reicht nicht aus, eine Abfrage abzugleichen: Man muss auch die Semantik und die Stimmung verstehen.

Vektordatenbanken eignen sich gut für NLP-Aufgaben von KI-Programmen. Sie machen es sowohl Unternehmen als auch der KI leicht, logische und subtile Verbindungen zwischen Daten zu finden. Mit Hilfe der Indizierung und des schnellen Abrufs liefern diese Datenbanken in kurzer Zeit fundierte Erkenntnisse. Wenn Sie z. B. die Implementierung eines Chatbots für Ihr Unternehmen in Erwägung ziehen, ist die Vektordatenbank eine unverzichtbare Ergänzung. Chatbots funktionieren am besten, wenn sie von umfangreichen Sprachmodellen unterstützt werden.

Wann immer Sie Ihre Geschäftsentwicklung darstellen müssen, werden Vektordatenbanken Ihre Ergebnisse beschleunigen. Diese Datenbanksysteme sind nützlich für die Graphanalyse mit Funktionen wie der Erkennung von Gemeinschaften und der Vorhersage von Verbindungen.

Einer der weniger bekannten Vorteile einer Vektordatenbank ist die Verringerung des Betrugsrisikos. Da Vektordatenbanken so nützlich sind, um Zusammenhänge in Daten zu finden, können sie auch Widersprüche erkennen.

Diese Funktion ist wichtig, um ungewöhnliche Aktivitäten schnell zu erkennen und sofortige Maßnahmen zu ergreifen. Ihre Vektordatenbank kann auch mit Details wie der Analyse des Netzwerkverkehrs und Ihrer aktuellen Cybersicherheitsmaßnahmen helfen.

Die hybride Suche ist eine fortschrittliche Technik, die die Stärken der herkömmlichen schlagwortbasierten Suche mit dem semantischen Verständnis der Vektorsuche kombiniert. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile:

1. Verbesserte Relevanz: Durch die Berücksichtigung von exakten Schlüsselwortübereinstimmungen und semantischer Ähnlichkeit kann die hybride Suche genauere und kontextbezogene Ergebnisse liefern.
2. Behandlung von Randfällen: Sie kann effektiv mit Situationen umgehen, in denen entweder die Schlüsselwortsuche oder die Vektorsuche allein nicht ausreicht.
3. Flexibilität: Die hybride Suche ermöglicht eine Feinabstimmung des Gleichgewichts zwischen Schlüsselwort und semantischem Abgleich auf der Grundlage spezifischer Anwendungsfälle.

Die Implementierung einer hybriden Suche mit einer Vektordatenbank beinhaltet in der Regel Folgendes:

• Durchführen einer Stichwortsuche und einer Vektorähnlichkeitssuche
• Kombinieren und Einordnen der Ergebnisse mit Hilfe eines benutzerdefinierten Bewertungsalgorithmus
• Anpassung der Gewichtung von Schlüsselwort- und Vektorsuchergebnissen an die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung

RAG ist eine KI-Architektur, die große Sprachmodelle (LLMs) verbessert, indem sie ihnen relevante Informationen aus einer Wissensbasis zur Verfügung stellt, die häufig in einer Vektordatenbank gespeichert ist.

Dieser Ansatz behebt mehrere Einschränkungen herkömmlicher LLMs:

1. Aktuelle Informationen: RAG ermöglicht LLMs den Zugriff auf aktuelle Informationen und überwindet damit die Beschränkung von Modellen, die auf statischen Datensätzen trainiert wurden.
2. Domänenspezifisches Wissen: Durch das Abrufen von Informationen aus Ihren eigenen Datenquellen ermöglicht die RAG den LLMs, domänenspezifisches Wissen zu nutzen.
3. Weniger Halluzinationen: Die Bereitstellung von relevantem Kontext trägt dazu bei, die Wahrscheinlichkeit zu minimieren, dass das Modell falsche oder inkonsistente Informationen erzeugt.

Die Implementierung von RAG mit einer Vektordatenbank umfasst in der Regel Folgendes:

1. Indizierung Ihrer Wissensbasis in einer Vektordatenbank
2. Für jede Benutzeranfrage:
   
   • Generierung einer Vektoreinbettung der Abfrage
   • Verwendung der Vektordatenbank zum Abrufen relevanter Informationen
   • Bereitstellung dieser Informationen als Kontext für das LLM zusammen mit der Anfrage des Nutzers
3. Der LLM generiert dann eine Antwort, die sowohl auf seinem vortrainierten Wissen als auch auf dem abgerufenen Kontext basiert

Vektordatenbanken spielen eine entscheidende Rolle bei RAG Patterns, da sie einen schnellen und genauen Abruf relevanter Informationen ermöglichen, was für die Aufrechterhaltung der Echtzeitleistung, die in den meisten Anwendungen erwartet wird, unerlässlich ist.

Durch die Nutzung dieser fortschrittlichen Techniken können Unternehmen intelligentere, genauere und kontextbezogene KI-Anwendungen erstellen und die Fähigkeiten ihrer Vektordatenbankimplementierungen weiter ausbauen.

Bei der Implementierung einer Vektordatenbank haben Sie die Wahl zwischen Open-Source und kommerziellen Modellen. Keine der beiden Lösungen ist der anderen überlegen - sie unterscheiden sich lediglich in Bezug auf Ihre geschäftlichen Anforderungen.

Nachfolgend finden Sie die grundlegenden Schritte zur Einrichtung und Konfiguration Ihrer eigenen Vektordatenbank.

Bevor Sie sich für ein Vektordatenbankmodell entscheiden, müssen Sie Ihr Endziel festlegen. Versuchen Sie, ein Machine Learning Modell zu trainieren, oder müssen Sie Ihre Datensätze effektiver organisieren?

Unternehmen, die komplexe Daten verarbeiten, künstliche Intelligenz nutzen oder mit sich ständig ändernden Datenpunkten arbeiten, sind für Vektordatenbanken gut geeignet.

Der erste Schritt besteht darin, herauszufinden, welches Modell den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht. Einige Vektordatenbankmodelle sind entwicklerfreundlich und verfügen über intuitive Schnittstellen. Andere bieten umfangreichere Unterstützung bei der Filterung und Indizierung. Nehmen Sie sich Zeit, um die Details der Datenbank, die Sie verwenden möchten, zu prüfen - die kleinen Details machen den Unterschied in Ihren Geschäftsabläufen aus.

Wenn Sie sich für eine Vektordatenbank entschieden haben, sollten Sie sich die einzelnen Ausgaben genauer ansehen. Da diese Datenbanken grundsätzlich flexibel sind, gibt es für jede Version verschiedene Editionen, die Ihren Bedürfnissen besser entsprechen.

Sobald Sie Ihre Vektordatenbank und die gewünschte Edition ausgewählt haben, müssen Sie sie konfigurieren. Ihre Datenbank wird mit einer Anleitung für die Installation und die Übertragung Ihrer Daten geliefert. Sie können Ihre Datenbank an Ihre Bedürfnisse anpassen, z. B. indem Sie Ihre bevorzugte Indexierungslösung wählen.

Nachdem Sie Ihre Datenbank installiert und Ihre Daten übertragen haben, müssen Sie sie abfragen. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, ähnliche Vektoren in Ihrer Datenbank zu finden und Ihr Programm effizienter zu nutzen. Je nach der von Ihnen gewählten Datenbank kann dieser Schritt automatisiert oder manuell durchgeführt werden.

Versuch und Irrtum sind der Schlüssel, um das Beste aus Ihrer neuen Datenbanklösung herauszuholen. Sobald Sie alles eingerichtet haben, überwachen Sie Ihre Vektordatenbank, um zu sehen, was funktioniert (und was nicht). Während dieses Prozesses erfahren Sie viele interessante Details. Möglicherweise werden Sie feststellen, dass Sie noch mehr Skalierung benötigen, um die Datenmengen zu bewältigen, die Sie empfangen. Vielleicht stellen Sie fest, dass bestimmte Abfragemethoden nicht die zusätzlichen Erkenntnisse liefern, die Sie suchen.

Ihre Vektordatenbank ist nur so stark wie Ihre Vision. Solange Sie aufgeschlossen bleiben und sich weiterhin dem Wachstum widmen, wird Ihr Unternehmen von der Umstellung profitieren.

Aktuellen Studien zufolge wird der globale Markt für Vektordatenbanken bis 2028 voraussichtlich 4 Milliarden Dollar übersteigen. Vom Gesundheitswesen bis zur Unterhaltungsindustrie sieht die Zukunft für fortschrittliche Datenbanktechnologie unglaublich rosig aus.

Die Vektor-Datenbanktechnologie hat es einfacher denn je gemacht, mit großen Datenmengen umzugehen und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen müssen sich nicht mehr manuell durch Bilder, Videos und Texte wühlen, um zu verstehen, was ihre Zielgruppe braucht. Durch die Automatisierung und Flexibilität dieser Datenbanksysteme bleibt mehr Zeit, sich auf die alltäglichen Anforderungen eines Unternehmens zu konzentrieren

57% der Unternehmen setzen aktiv auf Machine Learning, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Machine Learning ist zwar nur eine der vielen Anwendungsfälle, spielt aber eine wichtige Rolle. Insgesamt wird die Bedeutung von Vektordatenbanken für die künftige Datenverwaltung weiter zunehmen. Unternehmen, die skalieren und wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen sich einen Teil der Arbeit der Datenverwaltung vom Hals schaffen. InterSystems unterstützt Sie bei der Implementierung der Vektordatenbanktechnologie, damit Sie nicht ins Hintertreffen geraten.

Beachten Sie, dass die Zahl der Anwendungsfälle explodiert und es wichtig ist, eine flexible Lösung zu wählen.

Wie wir gesehen haben, nehmen die Anwendungsfälle für Vektordatenbanken branchenübergreifend rasch zu. Diese explosionsartige Zunahme von Anwendungsfällen unterstreicht einen entscheidenden Punkt für Unternehmen: Bei der Wahl einer Vektordatenbanklösung ist Flexibilität das A und O.

Die rasante Entwicklung von Datenmanagement und KI erfordert Lösungen, die sich an neue Anforderungen und Möglichkeiten anpassen können. Zu den wichtigsten Aspekten der Flexibilität, die es zu berücksichtigen gilt, gehören:

1. Skalierbarkeit zur Bewältigung wachsender Datenmengen
2. Interoperabilität mit bestehenden und künftigen Systemen
3. Anpassungsmöglichkeiten für spezifische Anwendungsfälle
4. Unterstützung für verschiedene Datentypen und Abfragemethoden
5. Anpassungsfähigkeit an neue KI-Modelle und Technologien

Wenn Sie der Flexibilität den Vorrang geben, lösen Sie nicht nur die heutigen Herausforderungen, sondern machen Ihre Dateninfrastruktur zukunftssicher. Eine flexible Lösung gibt Ihrem Unternehmen die Möglichkeit, sich schnell zu verändern, mit neuen Anwendungen zu experimentieren und in einer zunehmend datengesteuerten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wir bei InterSystems wissen, wie wichtig Flexibilität bei Vektordatenbanklösungen ist. Unsere Technologie ist so konzipiert, dass sie diese Prinzipien verkörpert und eine robuste, skalierbare und anpassungsfähige Plattform bietet, die sich mit Ihren Anforderungen weiterentwickeln kann.

Von Machine Learning Modellen bis hin zur effizienten Ähnlichkeitssuche - es gibt eine Datenbanklösung, die Ihr Unternehmen voranbringt. Wir von InterSystems bieten Unternehmen aus den verschiedensten Branchen die Möglichkeit, diese Tools ohne Hindernisse zu nutzen.

Vektordatenbanken bieten effizientere Methoden zur Erfassung, Speicherung und Abfrage Ihrer Daten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die sich mehr auf die Genauigkeit konzentrieren, bietet eine Vektorsuche wertvolle Einblicke. Sie werden neue und überzeugende Details über Stimmungen, Ähnlichkeiten und sogar Sicherheitsfragen erfahren.

Wir haben einem unserer früheren Kunden geholfen, Les Voies Navigables de France dabei, eine zuverlässigere Datendrehscheibe für sein landgestütztes Informationssystem zu schaffen. Ein weiterer unserer früheren Kunden, Mondial Tissus profitierte von unserem Know-how bei der Nutzung von Daten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Ganz gleich, welches Ziel Sie verfolgen, wir sind bereit, Sie mit einer effektiven Datenbanklösung zu versorgen.

Unsere Lösungen umfassen Branchen wie Gesundheit und Biowissenschaften, digitale Fertigung, Bergbau und Lieferketten. Wenn Sie sich gefragt haben, wie die Vektorsuche Ihr Unternehmen vergrößern kann, kontaktieren Sie uns noch heute.

Wir sind bereit, Ihrem Geschäftsmodell zu helfen, die Vorteile von Vektordaten, großen Sprachmodellen und mehr zu nutzen.