Stellen Sie sich vor, Sie suchen ein Buch in einer Bibliothek, aber anstatt das Dewey-Dezimalsystem zu verwenden, koennten Sie nur nach exakten Keyword-Treffern suchen. Wenn Sie nach "Hund" suchten, wuerden Sie nie Buecher ueber "Koeter" finden. Das ist die Einschraenkung traditioneller Datenbanken (SQL/NoSQL).
"Bedeutung" statt "Zeichenketten" speichern
Vektordatenbanken (wie Pinecone, Weaviate oder pgvector) loesen dieses Problem, indem sie Daten als hochdimensionale Vektoren speichern—im Wesentlichen lange Listen von Zahlen, die die semantische Bedeutung des Inhalts repraesentieren.
In diesem mehrdimensionalen Raum landet der Vektor fuer "Koenig" minus "Mann" plus "Frau" erschreckend nahe an "Koenigin". Diese mathematische Naehe ermoeglicht es der KI, Kontext, Nuancen und Absicht zu verstehen.
Die RAG-Architektur
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der primaere Anwendungsfall fuer Vektor-DBs im Jahr 2026.
- Aufnehmen: Sie teilen Ihr Unternehmenshandbuch in Chunks auf.
- Einbetten: Sie wandeln diese Chunks mit einem Embedding-Modell in Vektoren um.
- Speichern: Sie speichern diese Vektoren in Pinecone.
- Abfragen: Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, wandeln Sie seine Frage in einen Vektor um.
- Abrufen: Sie finden die Vektoren, die mathematisch der Frage am naechsten sind.
- Generieren: Sie geben diese Chunks an Gemini/GPT, um die Antwort zu schreiben.
Warum SQL nicht ausreicht
Waehrend PostgreSQL Vektor-Faehigkeiten hinzugefuegt hat (`pgvector`), bieten dedizierte Vektordatenbanken Funktionen, die fuer die Skalierung entscheidend sind:
HNSW-Indexierung
Hierarchische Navigierbare Kleine-Welt-Graphen ermoeglichen blitzschnelle approximative Naechste-Nachbar-Suche ueber Milliarden von Vektoren.
Hybride Suche
Kombination von semantischer Suche (Vektoren) mit Keyword-Suche (BM25), um das Beste aus beiden Welten zu erhalten.
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