Vektordatenbank
TL;DR
Datenbank, die für die schnelle Suche nach ähnlichen Inhalten optimiert ist.
Was bedeutet das?
Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und ermöglicht extrem schnelle Ähnlichkeitssuchen. Sie ist das zentrale Speichersystem für RAG-Anwendungen und semantische Suche.
So funktioniert es
Texte werden als Embedding-Vektoren gespeichert. Bei einer Suchanfrage berechnet die Datenbank, welche gespeicherten Vektoren der Anfrage am ähnlichsten sind – in Millisekunden.
Beispiel
Pinecone, Weaviate oder Qdrant als Vektordatenbank für einen Unternehmens-Chatbot, der tausende interne Dokumente durchsuchen kann.
Warum es wichtig ist
Ohne Vektordatenbank wäre RAG nicht möglich. Sie sind die Infrastruktur hinter jeder KI, die mit eigenen Daten arbeitet.
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