Die besten KI-Datenbanklösungen für 2026

Um KI in Produktion zu bringen, brauchen Sie mehr als nur einen Vektorspeicher. Ihre RAG-Pipelines erfordern komplexes Unternehmenswissen, während Ihre KI-Agenten Zugriff auf operative Echtzeitdaten benötigen und diese pflegen müssen, um zu funktionieren. Die Herausforderung liegt auf der Hand: Sie müssen die Lücke zwischen präziser KI-Suche und traditionellen transaktionalen Datenbanken schließen.

Die beste KI-Datenbank hängt davon ab, wie Sie diese Funktionen zusammenführen. Sie können eine bestehende Postgres-Datenbank mit spezialisierten Systemen erweitern oder diese Workloads auf einer einheitlichen Datenplattform konsolidieren. Jeder Ansatz bringt jedoch Kompromisse bei Datenaktualität und Performance mit sich, wenn Anwendungen in die Produktion gehen.

Dieser Leitfaden vergleicht 10 KI-Datenbanklösungen hinsichtlich Such- und Retrieval-Funktionen, Serverless-Skalierung, Postgres-Kompatibilität, hoher Nebenläufigkeit und Performance mit geringer Latenz. Wir untersuchen, wie die einzelnen Optionen bei diesen Kriterien abschneiden und wo welche Lösung basierend auf Ihrem bestehenden Stack und Ihrer KI-Produktionsworkload am besten passt.

TL;DR

• Die beste KI-Datenbank hängt von Ihrem bestehenden Daten-Stack und Ihrer Workload ab. Zu den wichtigsten Kriterien gehören Suchfunktionen, Postgres-Kompatibilität, Serverless-Skalierung, Nebenläufigkeit und Latenz.
• Teams, die bereits PostgreSQL nutzen, können pgvector verwenden, um Vektorsuche hinzuzufügen, ohne eine separate Datenbank einzuführen. Für Workloads, die auf großflächiges Vektor-Retrieval ausgerichtet sind, bieten dedizierte Datenbanken wie Pinecone, Qdrant, Milvus und Weaviate speziell entwickelte Suchfunktionen.
• MongoDB Atlas Vector Search und Redis Vector sind starke Optionen, wenn das Vektor-Retrieval nah an den Anwendungsdaten bleiben soll, die bereits in diesen Ökosystemen gespeichert sind.
• Wenn Sie transaktionales Postgres und KI-Suche zusammen mit Analytics, Data Engineering und Machine Learning benötigen, führt Lakebase diese Workloads innerhalb der Databricks-Plattform zusammen.

Was ist eine KI-Datenbanklösung?

Eine KI-Datenbank ist eine Datenbank, die speziell für das Speichern, Abrufen und Bereitstellen von Daten entwickelt wurde, die von KI-Anwendungen verwendet werden. Dazu gehören Vektor-Embeddings für die semantische Suche, unstrukturierte Inhalte, die von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation) abgerufen werden, sowie operative Daten, die KI-Agenten bei der Ausführung von Aufgaben lesen und aktualisieren.

KI-Datenbanken erweitern traditionelle Datenbankfunktionen um Features, die für KI-Retrieval-Muster entwickelt wurden, wie etwa Vektorsuche, Volltextsuche und hybride Suche. Je nach Architektur spezialisieren sie sich auf hochperformantes Vektor-Retrieval oder kombinieren KI-Suche mit relationalen Daten und transaktionalen Operationen. Dadurch können Anwendungen relevanten Kontext abrufen und die Daten gleichzeitig nah an den Systemen halten, in denen sie gespeichert und aktualisiert werden.

Kategorien von KI-Datenbanklösungen

Die Lösungen in diesem Leitfaden lassen sich im Allgemeinen in zwei Kategorien einteilen, je nachdem, wie sie Daten speichern und abrufen:

• Vektordatenbanken: Diese Datenbanken sind speziell dafür gebaut, Vektor-Embeddings im großen Maßstab zu speichern, zu indexieren und zu durchsuchen. Lösungen wie Pinecone, Milvus, Weaviate und Qdrant sind in erster Linie für Ähnlichkeits- und semantische Suche konzipiert. Damit eignen sie sich hervorragend für retrieval-intensive Workloads wie RAG und Empfehlungssysteme.
• Relationale Datenbanken mit KI-Suchfunktionen: Diese Lösungen ergänzen relationale Datenbank-Systeme um Vektor- und andere KI-Suchfunktionen. PostgreSQL mit pgvector und Lakebase Postgres ermöglichen es Ihnen beispielsweise, KI-Retrieval mit strukturierten Daten und transaktionalen Operationen zu kombinieren, anstatt eine separate Vektordatenbank zu betreiben.

Dieser Leitfaden vergleicht beide Ansätze, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, wann eine spezialisierte Vektordatenbank sinnvoll ist und wann das Verbleiben von KI- und operativen Daten in einer relationalen Datenbank die bessere Lösung darstellt.

Wie wir diese KI-Datenbanklösungen evaluiert haben

Eine starke Vektorsuch-Performance allein entscheidet nicht darüber, ob eine Datenbank in der Produktion gut funktioniert. Sie müssen auch berücksichtigen, wie sie skaliert, sich in Ihren bestehenden Daten-Stack integriert, nebenläufige Workloads verarbeitet und sich in Ihre übergeordnete Datenarchitektur einfügt. Wir haben jede Lösung anhand der folgenden Kriterien bewertet:

• Suchfunktionen: Wir haben die Retrieval-Methoden berücksichtigt, die von den einzelnen Datenbanken unterstützt werden, darunter Vektor-, Volltext- und hybride Suche. Das ist wichtig, wenn Ihre Anwendung semantische Ähnlichkeit mit Stichwort- oder strukturiertem Retrieval kombinieren muss.
• Serverless: Eine Serverless-Datenbank erübrigt das Bereitstellen und Verwalten von Datenbankinfrastruktur. Dies kann den betrieblichen Aufwand reduzieren und das Erstellen sowie Betreiben von Datenbanken für KI-Anwendungen erleichtern, ohne dass die zugrunde liegenden Server verwaltet werden müssen.
• Elastizität: Wir haben bewertet, wie gut jede Lösung die Rechenleistung an sich ändernde Anforderungen anpassen kann, einschließlich der automatischen Skalierung nach unten bei sinkender Aktivität. Elastizität ist besonders nützlich für KI-Workloads mit unvorhersehbarem Traffic oder schwankender Agentenaktivität.
• Postgres-Kompatibilität: Wir haben geprüft, ob die einzelnen Lösungen PostgreSQL und das zugehörige Ökosystem aus SQL-Tools, Treibern, ORMs und betrieblichen Workflows unterstützen. Für Teams, die Postgres bereits nutzen, kann Kompatibilität den Migrationsaufwand reduzieren und verhindern, dass eine völlig neue Datenebene eingeführt werden muss.
• Hohe Nebenläufigkeit: KI-Anwendungen in der Produktion können viele Benutzer, Agenten und Dienste haben, die gleichzeitig auf Daten zugreifen. Wir haben untersucht, wie jede Lösung mit gleichzeitigen Lese- und Schreibzugriffen umgeht, wenn die Workloads skalieren.
• Geringe Latenz: Wir haben bewertet, wie schnell jede Lösung Ergebnisse für latenzempfindliche Workloads zurückgeben kann. Dies ist besonders wichtig, wenn mehrere Datenbank- oder Retrieval-Aufrufe innerhalb einer einzigen Ausführungsschleife eines Agenten stattfinden.
• Einheitliche Governance: Wir haben untersucht, wie jede Lösung den Zugriff und die Governance verwaltet, wenn KI-Anwendungen systemübergreifend Daten nutzen. Eine zentralisierte Governance kann die Notwendigkeit verringern, für jede spezialisierte Datenbank, die der Architektur hinzugefügt wird, separate Berechtigungen und Richtlinien zu verwalten.
• Analytics-Integration: Wir haben bewertet, wie einfach operative und KI-Anwendungsdaten mit Analytics-Systemen für Anreicherung und nachgelagerte Analysen verbunden werden können. Eine engere Integration kann Datenbewegungen reduzieren und aktuelle Anwendungsdaten schneller für Analytics- und KI-Workflows verfügbar machen.

Zusammen bieten diese Kriterien einen umfassenderen Überblick darüber, wie gut sich eine Datenbank für die Produktion eignet – über die reine Vektorsuch-Performance hinaus.

KI-Datenbanklösungen im Vergleich

In der folgenden Tabelle finden Sie einen direkten Vergleich aller Lösungen anhand der oben genannten zentralen Produktionskriterien:

Databricks Lakebase

Databricks Lakebase ist eine serverlose Postgres-Datenbank, die für operative und KI-Anwendungen auf der Databricks Data Intelligence Platform entwickelt wurde. Sie bringt transaktionale Daten näher an Analyse- und KI-Workloads heran und reduziert so die Notwendigkeit, separate Systeme und Synchronisations-Pipelines zwischen operativen und analytischen Daten zu unterhalten.

Bester Anwendungsfall: Lakebase eignet sich am besten für Teams, die transaktionales Postgres zusammen mit KI-Suche, Analysen und Machine Learning benötigen. Es ist besonders nützlich, wenn Agenten Kontext abrufen und operative Daten innerhalb derselben umfassenderen Datenumgebung kontinuierlich lesen oder aktualisieren müssen.

Hauptmerkmale

• Serverlose und elastische Architektur: Lakebase macht die Bereitstellung von Datenbankinfrastruktur überflüssig und trennt Rechenleistung von Speicher. Die Rechenleistung kann mit den Anforderungen des Workloads skalieren, was sie ideal für Anwendungen mit variablem oder unvorhersehbarem Datenverkehr macht.
• Postgres-Kompatibilität: Lakebase unterstützt die vertraute PostgreSQL-Syntax, Treiber, ORMs und Tools. So können Sie KI-Anwendungen entwickeln, ohne eine neue Datenbank-Schnittstelle einführen zu müssen.
• KI-Suche: Lakebase unterstützt Vektor-, Volltext- und Hybridsuche neben relationalen Abfragen. Die Vektorsuchfunktionen sind mit pgvector kompatibel, was die Kombination von semantischem Abruf mit strukturierten und transaktionalen Anwendungsdaten ermöglicht.
• Databricks-Integration und Governance: Lakebase verbindet operative Daten mit der breiteren Databricks-Umgebung. So können Anwendungsdaten an Analyse- und KI-Workflows teilnehmen und gleichzeitig die Governance-Funktionen von Databricks nutzen.
• Schreibleistung: Lakebase bietet einen bis zu 5-mal höheren Schreibdurchsatz, eine 2-mal geringere p99-Lese-Tail-Latenz und 94 % weniger Write-Ahead-Log-Traffic (WAL) im Vergleich zur vorherigen Lakebase-Architektur. Die zustandslose Rechenschicht streamt WAL-Datensätze an verteilten Speicher und unterstützt so Anwendungen, bei denen Agenten und Benutzer den operativen Status häufig aktualisieren.
• Hohe Nebenläufigkeit und geringe Latenz: Lakebase trennt Rechenleistung vom Speicher, sodass Rechenressourcen flexibel auf Workload-Anforderungen reagieren können. Diese Architektur ist für parallele transaktionale Workloads und den von Produktionsanwendungen benötigten latenztarmen Zugriff ausgelegt.

Nachteile

• Die größten Integrationsvorteile von Lakebase gelten für Teams, die bereits das Databricks-Ökosystem nutzen.
• Spezielle Vektordatenbanken sind möglicherweise die einfachere Wahl für Workloads, die sich ausschließlich auf großflächigen Vektorabruf konzentrieren.

Pinecone

Pinecone ist eine vollständig verwaltete Vektordatenbank, die für das Speichern, Indizieren und Abrufen von Vektor-Embeddings in großem Maßstab entwickelt wurde. Sie ist für KI-Abruf-Workloads wie semantische Suche und RAG konzipiert und bietet eine serverlose Infrastruktur, die die Bereitstellung oder Verwaltung von Datenbank-Clustern überflüssig macht.

Bester Anwendungsfall: Pinecone eignet sich am besten für Teams, die eine verwaltete, speziell entwickelte Vektordatenbank für semantische Suche und RAG in großem Maßstab benötigen.

Hauptmerkmale

• Vektor- und Hybridsuche: Pinecone unterstützt sowohl die Dichte-Vektorsuche als auch den hybriden Abruf, der semantische und lexikalische Suche kombiniert. Durch Metadatenfilterung lassen sich die Ergebnisse anhand von Attributen der gespeicherten Datensätze weiter eingrenzen.
• Serverlose und elastische Architektur: Pinecone verwaltet die zugrundeliegende Infrastruktur und trennt Speicher von der Abfrageausführung. Die Ressourcen lassen sich bedarfsgerecht skalieren, was die Lösung ideal für Anwendungen mit variablen Abruf-Workloads macht.
• Hohe Nebenläufigkeit und geringe Latenz: Pinecone ist für den Vektorabruf mit hohem Durchsatz konzipiert und bietet Optionen zur Skalierung der Lesekapazität für Workloads, die eine vorhersagbarere Leistung erfordern.

Nachteile

• Relationale und transaktionale Anwendungsdaten erfordern in der Regel eine separate Datenbank.
• Bietet keine PostgreSQL-Kompatibilität und erlaubt es Teams nicht, bestehende SQL-Workflows wiederzuverwenden.
• Die Einführung einer separaten Vektordatenbank kann zusätzliche Datensynchronisation, Governance und Integration in Analysesysteme erfordern.

Weaviate

Weaviate ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die für die semantische Suche und Hybridsuche entwickelt wurde. Sie speichert Objekte zusammen mit ihren Vektor-Embeddings und unterstützt Metadatenfilterung, sodass Anwendungen semantischen Abruf mit strukturierten Bedingungen kombinieren können. Teams können Weaviate als verwalteten Cloud-Dienst nutzen oder in ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen.

Bester Anwendungsfall: Weaviate eignet sich am besten für Teams, die RAG-, semantische Such- und Wissensabruf-Anwendungen entwickeln und flexible Suchfunktionen sowie die Wahl zwischen verwalteter und selbstgehosteter Bereitstellung benötigen.

Hauptmerkmale

• Vektor- und Hybridsuche: Weaviate kombiniert Vektorsuche mit BM25-Schlüsselwortsuche und unterstützt Metadatenfilterung. So können Anwendungen semantische Ähnlichkeit mit dem exakten Begriffsabruf ausbalancieren.
• Verwaltete und selbstgehostete Bereitstellung: Weaviate Cloud bietet eine verwaltete Bereitstellungsoption, während Open-Source-Bereitstellungen Teams mehr Kontrolle über ihre Infrastruktur und Konfiguration geben.
• Hohe Nebenläufigkeit und geringe Latenz: Weaviate unterstützt verteilte Vektor-Workloads durch horizontale Skalierung und Sharding. Die Abrufleistung hängt von Faktoren wie Datensatzgröße, Indexkonfiguration, Infrastruktur und Abfragekomplexität ab.
• Integrierte Vektorisierung: Weaviate kann eine Verbindung zu Embedding-Anbietern herstellen, um während der Datenerfassung Vektordarstellungen zu generieren, was die Notwendigkeit einer separaten Vektorisierungs-Pipeline reduziert.

Nachteile

• Bietet keine PostgreSQL-Kompatibilität, sodass bestehende PostgreSQL-Workflows und -Tools nicht direkt übertragbar sind.
• Selbstgehostete Bereitstellungen können zusätzlichen Aufwand für Infrastruktur und Betrieb mit sich bringen.
• Anwendungen, die komplexe relationale Abfragen oder transaktionale Workloads erfordern, benötigen möglicherweise weiterhin eine separate operative Datenbank.
• Die Nutzung von Weaviate zusammen mit operativen und analytischen Datenbanken kann zusätzliche Anforderungen an Datensynchronisation, Governance und Integration mit sich bringen.

PostgreSQL + pgvector

pgvector ist eine Open-Source-PostgreSQL-Erweiterung, die Postgres um eine Vektor-Ähnlichkeitssuche erweitert. Sie ermöglicht es Ihnen, Vektor-Embeddings zusammen mit bestehenden relationalen und transaktionalen Daten in derselben Datenbank und mit denselben SQL-Workflows zu speichern und abzufragen.

Bester Anwendungsfall: PostgreSQL + pgvector eignet sich am besten für Teams, die bereits Postgres verwenden und semantische Suche oder RAG hinzufügen möchten, ohne eine separate Vektordatenbank einzuführen.

Hauptmerkmale

• Vektorsuche: pgvector unterstützt exakte und ungefähre Nächste-Nachbarn-Suche, einschließlich HNSW- und IVFFlat-Indizes. Vektorabfragen können auch mit PostgreSQL-Filterung und anderen SQL-Operationen kombiniert werden.
• Postgres-nativ: Da pgvector als PostgreSQL-Erweiterung läuft, können Sie weiterhin vertrautes SQL, Transaktionen, Treiber, ORMs und andere PostgreSQL-Tools nutzen und gleichzeitig Vektor-Retrieval hinzufügen.
• Flexibilität bei der Bereitstellung: PostgreSQL + pgvector kann überall dort ausgeführt werden, wo Ihre PostgreSQL-Umgebung die Erweiterung unterstützt. Die Serverless- und elastischen Skalierungsfunktionen hängen vom Datenbankanbieter und dem gewählten Bereitstellungsmodell ab.
• Relationale und Vektordaten: Embeddings können zusammen mit Anwendungsdaten in PostgreSQL gespeichert werden, sodass sich semantisches Retrieval mit strukturierten Abfragen und transaktionalen Operationen kombinieren lässt.

Nachteile

• Vektorsuche und transaktionale Workloads teilen sich Datenbankressourcen, was bei steigender Auslastung beider Workloads zu Ressourcenengpässen führen kann.
• Das Skalieren großer Vektor-Workloads erfordert möglicherweise zusätzliche Indexierung, Partitionierung und Infrastruktur-Feinabstimmung.
• Serverless-Skalierung, Elastizität, Governance und Analytics-Integration hängen größtenteils von der PostgreSQL-Plattform und der umgebenden Infrastruktur ab und nicht von pgvector selbst.

Milvus

Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die für die Ähnlichkeitssuche im großen Maßstab entwickelt wurde. Ihre verteilte Architektur trennt Speicher-, Abfrage-, Indexierungs- und Datenverarbeitungskomponenten, sodass Teams verschiedene Teile eines Vektor-Retrieval-Workloads unabhängig voneinander skalieren können.

Optimaler Anwendungsfall: Milvus eignet sich am besten für Teams, die große Vektorsuch- oder RAG-Workloads ausführen und eine verteilte Skalierung sowie mehr Kontrolle über ihre Bereitstellung benötigen.

Wichtigste Funktionen

• Vektorsuche im großen Maßstab: Milvus wurde speziell für die Ähnlichkeitssuche über große Sammlungen von Vektor-Embeddings entwickelt und unterstützt mehrere Strategien zur Approximate-Nearest-Neighbor-Indexierung für unterschiedliche Leistungs- und Ressourcenanforderungen.
• Verteilte Architektur: Abfrage-, Indexierungs-, Speicher- und Datendienste können unabhängig voneinander skaliert werden, sodass Teams ihre Ressourcen an die Anforderungen ihres Retrieval-Workloads anpassen können.
• Verwaltete und selbst gehostete Bereitstellung: Milvus kann in Ihrer eigenen Infrastruktur bereitgestellt werden, während Zilliz Cloud verwaltete und Serverless-Optionen für Teams bietet, die die zugrunde liegenden Cluster nicht selbst betreiben möchten.
• Hohe Nebenläufigkeit und geringe Latenz: Die verteilte Architektur ist darauf ausgelegt, Vektorsuche mit hohem Durchsatz über gleichzeitig laufende Workloads hinweg zu unterstützen. Die tatsächliche Latenz hängt von Faktoren wie Indextyp, Datensatzgröße, Hardware, Filterung und Bereitstellungskonfiguration ab.
• GPU-Beschleunigung: Milvus unterstützt GPU-beschleunigte Indexierung und Suche, was Teams eine weitere Option bietet, um die Leistung bei rechenintensiven Vektor-Workloads zu verbessern.

Nachteile

• Selbst gehostete verteilte Bereitstellungen können zu erheblicher Infrastruktur- und Betriebskomplexität führen.
• Milvus nutzt eine eigene Architektur und eigene APIs anstelle von PostgreSQL, sodass bestehende Postgres-Workflows und -Tools nicht direkt übertragbar sind.
• Anwendungen, die auch relationale Transaktionen benötigen, erfordern möglicherweise eine separate operative Datenbank.
• Der Betrieb von Milvus neben operativen und analytischen Systemen kann zusätzliche Anforderungen an Datensynchronisation, Governance und Integration mit sich bringen.

Qdrant

Qdrant ist eine in Rust geschriebene Open-Source-Vektordatenbank, die für die Vektor-Ähnlichkeitssuche mit strukturierter Metadatenfilterung entwickelt wurde. Sie unterstützt semantisches und hybrides Retrieval für KI-Anwendungen und kann über Qdrant Cloud oder in Ihrer eigenen Infrastruktur bereitgestellt werden.

Optimaler Anwendungsfall: Qdrant eignet sich am besten für Teams, die RAG- und semantische Suchanwendungen entwickeln und flexibles Vektor-Retrieval, erweiterte Metadatenfilterung sowie die Wahl zwischen verwalteter und selbst gehosteter Bereitstellung benötigen.

Wichtigste Funktionen

• Vektorsuche und Filterung: Qdrant kombiniert Vektor-Ähnlichkeitssuche mit Filterung über strukturierte Payload-Daten, sodass Anwendungen semantische Ergebnisse mithilfe von Metadaten und anderen Bedingungen eingrenzen können.
• Hybrider und mehrstufiger Retrieval: Qdrant unterstützt Retrieval-Strategien, die dichte und spärliche Vektoren, mehrere Abfragen und Reranking-Ansätze kombinieren. Dies bietet Teams Flexibilität beim Aufbau von Retrieval-Pipelines, die mehr als nur grundlegende Vektorähnlichkeit benötigen.
• Verwaltete und selbst gehostete Bereitstellung: Qdrant Cloud bietet eine verwaltete Option, während Open-Source-Bereitstellungen es Teams ermöglichen, die Datenbank in ihrer eigenen Infrastruktur auszuführen.
• Hohe Nebenläufigkeit und geringe Latenz: Qdrant ist für Vektor-Retrieval mit hohem Durchsatz konzipiert und unterstützt verteilte Skalierung durch Sharding und Replikation. Die tatsächliche Leistung hängt von Datensatzgröße, Indexkonfiguration, Filterung, Hardware und Bereitstellungsarchitektur ab.
• API-basierte Integration: Qdrant bietet REST- und gRPC-Schnittstellen sowie Client-Bibliotheken zur Integration von Vektor-Retrieval in KI-Anwendungen.

Nachteile

• Bietet keine PostgreSQL-Kompatibilität, sodass bestehende SQL-Workflows und Postgres-Tools nicht direkt übertragbar sind.
• Anwendungen, die relationale Transaktionen erfordern, benötigen in der Regel eine separate operative Datenbank.
• Selbst gehostete verteilte Bereitstellungen erfordern zusätzliches Infrastrukturmanagement und Abstimmung.

Redis Vector

Redis Vector erweitert Redis um Vektorsuche und ermöglicht es Anwendungen, Embeddings zusammen mit häufig genutzten operativen Daten zu speichern und abzurufen. Es ist für latenzempfindliche KI-Workloads konzipiert, bei denen das Vektor-Retrieval nah am Anwendungsstatus, an gecachten Daten oder an anderen bereits in Redis gespeicherten Daten erfolgen muss.

Optimaler Anwendungsfall: Redis Vector eignet sich am besten für Teams, die bereits Redis nutzen und semantische Suche, RAG oder Empfehlungsfunktionen hinzufügen möchten, ohne einen separaten Vektorspeicher einzuführen.

Wichtigste Funktionen

• Vektorsuche und Filterung: Redis unterstützt Vektor-Ähnlichkeitssuche zusammen mit der Filterung über andere indexierte Felder, sodass Anwendungen semantisches Retrieval mit strukturierten Bedingungen kombinieren können.
• Mehrere Vektorindizes: Redis unterstützt HNSW für die Approximate-Nearest-Neighbor-Suche und FLAT für die exakte Vektorsuche, was Teams verschiedene Abwägungen zwischen Retrieval-Geschwindigkeit, Ressourcennutzung und Recall ermöglicht.
• Verwaltete und selbst verwaltete Bereitstellung: Redis Cloud bietet eine verwaltete Infrastruktur, während Redis auch in Ihrer eigenen Umgebung bereitgestellt und betrieben werden kann.
• Hohe Nebenläufigkeit und geringe Latenz: Redis ist für Datenzugriffe mit hohem Durchsatz und geringer Latenz konzipiert, sodass sich die Vektorsuche für Anwendungen eignet, bei denen das Retrieval in latenzempfindlichen Anfragepfaden erfolgt.
• Integration operativer Daten: Vektor-Embeddings können zusammen mit anderen Redis-Datenstrukturen gespeichert werden, sodass KI-Retrieval nah an sich häufig ändernden Anwendungsdaten bleibt.

Nachteile

• Bietet keine PostgreSQL-Kompatibilität, sodass Teams die SQL-Schnittstelle und -Tools von PostgreSQL nicht direkt wiederverwenden können.
• Anwendungen, die komplexe relationale Abfragen oder transaktionale Beziehungen erfordern, benötigen möglicherweise weiterhin eine separate operative Datenbank.
• Teams, die Redis bisher nicht nutzen, führen damit ein weiteres Datenmodell und Betriebssystem in ihre Architektur ein.
• Die Nutzung von Redis neben separaten transaktionalen und analytischen Systemen kann zusätzliche Anforderungen an Synchronisation, Governance und Integration mit sich bringen.

Actian VectorAI DB

Actian VectorAI DB ist eine Datenbank, die relationale Daten mit Vektorsuche und KI-orientierten Analysen kombiniert. Im Gegensatz zu Vektordatenbanken, die sich primär auf Cloud-Abrufe konzentrieren, unterstützt sie die Bereitstellung in Cloud-, On-Premises-, lokalen und Edge-Umgebungen. So können Anwendungen die Vektorsuche näher am Ort der Datengenerierung ausführen.

Bester Anwendungsfall: Actian VectorAI DB eignet sich am besten für Anwendungen, die neben strukturierten Geschäftsdaten auch Vektorabrufe benötigen, insbesondere wenn eine flexible Bereitstellung wichtig ist. Die Unterstützung für lokale und Edge-Umgebungen macht sie auch für Industrie-, Fertigungs- und andere Anwendungen relevant, die KI-Abrufe näher an Geräten oder Datenquellen durchführen müssen.

Hauptmerkmale

• Relationale und Vektorsuche: Actian VectorAI DB unterstützt relationale Abfragen und Vektorähnlichkeitssuche in derselben Datenbank. Dadurch können Anwendungen mit strukturierten Daten und Embeddings arbeiten, ohne separate Speicher für beide verwalten zu müssen.
• Flexible Bereitstellung: Die Datenbank kann in Cloud-, On-Premises-, lokalen und Edge-Umgebungen ausgeführt werden, sodass Teams mehr Kontrolle darüber haben, wo KI-Daten und Abruf-Workloads ausgeführt werden.
• Edge-Unterstützung: Das Bereitstellungsmodell erweitert den Vektorabruf auf ressourcenbeschränkte und eingebettete Umgebungen. Dadurch eignet es sich für Anwendungen, die sich nicht ausschließlich auf eine zentralisierte Cloud-Infrastruktur verlassen können.
• Vektorindizierung: Actian VectorAI DB unterstützt die Suche nach ungefähren nächsten Nachbarn (Approximate Nearest Neighbor) und Indizierungstechniken wie HNSW für die Ähnlichkeitssuche.
• SQL-Schnittstelle: Die Datenbank bietet SQL-basierten Zugriff auf relationale Daten und Vektordaten, bietet jedoch keine PostgreSQL-Kompatibilität.

Nachteile

• Bietet keine PostgreSQL-Kompatibilität, sodass bestehende Postgres-Tools, ORMs, Erweiterungen und Workflows möglicherweise angepasst werden müssen.
• Weist ein kleineres Ökosystem und weniger Erfahrungswerte bei Vektordatenbank-Workloads auf als etabliertere Optionen in diesem Vergleich.
• Teams, die primär nach einem verwalteten Cloud-Vektordienst suchen, finden spezialisierte Plattformen für diesen Anwendungsfall möglicherweise einfacher.

MongoDB Atlas Vector Search

MongoDB Atlas Vector Search erweitert MongoDB Atlas um Vektorabrufe und ermöglicht es Anwendungen, Embeddings zusammen mit vorhandenen Dokumentdaten zu speichern. So können Teams semantische und hybride Suchen zu bereits auf MongoDB basierenden Anwendungen hinzufügen, ohne eine separate Vektordatenbank einzuführen.

Bester Anwendungsfall: MongoDB Atlas Vector Search eignet sich am besten für Teams, die bereits MongoDB Atlas nutzen und semantische Suche, RAG oder Empfehlungsfunktionen hinzufügen möchten, während Embeddings und Anwendungsdaten in derselben Datenbank verbleiben.

Hauptmerkmale

• Vektor- und hybride Suche: Atlas Vector Search unterstützt den semantischen Abruf und kann Vektorsuche mit anderen Such- und Filterfunktionen kombinieren. Dadurch können Anwendungen Ergebnisse sowohl basierend auf Bedeutung als auch auf strukturierten Dokumentdaten abrufen.
• Verwaltete Infrastruktur: Da Vector Search in MongoDB Atlas integriert ist, können Teams eine verwaltete Datenbankinfrastruktur nutzen, anstatt ein separates Vektorsuchsystem bereitzustellen und zu betreiben.
• Dokumentnative Speicherung: Embeddings können zusammen mit den Anwendungsdaten und Metadaten in MongoDB-Dokumenten gespeichert werden, sodass die für den Abruf verwendeten Informationen nah an ihren Quelldaten bleiben.
• Hohe Nebenläufigkeit und geringe Latenz: Atlas ist für produktive Anwendungsworkloads ausgelegt und kann über verteilte Bereitstellungen hinweg skaliert werden. Die Leistung der Vektorsuche hängt von Faktoren wie Datensatzgröße, Indexkonfiguration, Filterung, Workload und Bereitstellungskonfiguration ab.
• MongoDB-Integration: Teams, die bereits MongoDB nutzen, können Vektorabrufe hinzufügen, ohne eine separate Datenbankarchitektur einzuführen oder einen zusätzlichen Vektorspeicher zu verwalten.

Nachteile

• Die größten architektonischen Vorteile ergeben sich für Teams, die bereits MongoDB Atlas nutzen.
• Bietet keine PostgreSQL-Kompatibilität, sodass PostgreSQL-Tools und SQL-Workflows nicht direkt übertragen werden können.
• Teams, die ausschließlich spezialisierte Vektorabrufe benötigen, bevorzugen möglicherweise eine speziell entwickelte Vektordatenbank mit höherer abrufspezifischer Flexibilität.
• Organisationen, die separate Analyse- oder Governance-Plattformen nutzen, benötigen möglicherweise dennoch zusätzliche Integrationen zwischen MongoDB und diesen Systemen.

Chroma

Chroma ist eine Open-Source-Datenbank, die für das Speichern und Abrufen von Daten in KI-Anwendungen entwickelt wurde. Sie unterstützt Vektor-, Volltext- und Metadatensuche und bietet eine entwicklerfreundliche Schnittstelle zur Erstellung von semantischen Such- und RAG-Anwendungen. Teams können Chroma lokal ausführen oder Chroma Cloud als verwaltete Infrastruktur nutzen.

Bester Anwendungsfall: Chroma eignet sich am besten für Entwickler und Teams, die Vektorabrufe auf einfache Weise zu KI-Anwendungen hinzufügen möchten, ohne eine komplexere verteilte Vektordatenbank verwalten zu müssen. Es ist besonders nützlich für semantische Such- und RAG-Anwendungen, bei denen einfache Entwicklung und Integration Priorität haben.

Hauptmerkmale

• Vektor-, Volltext- und Metadatensuche: Chroma unterstützt mehrere Abrufmethoden innerhalb desselben Systems, sodass Anwendungen semantische Ähnlichkeit mit Stichwortsuche und Metadatenfilterung kombinieren können.
• Verwaltete und lokale Bereitstellung: Chroma Cloud bietet eine verwaltete Infrastruktur, während Chroma auch lokal für die Entwicklung ausgeführt oder in Ihrer eigenen Umgebung bereitgestellt werden kann.
• Entwicklerorientierte API: Chroma bietet eine zugängliche Schnittstelle zum Speichern von Embeddings, Anfügen von Metadaten und Abfragen von KI-Anwendungsdaten, ohne dass Entwickler eine Vektorinfrastruktur auf niedrigerer Ebene verwalten müssen.
• KI-Framework-Integrationen: Chroma lässt sich in beliebte KI-Entwicklungsframeworks wie LangChain und LlamaIndex integrieren, was die Einbindung von Abrufen in bestehende RAG-Workflows erleichtert.
• Abruf in Produktion: Chroma unterstützt produktive KI-Anwendungen. Teams mit anspruchsvollen Anforderungen an Nebenläufigkeit, Skalierung oder Latenz sollten jedoch Benchmarks für ihre spezifischen Workloads und Bereitstellungskonfigurationen durchführen.

Nachteile

• Bietet keine PostgreSQL-Kompatibilität, sodass bestehende PostgreSQL-Workflows und -Tools nicht direkt übertragen werden können.
• Anwendungen, die relationale Transaktionen erfordern, benötigen in der Regel eine separate operative Datenbank.
• Teams mit hochspezialisierten Anforderungen an verteilte Skalierung oder Leistung bevorzugen möglicherweise Vektordatenbanken, die mehr Kontrolle über Infrastruktur und Indizierung bieten.
• Die Nutzung von Chroma neben operativen und analytischen Datenbanken kann zusätzliche Anforderungen an Synchronisierung, Governance und Integration mit sich bringen.

So wählen Sie die richtige KI-Datenbanklösung aus

Die richtige KI-Datenbank hängt von der Rolle ab, die sie in Ihrer Anwendung und Ihrer bestehenden Datenarchitektur spielen muss. Nutzen Sie die folgenden Fragen, um Ihre Optionen einzuschränken.

1. Welche Art von Suche benötigt Ihre Anwendung?

Beginnen Sie mit den Abrufmustern, die Ihre Anwendung tatsächlich verwendet. Wenn der Workload in erster Linie aus semantischer Ähnlichkeitssuche über Embeddings besteht, ist eine dedizierte Vektordatenbank wie Pinecone, Qdrant, Milvus oder Weaviate möglicherweise eine gute Wahl.

Wenn Ihre Anwendung auch Stichwortsuche, Metadatenfilterung, relationale Abfragen oder transaktionale Operationen benötigt, sollten Sie bedenken, wie viele separate Systeme erforderlich wären, um diese Muster zu unterstützen. Lösungen wie PostgreSQL + pgvector und Lakebase ermöglichen den Vektorabruf neben relationalen Daten, während andere Datenbanken verschiedene Kombinationen aus Vektor-, Volltext- und hybrider Suche bieten.

2. Benötigen Sie Postgres-Kompatibilität?

Wenn Ihre Anwendung bereits auf PostgreSQL läuft, bietet pgvector eine einfache Möglichkeit, die Vektorsuche hinzuzufügen und gleichzeitig Ihre bestehenden SQL-Abfragen, Treiber, ORMs und operativen Workflows beizubehalten.

Lakebase ist eine stärkere Option, wenn Sie serverloses Postgres für operative AI-Workloads neben der breiteren Databricks-Umgebung benötigen.

3. Wie stark schwankt Ihr Workload?

Berücksichtigen Sie sowohl Ihren normalen Datenverkehr als auch die Frage, wie stark sich die Nachfrage im Laufe der Zeit ändert. Anwendungen mit unvorhersehbarem Datenverkehr, unregelmäßiger Agentenaktivität oder plötzlichen Nutzungsspitzen können von einer Infrastruktur profitieren, die automatisch skaliert, anstatt dass Kapazität für Spitzennachfragen bereitgestellt werden muss.

4. Welche Anforderungen haben Sie an Nebenläufigkeit und Latenz?

Bedenken Sie, wie viele Benutzer, Agenten, Dienste und Hintergrundprozesse gleichzeitig auf die Datenbank zugreifen können und wie viel Latenz jede Datenbankoperation für die Anwendung bedeuten kann.

Diese Anforderungen sind für agentische Anwendungen noch wichtiger, da eine einzelne Ausführung mehrere Retrievals, Lese- und Schreibvorgänge umfassen kann. Anstatt sich auf die nominelle Latenzzahl einer Datenbank zu verlassen, sollten Sie die Leistung unter einem Workload bewerten, der Ihrem eigenen ähnelt – einschließlich Datensatzgröße, Indexkonfiguration, Filterung, gleichzeitigen Operationen sowie Lese- und Schreibmustern.

5. Wohin müssen Ihre operativen Daten als Nächstes übertragen werden?

Daten von AI-Anwendungen bleiben selten isoliert in der Serving-Datenbank. Agenteninteraktionen, Anwendungsstatus, Retrieval-Ergebnisse und andere operative Daten werden schlussendlich möglicherweise für Analysen, Modellentwicklung, Monitoring oder Datenanreicherung verwendet.

Bedenken Sie, wie einfach sich jede Datenbank mit diesen nachgelagerten Systemen verbinden lässt. Das Hinzufügen einer spezialisierten Vektordatenbank kann sich lohnen, wenn Retrieval die primäre Anforderung ist, kann aber auch eine weitere Datenpipeline mit sich bringen, wenn dieselben Informationen zwischen operativen, Retrieval- und Analysesystemen übertragen werden müssen.

6. Wie werden Sie die Governance von Daten über die gesamte Architektur hinweg steuern?

Jede zusätzliche Datenbank kann ein weiteres Set von Berechtigungen, Zugriffsrichtlinien, Anmeldeinformationen und Governance-Workflows mit sich bringen. Überlegen Sie, ob Sie Governance gemeinsam mit dem Rest Ihrer Datenumgebung verwalten können oder ob die Einführung einer spezialisierten Datenbank eine zusätzliche Sicherheits- und Governance-Grenze schafft.

Fazit

Die Wahl einer AI-Datenbank hängt von Ihrer Architektur ab. Dedizierte Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate, Milvus und Qdrant eignen sich hervorragend für großflächiges Vector Retrieval, während pgvector eine unkomplizierte Option ist, um eine bestehende PostgreSQL-Datenbank um Vektorsuche zu erweitern.

Für Anwendungen, die auch transaktionales Postgres, elastische Infrastruktur, AI-Suche und Analyse-Integration benötigen, kann die Bereitstellung getrennter Systeme zu Synchronisations- und Governance-Overhead führen. Databricks Lakebase führt diese Workloads zusammen und ist somit eine hervorragende Wahl für Teams, die Produktions-AI-Anwendungen auf Databricks entwickeln.

Häufig gestellte Fragen

Welche AI-Datenbank ist die beste?

Die beste AI-Datenbank hängt von Ihrem Workload und Ihrem vorhandenen Daten-Stack ab. Dedizierte Vektordatenbanken wie Pinecone, Qdrant, Milvus und Weaviate sind starke Optionen, wenn spezialisiertes Vector Retrieval die Hauptanforderung ist. PostgreSQL mit pgvector passt perfekt für Teams, die eine bestehende Postgres-Datenbank um Vektorsuche erweitern möchten. Für Teams, die Databricks nutzen und transaktionales Postgres zusammen mit AI-Suche, Analysen und verwalteten Unternehmensdaten benötigen, bietet Lakebase eine stärker integrierte Option.

Welches sind die beliebtesten AI-Datenbanken?

Zu den beliebtesten AI-Datenbankoptionen gehören dedizierte Vektordatenbanken wie Pinecone, Qdrant, Milvus, Weaviate und Chroma sowie etablierte Datenbanken, die um Vector-Retrieval-Funktionen erweitert wurden, darunter PostgreSQL mit pgvector, MongoDB Atlas Vector Search und Redis Vector. Databricks Lakebase bietet einen weiteren Ansatz, indem es serverloses Postgres mit Suchfunktionen und der Integration in die breitere Databricks-Plattform kombiniert.

Die richtige Wahl hängt weniger von der Beliebtheit ab als davon, ob Sie spezialisiertes Vector Retrieval, relationale Transaktionen, Kompatibilität mit einem bestehenden Datenbank-Ökosystem oder eine engere Integration mit Analyse- und AI-Workloads benötigen.

Kann AI eine Datenbank verwalten?

AI kann bei Datenbankadministrationsaufgaben wie Abfrageoptimierung, Leistungsanalyse, Anomalieerkennung, Kapazitätsplanung und Fehlerbehebung unterstützen. Einige verwaltete Datenbankplattformen automatisieren auch Infrastrukturaufgaben wie Skalierung, Backups, Wartung und Ressourcenmanagement.

Diese Funktionen variieren jedoch je nach Plattform und sollten nicht damit verwechselt werden, dass eine Datenbank jeden Aspekt des Produktionsbetriebs autonom verwaltet. Teams benötigen weiterhin ein angemessenes Monitoring, Zugriffskontrollen, Zuverlässigkeitspraktiken und Aufsicht für Produktionssysteme.

Worauf sollten Sie bei einer AI-Datenbank achten?

Bewerten Sie, wie gut die Datenbank die Suchmuster und operativen Anforderungen Ihrer Anwendung unterstützt. Wichtige Faktoren sind Vektor-, Volltext- und hybride Suchfunktionen, serverlose Infrastruktur und Elastizität, Kompatibilität mit Ihrem bestehenden Datenbank-Stack, Anforderungen an Nebenläufigkeit und Latenz, Governance sowie die Integration in Analyse- und AI-Systeme.

Bei Anwendungen, die auch einen operativen Status verwalten, sollten Sie prüfen, ob die gemeinsame Haltung von transaktionalen Daten und AI-Retrieval die Synchronisierung und Infrastruktur reduzieren könnte, die für eine separate Vektordatenbank erforderlich wäre.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag