Was ist eine Vektordatenbank?

Eine Vektordatenbank ist eine spezialisierte Datenbank, die darauf ausgelegt ist, Daten als hochdimensionale Vektoren zu speichern und zu verwalten. Der Begriff leitet sich von Vektoren ab, die mathematische Darstellungen von Merkmalen oder Attributen sind, die in Daten enthalten sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die gut für die Verarbeitung strukturierter Daten in Zeilen und Spalten geeignet sind, ordnet die Vektordatenbankstruktur Informationen als Vektordarstellungen mit einer festen Anzahl von Dimensionen an, die nach ihrer Ähnlichkeit gruppiert sind.

Jeder Vektor in einer Vektordatenbank besteht aus einer bestimmten Anzahl von Dimensionen, die von nur wenigen Dutzend bis zu mehreren Tausend reichen kann. Die Anzahl der Dimensionen hängt von der Komplexität und Granularität der Daten ab. Diese Struktur ermöglicht es Vektordatenbanken, komplexe, vielschichtige Informationen effizient zu verarbeiten und schnelle Ähnlichkeits-basierte Suchen und Analysen durchzuführen.

Wann würde ich eine Vektordatenbank verwenden?

Laut International Data Corporation (IDC) sind 90 % der neu erstellten Daten unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Videos. Lernbasierte Modelle wie tiefe neuronale Netze werden zunehmend zur Verwaltung dieser unstrukturierten Daten für Anwendungen in verschiedenen Branchen von E-Commerce bis Gesundheitswesen eingesetzt. Diese Anwendungen wandeln die unstrukturierten Daten in Einbettungsvektoren um. Sobald die Daten „vektorisiert“ wurden, können Aufgaben wie Suchen, Empfehlungen und Analysen über KI-Suche basierend auf Ähnlichkeit implementiert werden. Die Verwaltung von Vektordaten erfolgt in Vektordatenbanken.

Zu wissen, wann Vektordatenbanken verwendet werden sollen, hängt von den anderen Prozessen und Technologien ab, die Sie verwenden. Sie sind eine Schlüsselkomponente für viele KI-Systeme, und einige (aber nicht alle) Large Language Model (LLM)-Anwendungen verwenden Vektordatenbanken für schnelle Ähnlichkeitssuchen oder zur Bereitstellung von Kontext oder Fachwissen. Sie spielen beispielsweise eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einem Ansatz, bei dem die Vektordatenbank verwendet wird, um den an das LLM übergebenen Prompt zu verbessern, indem sie neben der Abfrage zusätzlichen Kontext hinzufügt.

Vektordatenbanken ermöglichen auch die hybride Suche. Dieser Ansatz kombiniert traditionelle schlüsselwortbasierte Suche mit semantischer Ähnlichkeitssuche, um relevante Informationen zu finden, auch wenn Schlüsselwörter nicht exakt übereinstimmen. Vektordatenbanken können auch für eine Reihe von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwendet werden, einschließlich semantischer und Sentiment-Analyse oder beim Training von Machine Learning (ML) Modellen.

Was ist ein Vektor?

Ein Vektor ist ein hochdimensionales numerisches Array, das die Position eines bestimmten Punktes über mehrere Dimensionen hinweg ausdrückt. Stellen Sie sich einen Wortvektorraum als eine dreidimensionale Wolke vor, in der Wörter als Punkte dargestellt werden. In diesem Raum liegen Wörter mit ähnlicher Bedeutung nahe beieinander. Zum Beispiel wäre der Punkt, der „Apfel“ darstellt, näher an „Birne“ als an „Auto“ positioniert. Diese räumliche Anordnung spiegelt die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern wider, wobei die Nähe die Ähnlichkeit der Bedeutung anzeigt.

Was ist Vektoreinbettung?

Ein Vektor wird durch Anwenden einer Einbettungsfunktion auf die Rohdaten erzeugt, um diese in eine Darstellung umzuwandeln. Diese Darstellungen werden als „Embeddings“ bezeichnet, da ein ML-Modell eine repräsentative Gruppierung nimmt und sie in einen Vektorraum einbettet. Die Vektoren werden als Zahlenlisten eingebettet, was es für ML-Modelle einfacher macht, Operationen mit den Daten durchzuführen. Tatsächlich hängt die Leistung von ML-Methoden entscheidend von der Qualität der Vektordarstellungen ab. Ein ganzer Absatz Text oder eine Gruppe von Zahlen kann auf einen Vektor reduziert werden, sodass das Modell Operationen effizient durchführen kann.

Schlüsselbegriffe und Definitionen

• Vektor: Eine Zahlenfolge, die ein Objekt — wie ein Wort, ein Bild oder ein Dokument — als Punkt in einem mehrdimensionalen Raum darstellt und es Algorithmen ermöglicht, Objekte mathematisch zu vergleichen und zu berechnen, wie ähnlich oder unterschiedlich sie sind
• Embedding: Eine gelernte Vektordarstellung, die diskrete Objekte (Wörter, Dokumente und Bilder) in einen kontinuierlichen Vektorraum abbildet, sodass semantisch ähnliche Elemente geometrisch nahe beieinander liegen
• Kosinus-Ähnlichkeit: Misst den Kosinus des Winkels zwischen zwei Vektoren und erfasst, wie ähnlich ihre Richtungen sind, unabhängig von ihrer Größe, mit Werten von −1 (Gegenteile) bis 1 (identische Richtung): cos(θ) = (A · B) / (‖A‖× ‖B‖)
  Euklidische Distanz: Der geradlinige Abstand zwischen zwei Punkten im Vektorraum, der misst, wie weit sie voneinander entfernt sind, absolut und nicht nach der Richtungsausrichtung: d(A, B) = √Σ(Aᵢ − Bᵢ)²
• Approximate Nearest Neighbor (ANN): Eine Familie von Suchalgorithmen, die Vektoren finden, die einer Abfrage nahe sind, indem sie nur einen Teil des Index durchsuchen und dabei einen geringen Genauigkeitsverlust für eine dramatisch schnellere Abfrage bei Skalierung in Kauf nehmen
• Hierarchical Navigable Small World (HNSW): Ein graphenbasierter Index, der mehrere Ebenen von Nähe-Verbindungen aufbaut, sodass Abfragen schnell von groben zu feinen Nachbarn navigieren können
• Inverted File Index (IVF): Teilt den Vektorraum in Cluster auf und durchsucht zur Abfragezeit nur die nächsten Cluster, was ein praktisches Gleichgewicht zwischen Indexerstellungszeit und Abfragegeschwindigkeit bietet
• Locality-Sensitive Hashing (LSH): Hasht Vektoren so, dass ähnliche Vektoren wahrscheinlich im selben Bucket landen, was eine schnelle ungefähre Suche mit geringem Speicherbedarf ermöglicht
• Metadatenfilterung: Die Praxis, Vektorsuchergebnisse mithilfe strukturierter Attribute wie Datum, Kategorie oder Benutzer-ID einzugrenzen, sodass Ergebnisse harte Geschäftsregeln und nicht nur semantische Ähnlichkeit erfüllen müssen
• Hybride Suche: Kombiniert dichte Vektorsuche (semantische Bedeutung) mit spärlicher Schlüsselwortsuche (Exakt-Übereinstimmungs-Relevanz über BM25/TF-IDF) und fasst dann die beiden Ranglisten zusammen, typischerweise unter Verwendung von Reciprocal Rank Fusion (RRF), um das Beste aus beiden Ansätzen zu erzielen
• Multi-Vektor-Suche: Stellt jeden Datensatz mit mehreren separaten Vektoren dar (z. B. einen für Titel, Body und Bild) und durchsucht alle davon, aggregiert Scores, um das einzeln relevanteste Ergebnis zu ermitteln

Wie funktionieren Vektordatenbanken?

Vektordatenbanken sind darauf ausgelegt, Daten durch hochdimensionale Vektoreinbettungen effizient zu speichern, zu indizieren und abzufragen. Sobald ein Benutzer eine Abfrage oder Anfrage in die Vektordatenbank eingibt, beginnt diese mit der folgenden Abfolge von Prozessen:

1. Vektorisierung: Dieser erste Schritt beinhaltet die Erzeugung von Embeddings aus multimodalen Inhalten, die Text, Bilder, Audio oder Video umfassen können. Dieser Prozess erfasst die semantischen Beziehungen in den Daten. Zum Beispiel stellt dieser Prozess bei Textdaten sicher, dass Wörter mit ähnlicher Bedeutung (oder Vektoren) im Vektorraum nahe beieinander liegen.
2. Vektorindizierung: Der nächste Schritt unterscheidet Vektordatenbanken von herkömmlichen Datenbanken. ML-Algorithmen wie Product Quantization oder HNSW werden auf die Daten angewendet, um die Vektoren neuen Datenstrukturen zuzuordnen. Diese Strukturen ermöglichen schnellere Ähnlichkeits- oder Distanzsuchen, wie z. B. Nearest Neighbor-Suchen zwischen Vektoren. Dieser Indizierungsprozess ist für die Leistung der Datenbank unerlässlich, da er eine schnelle Abfrage ähnlicher Vektoren ermöglicht.
3. Abfrageausführung: Im letzten Schritt wird der anfängliche Abfragevektor mit den indizierten Vektoren in der Datenbank verglichen. Das System ruft die Vektoren mit den stärksten Beziehungen ab und findet so effektiv die relevantesten Informationen basierend auf semantischer Ähnlichkeit und nicht auf exakten Schlüsselwortübereinstimmungen.

Diese Prozesse ermöglichen es Vektordatenbanken, semantische Suchen und Ähnlichkeits-basierte Abrufe durchzuführen, was sie ideal für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bild- und Videoerkennung, Textanalyse und Anomalieerkennung macht.

Vorteile von Vektordatenbanken

Vektordatenbanken bieten eine Reihe von Vorteilen:

• Hohe Geschwindigkeit und Leistung: Vektordatenbanken können ähnliche Daten mithilfe von Vektordistanz- oder Ähnlichkeitsmetriken schnell lokalisieren, ein Prozess, der für NLP, Computer Vision und Empfehlungssysteme unerlässlich ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die auf exakte Übereinstimmungen oder vordefinierte Kriterien beschränkt sind, erfassen Vektordatenbanken semantische und kontextuelle Bedeutung. Dies optimiert den Datenabruf, indem nuanciertere, kontextbezogene Suchen über einfache Schlüsselwortübereinstimmungen hinaus ermöglicht werden.

Fünf Anwendungsfälle für Vektordatenbanken

Vektordatenbanken werden branchenübergreifend für eine Vielzahl von Anwendungen und Anwendungsfällen eingesetzt. Hier sind einige der gängigsten Beispiele für Vektordatenbanken:

Große Sprachmodelle (LLMs)

Der Aufstieg von LLMs für Aufgaben wie die Informationsbeschaffung sowie die zunehmende Beliebtheit von E-Commerce- und Empfehlungsplattformen erfordert Vektordatenbank-Managementsysteme, die Abfrageoptimierungsfunktionen für unstrukturierte Daten bereitstellen können.

In multimodalen Anwendungen werden Daten eingebettet und in Vektordatenbanken gespeichert, was eine effiziente Abfrage von Vektorrepräsentationen ermöglicht. Wenn ein Benutzer eine Textabfrage eingibt, verwendet das System sowohl das LLM als auch die Vektordatenbank. Das LLM stellt NLP-Funktionen bereit, während die Algorithmen der Vektordatenbank ANN-Suchen durchführen. Dieser Ansatz kann im Vergleich zur isolierten Verwendung einer der Komponenten bessere Ergebnisse liefern.

Vektordatenbanken werden zunehmend über RAG auf LLMs angewendet, was eine erhöhte Erklärbarkeit durch die Anwendung von Kontext auf LLM-Ausgaben ermöglicht. Benutzeranfragen können durch die Einbeziehung von Kontext erweitert werden, um Kernherausforderungen von LLMs wie Halluzinationen oder Verzerrungen zu mildern.

Bilderkennung

Vektordatenbanken können eine Schlüsselrolle bei der Bilderkennung spielen, indem sie hochdimensionale Einbettungen von Bildern speichern, die von ML-Modellen generiert werden. Da Vektordatenbanken für Ähnlichkeitssuchaufgaben optimiert sind, eignen sie sich ideal für Anwendungen wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bildsuche.

Vektordatenbanken sind für die schnelle Abfrage von Kontext durch Ähnlichkeit feinabgestimmt. E-Commerce-Plattformen können Vektordatenbanken verwenden, um Produkte mit ähnlichen visuellen Attributen zu finden, während Social-Media-Seiten Benutzern verwandte Bilder vorschlagen können. Ein anschauliches Beispiel ist Pinterest, wo Vektordatenbanken die Entdeckung von Inhalten ermöglichen, indem sie jedes Bild als hochdimensionalen Vektor darstellen. Wenn ein Benutzer ein Bild eines Küsten-Sonnenuntergangs anpinnt, kann das System seine Vektordatenbank schnell durchsuchen, um visuell ähnliche Bilder wie andere Strandlandschaften oder Sonnenuntergänge vorzuschlagen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Vektordatenbanken haben NLP revolutioniert, indem sie die effiziente Speicherung und Abfrage von verteilten Wortrepräsentationen ermöglichen. Modelle wie Word2Vec, GloVe und BERT werden auf riesigen Textdatensätzen trainiert, um hochdimensionale Wort-Embeddings zu generieren, die semantische Beziehungen erfassen und dann in Vektordatenbanken für schnellen Zugriff gespeichert werden.

Da sie schnelle Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, können Vektordatenbanken Modellen helfen, kontextuell relevante Wörter oder Phrasen zu finden. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für Aufgaben wie semantische Suche, Beantwortung von Fragen, Textklassifizierung und Extraktion benannter Entitäten. Darüber hinaus können Vektordatenbanken Satz-Embeddings speichern, die Wortkontexte erfassen und ein nuancierteres Sprachverständnis ermöglichen.

Empfehlungssysteme und Personalisierung

Sobald eine Vektordatenbank mit einem Embedding-Modell trainiert wurde, kann sie zur Generierung personalisierter Empfehlungen verwendet werden. Wenn ein Benutzer mit dem System interagiert, werden sein Verhalten und seine Vorlieben verwendet, um das Embedding des Benutzers zu generieren. Zum Beispiel kann ein Benutzer einen LLM nach einer TV-Serienempfehlung fragen, und die Vektordatenbank kann TV-Serien vorschlagen, die ähnliche Handlungen oder Bewertungen wie die Vorlieben des Benutzers haben. TV-Serien mit Embeddings, die der Kodierung des Benutzers am nächsten kommen, werden dann entsprechend empfohlen.

Betrugserkennung

Finanzinstitute verwenden Vektordatenbanken, um betrügerische Transaktionen zu erkennen. Vektordatenbanken ermöglichen es Unternehmen, Transaktionsvektoren in Echtzeit mit bekannten Betrugsmustern zu vergleichen. Die Skalierbarkeit von Vektordatenbanken ermöglicht es ihnen auch, Risiken zu managen und neue Erkenntnisse über das Verbraucherverhalten zu gewinnen. Diese Datenbanken können Muster identifizieren, die Aktivitäten anzeigen, indem sie Transaktionsdaten als Vektoren kodieren. Darüber hinaus erleichtern sie die Bewertung der Kreditwürdigkeit und die Kundensegmentierung durch die Analyse von Daten zur Verbesserung des Entscheidungsprozesses.

Häufige Herausforderungen von Vektordatenbanken

Trotz ihrer vielen Vorteile und Anwendungsfälle muss ein vollständiges Verständnis von Vektordatenbanken auch ihre Herausforderungen umfassen.

Neue Datenpipelines

Vektordatenbanken erfordern effiziente Data-Ingestion-Pipelines, in denen Rohdaten aus verschiedenen Quellen bereinigt, verarbeitet und mit einem ML-Modell eingebettet werden, bevor sie als Vektoren in der Datenbank gespeichert werden.

Databricks AI Search bietet eine umfassende Lösung für diese Herausforderung. Es automatisiert die Vektorgenerierung, -verwaltung und -optimierung und übernimmt die Echtzeit-Synchronisierung von Quelldaten mit entsprechenden Vektorindizes. Die Software verwaltet Fehler, optimiert den Durchsatz und führt automatische Batchgrößenanpassung und Autoskalierung ohne manuelles Eingreifen durch.

Dieser Ansatz reduziert den Bedarf an separaten Daten-Ingestion-Pipelines, minimiert den „Entwickleraufwand“ und ermöglicht es Teams, sich auf übergeordnete Aufgaben zu konzentrieren, die direkt Mehrwert für das Geschäft schaffen, anstatt Zeit mit dem Aufbau und der Wartung komplexer Datenaufbereitungsprozesse zu verbringen.

Erhöhte Sicherheit und Governance

Vektordatenbanken erfordern zusätzliche Sicherheit, Zugriffskontrollen und Data Governance sowie die notwendige Wartung und Verwaltung. Unternehmen benötigen strenge Sicherheits- und Zugriffskontrollen für Daten, damit Benutzer nicht auf GenAI-Modelle zugreifen können, die mit vertraulichen Daten verknüpft sind.

Viele aktuelle Vektordatenbanken verfügen entweder nicht über robuste Sicherheits- und Zugriffskontrollen oder erfordern, dass Organisationen einen separaten Satz von Sicherheitspolicies erstellen und verwalten. Databricks AI Search bietet eine einheitliche Schnittstelle, die Datenrichtlinien definiert, um die Datenherkunft automatisch zu verfolgen, ohne dass zusätzliche Tools erforderlich sind. Dies stellt sicher, dass LLMs keine vertraulichen Daten für Benutzer offenlegen, die keinen Zugriff haben sollten.

Hohes technisches Wissen erforderlich

Da sie leistungsstarke Funktionen für Ähnlichkeitssuchen und die Verarbeitung hochdimensionaler Daten bieten, sind Vektordatenbanken wesentliche Werkzeuge für Data Scientists, die mit KI- und ML-Modellen arbeiten. Databricks AI Search zeichnet sich als serverlose Vektordatenbank aus, die keine manuelle Konfiguration erfordert und es Data Scientists ermöglicht, sich auf ihre Kernarbeit zu konzentrieren, anstatt auf die Infrastrukturverwaltung.

Zu den Hauptvorteilen von Databricks AI Search gehören die nahtlose Integration mit der Lakehouse-Architektur, die automatisierte Daten-Ingestion und bis zu fünfmal schnellere Ergebnisse im Vergleich zu anderen beliebten Vektordatenbanken. Es ist auch mit bestehenden Data Governance- und Sicherheitstools über Unity Catalog kompatibel und gewährleistet so Datenschutz und Compliance.

Databricks AI Search bietet Flexibilität für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer mit automatisierter Skalierung für Daten-Ingestion und Abfragen sowie Plug-and-Replace-APIs für diejenigen, die mehr Kontrolle über ihre Pipelines wünschen. Diese Kombination aus Benutzerfreundlichkeit und leistungsstarker Performance vereinfacht den Aufbau einer Vektordatenbank für Data Scientists aller Erfahrungsstufen.

Vektordatenbanken vs. Graphdatenbanken

Vektordatenbanken organisieren Daten als Punkte in einem multidimensionalen Vektorraum. Jeder Punkt repräsentiert ein Datenelement, und die Position spiegelt seine Eigenschaften im Verhältnis zu anderen Datenelementen wider. Diese Struktur von Vektordatenbanken eignet sich gut für viele GenAI-Anwendungen, da Vektor-Embeddings von LLMs generiert werden und Daten einfach durchsucht und abgerufen werden können.

Im Gegensatz dazu organisieren Graphdatenbanken Daten, indem sie sie in einer Graphstruktur speichern. Entitäten werden als Knoten in einem Graphen dargestellt, während die Verbindungen zwischen diesen Datenpunkten als Kanten dargestellt werden. Die Graphstruktur ermöglicht es, dass die Datenelemente im Speicher eine Sammlung von Knoten und Kanten sind, wobei die Kanten die Beziehungen zwischen den Knoten darstellen. Die vernetzte Struktur von Graphdatenbanken eignet sich gut für Szenarien, in denen die Verbindungen zwischen Datenpunkten genauso wichtig sind wie die Daten selbst.

Vergleich: Vektordatenbank vs. Vektorindex vs. traditionelle RDBMS vs. Graph-DB

Verwenden Sie diese Tabelle, um schnell zu vergleichen, wie jeder Datenbanktyp Daten speichert, Abfragen verarbeitet und für verschiedene Workloads geeignet ist.

Was ist der Unterschied zwischen einem Vektorindex und einer Vektordatenbank?

Ein Vektorindex und eine Vektordatenbank erfüllen unterschiedliche, aber sich ergänzende Rollen bei der Verarbeitung von hochdimensionalen Daten.

Vektorindex: Ein Vektorindex ist eine spezialisierte Datenstruktur, die entwickelt wurde, um schnelle Ähnlichkeitssuchen unter Vektoreinbettungen zu ermöglichen. Er verbessert die Suchgeschwindigkeit erheblich, indem er Vektoren so organisiert, dass eine effiziente Abfrage möglich ist. Beispiele für Vektorindizes sind Facebook AI Similarity Search (FAISS), HNSW und LSH. Diese Indizes können als eigenständige algorithmische Prozesse verwendet oder in größere Systeme integriert werden, um Suchvorgänge zu optimieren.
Vektordatenbank: Eine Vektordatenbank ist eine umfassende Datenmanagementlösung, die nicht nur Vektorindizierung beinhaltet, sondern auch zusätzliche Funktionalitäten wie Datenspeicherung; Erstellungs-, Lese-, Aktualisierungs- und Löschoperationen (CRUD); Metadatenfilterung und horizontale Skalierung bietet. Sie ist darauf ausgelegt, Vektoreinbettungen effizient zu verwalten und abzufragen und unterstützt komplexe Operationen sowie die Gewährleistung von Datenintegrität und -sicherheit.

Wie wählt man eine Vektordatenbank aus?

Die Wahl der richtigen Vektordatenbank hängt von Ihren spezifischen Workload-Anforderungen ab, wie stark Ihre Daten voraussichtlich wachsen werden und wie gut die Datenbank in Ihren bestehenden Technologie-Stack passt. Eine Lösung, die für einen kleinen Prototyp perfekt funktioniert, kann bei Enterprise-Traffic Schwierigkeiten haben, während eine funktionsreiche Plattform für einfachere Anwendungsfälle zu komplex sein könnte. Beachten Sie diese Kriterien, um eine Vektordatenbank auszuwählen, die mit Ihren Anforderungen skaliert und gut mit bestehenden Systemen zusammenspielt.

• Leistung & Latenz: Verstehen Sie, welche Suchgenauigkeit (Recall) und Abfrageantwortzeit für Ihren Anwendungsfall akzeptabel sind
• Unterstützung der Einbettungsdimensionalität: Stellen Sie sicher, dass die Datenbank die Ausgabegröße Ihres spezifischen KI-Modells verarbeiten kann, sei es 768, 1536 oder sogar höher
• Unterstützte Indextypen: Überprüfen Sie, ob die Datenbank die richtigen Indexierungsalgorithmen für Ihre Daten bietet, wie z. B. HNSW, IVF oder LSH, da diese direkt die Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit beeinflussen
• Hybride Suche: Achten Sie auf die Möglichkeit, traditionelle Stichwortsuche (BM25) mit semantischer Vektorsuche in einer einzigen Abfrage zu kombinieren
• Exakte + ANN-Fallback: Prüfen Sie, ob Sie je nach benötigter Präzision zwischen approximativer und exakter Suche nach den nächsten Nachbarn wechseln können
• Metadatenfilterung: Stellen Sie sicher, dass Sie Ergebnisse anhand strukturierter Felder wie Datum oder Kategorie neben der Vektorähnlichkeit eingrenzen können
• CRUD- und ACID-Unterstützung: Bewerten Sie, ob die Datenbank vollständige Datenoperationen und Transaktionsgarantien unterstützt, was besonders wichtig ist, wenn sich Ihre Daten häufig ändern
• RBAC/ABAC und Mandantentrennung: Überprüfen Sie, ob die Datenbank rollen- oder attributbasierte Zugriffskontrollen bietet und die Daten verschiedener Teams oder Kunden ordnungsgemäß isolieren kann
• Beobachtbarkeit und Bewertung: Achten Sie auf integrierte Überwachungs-, Protokollierungs- und Tools zur Messung der Suchqualität im Laufe der Zeit, damit Sie Leistungsprobleme frühzeitig erkennen und beheben können
• Hardwarebeschleunigung: Prüfen Sie, ob GPU-beschleunigte Indizierung und Suche unterstützt wird und ob Ihre aktuelle Infrastruktur davon profitieren kann

Häufige Fallstricke und Best Practices

• Embedding-Drift → Legen Sie einen regelmäßigen Re-Embedding-Zeitplan fest, damit Ihre Vektoren aktuell bleiben und genau das widerspiegeln, wonach Sie suchen, wenn sich Ihre Quelldaten oder zugrunde liegenden Modelle weiterentwickeln
• Nicht versionierte Embeddings → Verfolgen Sie, welche Modellversion welche Vektoren generiert hat, damit Sie Ergebnisse zuverlässig reproduzieren, die Leistung im Laufe der Zeit vergleichen und bei Problemen zurückrollen können.
• Veraltete Indizes → Definieren Sie im Voraus klare Richtlinien für die Indexaktualisierung und legen Sie die Häufigkeit von Neuerstellung und Aktualisierung basierend darauf fest, wie oft sich Ihre Daten ändern
• Schlechte Chunking für RAG → Testen Sie eine Reihe von Chunk-Größen (256–1024 Tokens) mit 10–20 % Überlappung und bewerten Sie die Abrufqualität bei jeder Einstellung
• Verschmutzung durch nahezu duplizierte Inhalte → Führen Sie vor der Indizierung eine Deduplizierung durch, um redundante oder nahezu identische Inhalte zu entfernen
• Keine Bewertungsmetriken → Benchmarking Sie regelmäßig mit Recall@k, nDCG und MRR — mit dem Ziel, Benchmarks wie Recall@10 über 0,85 für die meisten Produktions-Workloads zu erreichen —, damit Sie ein klares Signal haben, wenn die Suchqualität nachlässt
• Exposition von PII in Embeddings → Maskieren oder schließen Sie sensible personenbezogene Daten aus, bevor sie überhaupt in die Embedding-Phase gelangen, und erzwingen Sie feingranulare Zugriffskontrollen auf dem Vektor-Store, um einzuschränken, wer was abfragen kann

Q&A

Vektordatenbank vs. Vektorindex – Was ist der Unterschied?

Diese beiden Begriffe werden oft austauschbar verwendet, beziehen sich aber auf unterschiedliche Ebenen des Systems.

Umfang: Ein Vektorindex ist eine einzelne Datenstruktur – wie HNSW oder IVF –, die zur Beschleunigung der Suche nach den nächsten Nachbarn optimiert ist. Eine Vektordatenbank hingegen ist ein vollständiges System, das um einen oder mehrere dieser Indizes herum aufgebaut ist, zusammen mit Speicher- und Abfragefunktionen.
CRUD-Unterstützung: Vektorindizes haben oft nur begrenzte oder ineffiziente Unterstützung für Aktualisierungen und Löschungen. Vektordatenbanken bieten robuste Erstellungs-, Lese-, Aktualisierungs- und Löschoperationen auf der Indexebene.
Skalierung: Ein eigenständiger Index lebt im Speicher und verwaltet keine Verteilung oder Replikation. Eine Vektordatenbank hingegen verwaltet horizontale Skalierung, Sharding und Persistenz über die Infrastruktur hinweg.
Eigenständig vs. integriert: Vektorindizes können direkt in den Anwendungscode eingebettet werden (z. B. FAISS). Vektordatenbanken sind Dienste mit integrierten APIs, Zugriffskontrollen und Verwaltungstools.

Ist eine Vektordatenbank für RAG erforderlich?

Eine Vektordatenbank ist eine gängige Wahl für Produktions-RAG-Pipelines, aber sie ist nicht immer notwendig. Die richtige Antwort hängt von Ihrem Umfang und Ihrer Komplexität ab.

Für Produktions-RAG im großen Maßstab wird eine Vektordatenbank wertvoll, wenn Sie persistenten Speicher, Metadatenfilterung, Zugriffskontrollen und die Möglichkeit benötigen, Ihren Datensatz im Laufe der Zeit zu aktualisieren.
Multi-Tenant- oder regulierte Umgebungen erfordern fast immer eine Vektordatenbank, da sie Mandantentrennung, Audit-Protokollierung und feingranulare Zugriffskontrollen benötigen, die eigenständige Indizes nicht bieten.
Wenn Ihr Datensatz statisch und klein ist, kann der Overhead einer Vektordatenbank die Vorteile überwiegen – ein leichtgewichtiger Index, der beim Start geladen wird, kann die Abfrage genauso gut handhaben.
Für Prototyping ist ein In-Memory-Index wie FAISS oder ein einfacher dateibasierter Speicher oft ausreichend und weitaus einfacher einzurichten als eine vollständige Vektordatenbank.

Wie funktioniert hybride Suche (BM25 + Vektor)?

Hybride Suche kombiniert zwei grundlegend unterschiedliche Abrufsignale – Stichwortabgleich und semantische Ähnlichkeit – in einem einzigen Abfrageergebnis.

• BM25 verarbeitet exakte und schlüsselwortbasierte Treffer und bewertet Dokumente anhand von Worthäufigkeit und Relevanz, was es für präzise Abfragen wie Produktnamen, Codes oder Eigennamen zuverlässig macht
• Vektorsuche verarbeitet semantische Treffer und ruft Ergebnisse basierend auf Bedeutung und Kontext ab, auch wenn die Abfrage keine exakten Wörter mit dem Dokument teilt
• Score Fusion verschmilzt die beiden Signale zu einer einzigen Rangliste – Reciprocal Rank Fusion (RRF) ist ein gängiger Ansatz, der Ranglisten aus jeder Methode kombiniert, ohne dass eine sorgfältige Score-Normalisierung erforderlich ist
• Hybride Suche verbessert sowohl Präzision als auch Recall und ist besonders wertvoll in Unternehmens- oder domänenspezifischen Anwendungen, bei denen Benutzer präzise technische Abfragen mit breiteren konzeptionellen Suchen mischen

Wann ist eine Vektordatenbank unnötig?

Vektordatenbanken verursachen einen erheblichen betrieblichen Aufwand, und es gibt mehrere Szenarien, in denen dieser Aufwand einfach nicht gerechtfertigt ist.

• Kleine Datensätze, die in den Speicher passen, werden normalerweise besser mit einem leichten In-Memory-Index wie FAISS oder Annoy bedient, der direkt in Ihre Anwendung geladen werden kann, ohne einen separaten Dienst bereitzustellen
• Anwendungsfälle, bei denen eine exakte Schlüsselwortsuche ausreicht – wie die interne Dokumentensuche nach Titel oder ID – profitieren nicht von der semantischen Suche, was einen herkömmlichen Suchindex oder eine Datenbank zu einer einfacheren und zuverlässigeren Wahl macht
• Wenn Sie bereits PostgreSQL ausführen, fügt die pgvector-Erweiterung die Vektor-Ähnlichkeitssuche direkt zu Ihrer bestehenden Datenbank hinzu, wodurch die Notwendigkeit eines separaten Vektorspeichers entfällt und die Infrastrukturkomplexität reduziert wird
• Anwendungen mit geringem Datenverkehr oder Einzelbenutzeranwendungen benötigen selten die Skalierungs-, Replikations- oder Mandantenfähigkeiten, die eine dedizierte Vektordatenbank rechtfertigen, sodass die Betriebskosten den Nutzen übersteigen
• Wenn Ihr Datensatz statisch ist oder sich selten ändert, kann das Neuerstellen oder Neuladen eines Index periodisch einfacher sein als die Wartung einer vollständig verwalteten Vektordatenbank

Zukünftige Trends für Vektordatenbanken

Der jüngste Aufschwung von LLMs und GenAI-Anwendungen im Allgemeinen hat zu einer gleichzeitigen Zunahme von Vektordatenbanken beigetragen. Da KI-Anwendungen weiter reifen, werden die Entwicklung neuer Produkte und die sich ändernden Bedürfnisse der Benutzer die Richtung zukünftiger Trends bei Vektordatenbanken bestimmen. Es gibt jedoch einige allgemein erwartete Richtungen für diese Technologie.

Erhöhte Integration mit ML-Modellen: Die Beziehung zwischen Vektordatenbanken und ML-Modellen ist Gegenstand verstärkter Forschung. Diese Bemühungen zielen darauf ab, die Größe und Dimensionalität von Vektoren zu reduzieren, die Speicheranforderungen für große Datensätze zu minimieren und die rechnerische Effizienz zu steigern.
RAG-Anpassung: RAG ist ein Ansatz zur Verbesserung des Kontexts, der einem LLM in GenAI-Anwendungsfällen, einschließlich Chatbot- und allgemeinen Frage-Antwort-Anwendungen, bereitgestellt wird. Die Vektordatenbank wird verwendet, um den an das LLM übergebenen Prompt zu verbessern, indem neben der Abfrage zusätzlicher Kontext hinzugefügt wird.
Multi-Vektor-Suche: Weitere Forschung wird zur Verbesserung der Multi-Vektor-Suchfunktionen erwartet, was für Anwendungen wie die Gesichtserkennung wichtig ist. Aktuelle Techniken beruhen oft auf der Kombination einzelner Scores, aber dieser Ansatz kann rechenintensiv sein, da er die Anzahl der erforderlichen Distanzberechnungen erhöht.
Hybride Suche: Die Entwicklung von Suchsystemen hat zu einer wachsenden Akzeptanz hybrider Ansätze geführt, die traditionelle schlüsselwortbasierte Methoden mit modernen Vektorabruftechniken kombinieren

So erstellen Sie eine Vektordatenbank mit Databricks

Databricks AI Search ist die integrierte Vektordatenbanklösung von Databricks für die Data Intelligence Platform. Dieses vollständig integrierte System eliminiert die Notwendigkeit separater Datenerfassungs-Pipelines und wendet Sicherheitskontrollen und Data-Governance-Mechanismen an, um einen konsistenten Schutz über alle Datenbestände hinweg zu gewährleisten.

Databricks AI Search bietet eine leistungsstarke Out-of-the-Box-Erfahrung, die es LLMs ermöglicht, mit minimaler Latenz schnell relevante Ergebnisse abzurufen. Benutzer profitieren von automatischer Skalierung und Optimierung, wodurch die manuelle Abstimmung der Datenbank entfällt. Diese Integration rationalisiert den Prozess der Speicherung, Verwaltung und Abfrage von Vektoreinbettungen und erleichtert es Unternehmen, KI-Anwendungen wie Empfehlungssysteme und semantische Suchen zu implementieren und gleichzeitig die Datensicherheits- und Governance-Standards einzuhalten.

Wo finde ich weitere Informationen zu Vektordatenbanken und Vektorsuche?

Es gibt viele Ressourcen, um weitere Informationen zu Vektordatenbanken und Vektorsuche zu finden, darunter:

Blogs

• Hybride Suche in Databricks AI Search
• Databricks AI Search Public Preview
• Erstellung hochwertiger RAG-Anwendungen mit Databricks
• Verbessern Sie die Antwortqualität von RAG-Anwendungen mit Echtzeit-Strukturdaten
• Erstellen Sie GenAI-Apps schneller mit neuen Foundation-Modellfunktionen
• Best Practices für die LLM-Bewertung von RAG-Anwendungen
• Verwendung von MLflow AI Gateway und Llama 2 zum Erstellen von Generative AI Apps (Erzielen Sie größere Genauigkeit mit Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Ihren eigenen Daten)

eBooks

• Big Book of GenAI
• Ein kompakter Leitfaden zu RAG
• Big Book of MLOps

Demos

• Stellen Sie Ihren LLM-Chatbot mit Retrieval Augmented Generation (RAG), llama2-70B (MosaicML Inferences) und AI Search bereit

Kontaktieren Sie Databricks, um eine Demo zu vereinbaren und mit jemandem über Ihre LLM- und Vektordatenbanken zu sprechen.

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