Die Top 7 der Vektordatenbanken im Jahr 2026

Was ist eine Vektordatenbank?

Eine Vektordatenbank ist eine spezielle Art von Datenbank, die Infos in Form von mehrdimensionalen Vektoren speichert, die bestimmte Eigenschaften oder Qualitäten darstellen.

Die Anzahl der Dimensionen in jedem Vektor kann stark variieren, von nur wenigen bis zu mehreren Tausend, je nachdem, wie kompliziert und detailliert die Daten sind. Diese Daten, die Text, Bilder, Audio- und Videodateien umfassen können, werden mithilfe verschiedener Verfahren wie maschinellen Lernmodellen, Wort-Embeddings oder Merkmalsextraktionsverfahren in Vektoren umgewandelt.

Der Hauptvorteil einer Vektordatenbank ist, dass sie Daten schnell und genau nach ihrer Vektorähnlichkeit oder -nähe finden und abrufen kann. Das ermöglicht Suchen, die auf semantischer oder kontextueller Relevanz basieren, anstatt sich nur auf exakte Übereinstimmungen oder festgelegte Kriterien wie bei herkömmlichen Datenbanken zu verlassen.

Mit einer Vektordatenbank kannst du zum Beispiel:

• Such nach Songs, die dir wegen ihrer Melodie und ihrem Rhythmus gefallen.
• Finde Artikel, die thematisch und inhaltlich zu einem anderen bestimmten Artikel passen.
• Finde Geräte, die die Eigenschaften und Bewertungen eines bestimmten Geräts haben.

Wie funktioniert eine Vektordatenbank?

Traditionelle Datenbanken speichern einfache Daten wie Wörter und Zahlen in Form einer Tabelle. Vektordatenbanken arbeiten aber mit komplizierten Daten, die man Vektoren nennt, und nutzen spezielle Suchmethoden.

Während normale Datenbanken nach exakten Datenübereinstimmungen suchen, suchen Vektordatenbanken mithilfe spezifischer Ähnlichkeitsmaße nach der besten Übereinstimmung.

Vektordatenbanken nutzen spezielle Suchtechniken, die als Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suche bekannt sind. Dazu gehören Methoden wie Hashing und graphbasierte Suchen.

Um wirklich zu kapieren, wie Vektordatenbanken funktionieren und wie sie sich von herkömmlichen relationalen Datenbanken wie SQL unterscheiden, müssen wir erst mal das Konzept der Einbettungen verstehen.

Unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Audiodateien haben kein festes Format, was für herkömmliche Datenbanken echt schwierig ist. Um diese Daten in KI- und ML-Anwendungen zu nutzen, werden sie mit Hilfe von Einbettungen in numerische Darstellungen umgewandelt.

Einbetten ist so, als würde man jedem Element, egal ob Wort, Bild oder was auch immer, einen einzigartigen Code geben, der seine Bedeutung oder sein Wesen erfasst. Dieser Code hilft Computern, diese Elemente besser zu verstehen und zu vergleichen. Stell dir vor, du machst aus einem komplizierten Buch eine kurze Zusammenfassung, die trotzdem die wichtigsten Punkte enthält.

Dieser Einbettungsprozess wird normalerweise mit einem speziellen neuronalen Netzwerk gemacht, das genau dafür entwickelt wurde. Zum Beispiel verwandeln Wort-Embeddings Wörter in Vektoren, sodass Wörter mit ähnlicher Bedeutung im Vektorraum näher beieinander liegen.

Durch diese Umwandlung können Algorithmen Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen Elementen erkennen.

Im Grunde sind Einbettungen wie eine Brücke, die nicht-numerische Daten in eine Form umwandelt, mit der Machine-Learning-Modelle arbeiten können. So können sie Muster und Beziehungen in den Daten besser erkennen.

Wie funktioniert eine Vektordatenbank? (Bildquelle)

Vektordatenbank-Anwendungen

Vektordatenbanken machen sich mit ihren coolen Funktionen in vielen Branchen einen Namen, weil sie super effizient bei der „Ähnlichkeitssuche” sind. Hier geht's zu einem tieferen Einblick in ihre vielfältigen Anwendungen:

1. Das Einkaufserlebnis verbessern

Im lebhaften Einzelhandel verändern Vektordatenbanken die Art und Weise, wie Leute einkaufen. Sie machen es möglich, fortschrittliche Empfehlungssysteme zu entwickeln, die personalisierte Einkaufserlebnisse bieten. Ein Online-Käufer kann zum Beispiel Produktvorschläge nicht nur aufgrund früherer Käufe bekommen, sondern auch durch die Analyse von Ähnlichkeiten bei Produktmerkmalen, Nutzerverhalten und Vorlieben.

2. Analyse von Finanzdaten

Der Finanzsektor ist voll von komplizierten Mustern und Trends. Vektordatenbanken sind super darin, diese komplexen Daten zu analysieren, und helfen Finanzanalysten dabei, Muster zu erkennen, die für Investitionsstrategien wichtig sind. Indem sie kleine Ähnlichkeiten oder Unterschiede erkennen, können sie Marktbewegungen vorhersagen und fundiertere Investitionspläne erstellen.

3. Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen ist es super wichtig, alles individuell anzupassen. Durch die Analyse von Genomsequenzen ermöglichen Vektordatenbanken individuellere medizinische Behandlungen, sodass medizinische Lösungen besser auf die genetische Veranlagung jedes Einzelnen abgestimmt werden können.

4. Verbesserung von Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

In der digitalen Welt gibt's immer mehr Chatbots und virtuelle Assistenten. Diese KI-gesteuerten Systeme sind total darauf angewiesen, die menschliche Sprache zu verstehen. Durch die Umwandlung riesiger Textdaten in Vektoren können diese Systeme menschliche Anfragen genauer verstehen und darauf reagieren. Firmen wie Talkmap nutzen zum Beispiel Echtzeit-Verständnis natürlicher Sprache, was zu einer reibungsloseren Interaktion zwischen Kunden und Kundendienstmitarbeitern führt.

5. Medienanalyse

Von medizinischen Scans bis hin zu Überwachungsaufnahmen ist es echt wichtig, Bilder genau vergleichen und verstehen zu können. Vektordatenbanken machen das einfacher, indem sie sich auf die wichtigsten Merkmale von Bildern konzentrieren und Störungen und Verzerrungen rausfiltern. Zum Beispiel kann man im Verkehrsmanagement Bilder aus Videoaufnahmen schnell checken, um den Verkehrsfluss zu verbessern und die Sicherheit zu erhöhen.

6. Anomalieerkennung

Ausreißer zu erkennen ist genauso wichtig wie Gemeinsamkeiten zu erkennen. Besonders in Bereichen wie Finanzen und Sicherheit kann das Erkennen von Anomalien dazu beitragen, Betrug zu verhindern oder potenzielle Sicherheitsverletzungen zu vermeiden. Vektordatenbanken bieten in diesem Bereich mehr Möglichkeiten, wodurch der Erkennungsprozess schneller und genauer wird.

Was macht eine gute Vektordatabase aus?

Vektordatenbanken sind echt nützliche Tools geworden, um sich in der riesigen Welt unstrukturierter Daten wie Bilder, Videos und Texte zurechtzufinden, ohne dass man sich dabei stark auf von Menschen erstellte Beschriftungen oder Tags verlassen muss. Wenn man ihre Fähigkeiten mit modernen Machine-Learning-Modellen kombiniert, können sie viele Branchen, vom E-Commerce bis zur Pharmaindustrie, total verändern. Hier sind ein paar der coolen Features, die Vektordatenbanken so besonders machen:

1. Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit

Eine robuste Vektordatenbank sorgt dafür, dass die Daten, wenn sie wachsen – bis zu Millionen oder sogar Milliarden von Elementen –, problemlos über mehrere Knoten skaliert werden können. Die besten Vektordatenbanken sind flexibel und lassen sich anpassen, sodass die Nutzer das System je nach Einfügungsrate, Abfragerate und der zugrunde liegenden Hardware optimieren können.

2. Unterstützung für mehrere Benutzer und Datenschutz

Die Unterstützung mehrerer Benutzer ist bei Datenbanken ganz normal. Es ist aber nicht so effizient, einfach für jeden Nutzer eine neue Vektordatabase zu erstellen. Vektordatenbanken legen Wert auf die Isolierung von Daten, sodass Änderungen an einer Datensammlung für die anderen unsichtbar bleiben, es sei denn, der Besitzer teilt sie absichtlich mit ihnen. Das unterstützt nicht nur die Mandantenfähigkeit, sondern sorgt auch für Datenschutz und Datensicherheit.

3. Umfassende API-Suite

Eine echte und effektive Datenbank hat einen kompletten Satz an APIs und SDKs. Dadurch wird sichergestellt, dass das System mit verschiedenen Anwendungen interagieren und effektiv verwaltet werden kann. Führende Vektordatenbanken wie Pinecone bieten SDKs in verschiedenen Programmiersprachen wie Python, Node, Go und Java an, was Flexibilität bei der Entwicklung und Verwaltung garantiert.

4. Benutzerfreundliche Oberflächen

Um die steile Lernkurve bei neuen Technologien zu flachen, sind benutzerfreundliche Oberflächen in Vektordatenbanken echt wichtig. Diese Schnittstellen bieten einen schnellen Überblick, einfache Navigation und Zugriff auf Funktionen, die sonst vielleicht nicht so leicht zu finden wären.

Die 5 besten Vektordatenbanken im Jahr 2026

Die Liste ist nicht in einer bestimmten Reihenfolge – jeder zeigt viele der Eigenschaften, die oben beschrieben wurden.

1. Chroma

Entwickle LLM-Apps mit ChromaDB (Bildquelle)

Chroma ist eine Open-Source-Einbettungsdatenbank. Chroma macht es einfach, LLM-Apps zu entwickeln, indem es Wissen, Fakten und Fähigkeiten für LLMs einbaufähig macht. Wie wir in unserem Chroma DB-Tutorial zeigen, kannst du ganz einfach Textdokumente verwalten, Text in Einbettungen umwandeln und Ähnlichkeitssuchen durchführen.

ChromaDB bietet:

• LangChain (Python und JavaScript) und LlamaIndex werden unterstützt.
• Die gleiche API, die im Python-Notebook läuft, lässt sich auf den Produktionscluster skalieren.

2. Tannenzapfen

Pinecone-Vektordatenbank (Bildquelle)

Pinecone ist eine verwaltete Vektordatenbankplattform, die speziell entwickelt wurde, um die besonderen Herausforderungen im Zusammenhang mit hochdimensionalen Daten zu bewältigen. Mit den neuesten Indexierungs- und Suchfunktionen hilft Pinecone Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern dabei, große Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln und einzusetzen, die hochdimensionale Daten effektiv verarbeiten und analysieren können.

Die wichtigsten Features von Pinecone sind:

• Komplett verwalteter Service
• Super skalierbar
• Echtzeit-Datenaufnahme
• Suche mit geringer Latenz
• Integration mit LangChain

Besonders cool ist, dass Pinecone die einzige Vektordatenbank war, die es auf die erste Fortune 2023 50 AI Innovator-Liste geschafft hat.

Wenn du mehr über Pinecone erfahren willst, schau dir das Tutorial „Vektordatenbanken mit Pinecone meistern“ an.

3. Weaviate

Weaviate-Vektordatenbankarchitektur (Bildquelle)

Weaviate ist eine Open-Source-Vektordatenbank. Damit kannst du Datenobjekte und Vektoreinbettungen aus deinen Lieblings-ML-Modellen speichern und nahtlos auf Milliarden von Datenobjekten skalieren. Ein paar der wichtigsten Features von Weaviate sind:

• Weaviate kann in nur wenigen Millisekunden die nächsten Nachbarn aus Millionen von Objekten finden.
• Mit Weaviate kannst du Daten beim Importieren vektorisieren oder deine eigenen hochladen und dabei Module nutzen, die mit Plattformen wie OpenAI, Cohere, HuggingFace und anderen zusammenarbeiten.
• Von Prototypen bis zur Massenproduktion setzt Weaviate auf Skalierbarkeit, Replikation und Sicherheit.
• Neben schnellen Vektorsuchen bietet Weaviate auch Empfehlungen, Zusammenfassungen und die Integration neuronaler Suchframeworks.

4. Faiss

Faiss ist eine Open-Source-Bibliothek für die Vektorsuche, die von Facebook entwickelt wurde (Bildquelle)

Faiss ist eine Open-Source-Bibliothek für die schnelle Suche nach Ähnlichkeiten und das Clustering dichter Vektoren. Es hat Algorithmen drauf, die in Vektorsätzen unterschiedlicher Größe suchen können, sogar in solchen, die die RAM-Kapazität übersteigen könnten. Außerdem hat Faiss einen Zusatzcode für die Bewertung und Anpassung von Parametern.

Obwohl es hauptsächlich in C++ programmiert ist, unterstützt es Python/NumPy voll. Einige der wichtigsten Algorithmen können auch auf der GPU laufen. Die Hauptentwicklung von Faiss läuft bei der Fundamental AI Research-Gruppe bei Meta.

5. Qdrant

Qdrant-Vektordatenbank (Bildquelle)

Qdrant ist eine Vektordatenbank und ein Tool, um nach Ähnlichkeiten zwischen Vektoren zu suchen. Es läuft als API-Dienst und macht die Suche nach den ähnlichsten hochdimensionalen Vektoren möglich. Mit Qdrant kannst du Einbettungen oder neuronale Netzwerk-Encoder in umfassende Anwendungen für Aufgaben wie Abgleich, Suche, Empfehlungen und vieles mehr verwandeln. Hier sind ein paar wichtige Features von Qdrant:

• Bietet OpenAPI v3-Spezifikationen und fertige Clients für verschiedene Sprachen.
• Nutzt einen speziellen HNSW-Algorithmus für schnelle und genaue Suchvorgänge.
• Lässt dich die Ergebnisse nach den zugehörigen Vektor-Nutzlasten filtern.
• Unterstützt Zeichenfolgenabgleich, numerische Bereiche, Geolokalisierungen und mehr.
• Cloud-native Design mit horizontalen Skalierungsmöglichkeiten.
• Eingebautes Rust, das die Ressourcennutzung mit dynamischer Abfrageplanung optimiert.

6. Milvus

Milvus-Architektur im Überblick. (Bildquelle)

Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die wegen ihrer Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung schnell an Beliebtheit gewonnen hat. Entwickelt für die Ähnlichkeitssuche und KI-gesteuerte Anwendungen, unterstützt es die Speicherung und Abfrage riesiger Einbettungsvektoren, die von tiefen neuronalen Netzen generiert werden. Milvus hat diese Funktionen:

• Es kann Milliarden von Vektoren mit einer verteilten Architektur verarbeiten.
• Optimiert für schnelle Ähnlichkeitssuchen mit geringer Latenz.
• Unterstützt beliebte Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Hugging Face.
• Bietet mehrere Bereitstellungsoptionen, darunter Kubernetes, Docker und Cloud-Umgebungen.
• Mit einer wachsenden Open-Source-Community und einer umfangreichen Dokumentation.

Milvus ist super für Empfehlungssysteme, Videoanalysen und personalisierte Sucherlebnisse.

7. pgvector

HNSW-Indizierung und -Suche mit pgvector auf Amazon Aurora – Architekturdiagramm. (Bildquelle)

pgvector ist eine Erweiterung für PostgreSQL, die Vektordaten-Typen und Funktionen für die Ähnlichkeitssuche in die weit verbreitete relationale Datenbank einführt. Durch die Integration der Vektorsuche in PostgreSQL bietet pgvector eine nahtlose Lösung für Teams, die schon traditionelle Datenbanken nutzen, aber Vektorsuchfunktionen hinzufügen wollen. Die wichtigsten Funktionen von pgvector sind:

• Erweitert ein bekanntes Datenbanksystem um vektorbasierte Funktionen, sodass keine separaten Vektordatenbanken mehr nötig sind.
• Kompatibel mit Tools und Ökosystemen, die schon auf PostgreSQL setzen.
• Unterstützt die Suche nach dem ungefähren nächsten Nachbarn (Approximate Nearest Neighbor, ANN) für effiziente Abfragen von hochdimensionalen Vektoren.
• Macht die Einführung für Leute, die sich mit SQL auskennen, einfacher und ist damit für Entwickler und Dateningenieure gleichermaßen zugänglich.

pgvector passt super für kleinere Vektorsuchanwendungen oder Umgebungen, wo ein einziges Datenbanksystem sowohl für relationale als auch für vektorbasierte Aufgaben genutzt werden soll. Schau dir zuerst unser ausführliches Tutorial zu pgvector an.

Vergleich der besten Vektordatenbanken

Hier ist eine Tabelle, die die Funktionen der oben erwähnten Top-Vektordatenbanken zeigt:

Der Aufstieg der KI und die Auswirkungen von Vektordatenbanken

Vektordatenbanken sind darauf spezialisiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern, was schnelle und genaue Ähnlichkeitssuchen ermöglicht. Da KI-Modelle, vor allem im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Sehens, diese Vektoren erstellen und damit arbeiten, ist es super wichtig, effiziente Systeme zum Speichern und Abrufen zu haben. Hier kommen Vektordatenbanken ins Spiel, die eine super optimierte Umgebung für diese KI-gesteuerten Anwendungen bieten.

Ein super Beispiel für diese Verbindung zwischen KI und Vektordatenbanken sieht man bei der Entwicklung von großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-3.

Diese Modelle sind dafür gemacht, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erzeugen, indem sie riesige Datenmengen verarbeiten und in hochdimensionale Vektoren umwandeln. Anwendungen wie „ “, die auf GPT und ähnlichen Modellen basieren, brauchen Vektordatenbanken, um diese Vektoren effizient zu verwalten und abzufragen. Der Grund dafür ist einfach die Menge und Komplexität der Daten, mit denen diese Modelle arbeiten. Wegen der vielen Parameter machen Modelle wie GPT-4 eine riesige Menge an vektorisierten Daten, was für normale Datenbanken echt schwierig sein kann, effizient zu verarbeiten. Das zeigt, wie wichtig spezielle Vektordatenbanken sind, die mit solchen hochdimensionalen Daten klarkommen.

Fazit

Die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zeigt, wie wichtig Vektordatenbanken in der heutigen datenzentrierten Welt sind. Diese Datenbanken, die super gut darin sind, mehrdimensionale Datenvektoren zu speichern, zu suchen und zu analysieren, sind echt wichtig für KI-gesteuerte Anwendungen, von Empfehlungssystemen bis hin zur Genomanalyse.

Wir haben in letzter Zeit eine beeindruckende Reihe von Vektordatenbanken gesehen, wie Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss und Qdrant, die alle ihre eigenen Funktionen und Innovationen haben. Da KI immer mehr auf dem Vormarsch ist, wird die Rolle von Vektordatenbanken bei der Gestaltung der Zukunft der Datenabfrage, -verarbeitung und -analyse sicher immer wichtiger werden und verspricht ausgefeiltere, effizientere und personalisierte Lösungen in verschiedenen Bereichen.

Lerne mit unserem Pinecone-Tutorial, wie man Vektordatenbanken richtig nutzt, oder melde dich für unseren Skill Track „Deep Learning in Python” an, um deine KI-Kenntnisse zu verbessern und über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben.