Die 5 besten Vektordatenbanken

Was ist eine Vektordatenbank?

Vektoren brauchen eine neue Art von Datenbank(Bildquelle)

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

Die Anzahl der Dimensionen eines Vektors kann je nach Komplexität und Detailreichtum der Daten stark variieren, von wenigen bis zu mehreren tausend. Diese Daten, zu denen Texte, Bilder, Audio- und Videodaten gehören können, werden mit verschiedenen Verfahren wie maschinellen Lernmodellen, Worteinbettungen oder Merkmalsextraktionsverfahren in Vektoren umgewandelt.

Der Hauptvorteil einer Vektordatenbank ist die Möglichkeit, Daten schnell und präzise nach ihrer Vektor-Nähe oder -Ähnlichkeit zu suchen und abzurufen. Dies ermöglicht Suchen, die auf semantischer oder kontextueller Relevanz beruhen, anstatt sich nur auf exakte Übereinstimmungen oder festgelegte Kriterien zu verlassen, wie bei herkömmlichen Datenbanken.

Mit einer Vektordatenbank kannst du zum Beispiel:

• Suche anhand von Melodie und Rhythmus nach Liedern, die zu einer bestimmten Melodie passen.
• Entdecke Artikel, die thematisch und perspektivisch mit einem anderen Artikel übereinstimmen.
• Finde Gadgets, die die Eigenschaften und Bewertungen eines bestimmten Geräts widerspiegeln.

Wie funktioniert eine Vektordatenbank?

Wie funktioniert eine Vektordatenbank? (Bildquelle)

Traditionelle Datenbanken speichern einfache Daten wie Wörter und Zahlen in einem Tabellenformat. Vektordatenbanken hingegen arbeiten mit komplexen Daten, die Vektoren genannt werden, und verwenden einzigartige Methoden für die Suche.

Während reguläre Datenbanken nach exakten Datenübereinstimmungen suchen, suchen Vektordatenbanken anhand bestimmter Ähnlichkeitsmaße nach der engsten Übereinstimmung.

Vektordatenbanken verwenden spezielle Suchtechniken, die als Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suche bekannt sind und Methoden wie Hashing und graphenbasierte Suchen umfassen.

Um wirklich zu verstehen, wie Vektordatenbanken funktionieren und wie sie sich von traditionellen relationalen Datenbanken wie SQL unterscheiden, müssen wir zunächst das Konzept der Einbettungen verstehen.

Unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Audiodaten haben kein vordefiniertes Format, was herkömmliche Datenbanken vor Herausforderungen stellt. Um diese Daten in Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zu nutzen, werden sie mithilfe von Einbettungen in numerische Darstellungen umgewandelt.

Das Einbetten ist so, als würde man jedem Element, egal ob es ein Wort, ein Bild oder etwas anderes ist, einen einzigartigen Code geben, der seine Bedeutung oder Essenz festhält. Dieser Code hilft Computern dabei, diese Elemente effizienter und sinnvoller zu verstehen und zu vergleichen. Stell dir vor, dass du ein kompliziertes Buch in eine kurze Zusammenfassung verwandelst, die trotzdem die wichtigsten Punkte enthält.

Dieser Einbettungsprozess wird in der Regel mit einem speziellen neuronalen Netz durchgeführt, das für diese Aufgabe entwickelt wurde. Die Worteinbettung wandelt zum Beispiel Wörter in Vektoren um, so dass Wörter mit ähnlichen Bedeutungen im Vektorraum näher beieinander liegen.

Diese Umwandlung ermöglicht es den Algorithmen, Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen Elementen zu verstehen.

Im Wesentlichen dienen Einbettungen als Brücke, indem sie nicht-numerische Daten in eine Form umwandeln, mit der maschinelle Lernmodelle arbeiten können, so dass sie Muster und Beziehungen in den Daten besser erkennen können.

Embeddings nutzt ein Deep-Learning-Modell, um unstrukturierte Daten in Vektoren umzuwandeln(Bildquelle)

Beispiele für Vektordatenbanken

Anwendungsfälle der Vektordatenbank in LLM-Anwendungen(Bildquelle)

Vektordatenbanken mit ihren einzigartigen Fähigkeiten erobern sich aufgrund ihrer Effizienz bei der Umsetzung der "Ähnlichkeitssuche" Nischen in einer Vielzahl von Branchen. Hier erfährst du mehr über ihre vielfältigen Einsatzmöglichkeiten:

1. Verbesserung der Einzelhandelserfahrungen

Im geschäftigen Einzelhandel verändern Vektordatenbanken die Art und Weise, wie Verbraucher einkaufen. Sie ermöglichen die Erstellung von fortschrittlichen Empfehlungssystemen, die personalisierte Einkaufserlebnisse schaffen. Ein Online-Shopper kann zum Beispiel Produktvorschläge erhalten, die nicht nur auf früheren Einkäufen basieren, sondern auch auf der Analyse von Ähnlichkeiten in den Produkteigenschaften, dem Nutzerverhalten und den Vorlieben.

2. Analyse von Finanzdaten

Der Finanzsektor ist voll von verschlungenen Mustern und Trends. Vektordatenbanken eignen sich hervorragend für die Analyse dieser dichten Daten und helfen Finanzanalysten, Muster zu erkennen, die für Investitionsstrategien entscheidend sind. Indem sie subtile Ähnlichkeiten oder Abweichungen erkennen, können sie Marktbewegungen vorhersagen und fundiertere Investitionspläne entwerfen.

3. Gesundheitswesen

Im Bereich des Gesundheitswesens ist die Personalisierung das A und O. Durch die Analyse von Genomsequenzen ermöglichen Vektordatenbanken maßgeschneiderte medizinische Behandlungen und stellen sicher, dass medizinische Lösungen besser auf die individuelle genetische Konstitution abgestimmt sind.

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

In der digitalen Welt werden immer mehr Chatbots und virtuelle Assistenten eingesetzt. Diese KI-gesteuerten Einheiten sind stark auf das Verständnis der menschlichen Sprache angewiesen. Indem sie umfangreiche Textdaten in Vektoren umwandeln, können diese Systeme menschliche Anfragen genauer verstehen und beantworten. Unternehmen wie Talkmap nutzen zum Beispiel natürliches Sprachverständnis in Echtzeit, um die Interaktion zwischen Kunden und Agenten reibungsloser zu gestalten.

5. Medienanalyse

Von medizinischen Scans bis hin zu Überwachungsbildern - die Fähigkeit, Bilder genau zu vergleichen und zu verstehen, ist entscheidend. Vektordatenbanken vereinfachen dies, indem sie sich auf die wesentlichen Merkmale der Bilder konzentrieren und Rauschen und Verzerrungen herausfiltern. Im Verkehrsmanagement zum Beispiel können die Bilder von Videoübertragungen schnell analysiert werden, um den Verkehrsfluss zu optimieren und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen.

6. Erkennung von Anomalien

Das Aufspüren von Ausreißern ist genauso wichtig wie das Erkennen von Ähnlichkeiten. Vor allem in Branchen wie dem Finanz- und Sicherheitssektor kann die Aufdeckung von Anomalien dazu führen, dass Betrug verhindert oder ein möglicher Sicherheitsverstoß verhindert wird. Vektordatenbanken bieten in diesem Bereich erweiterte Möglichkeiten, die den Erkennungsprozess schneller und präziser machen.

Merkmale einer guten Vektordatenbank

Vektordatenbanken haben sich als leistungsstarke Werkzeuge erwiesen, um sich im riesigen Terrain unstrukturierter Daten wie Bilder, Videos und Texte zurechtzufinden, ohne sich dabei auf von Menschen erstellte Labels oder Tags verlassen zu müssen. Ihre Fähigkeiten, wenn sie mit fortschrittlichen maschinellen Lernmodellen integriert werden, haben das Potenzial, zahlreiche Branchen zu revolutionieren, vom E-Commerce bis zur Pharmazie. Hier sind einige der herausragenden Merkmale, die Vektordatenbanken zu einer echten Alternative machen:

1. Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit

Eine robuste Vektordatenbank stellt sicher, dass die Daten, wenn sie wachsen - bis zu Millionen oder sogar Milliarden von Elementen - mühelos über mehrere Knoten skaliert werden können. Die besten Vektordatenbanken sind anpassungsfähig und ermöglichen es den Nutzern, das System je nach Einfügerate, Abfragerate und zugrunde liegender Hardware zu optimieren.

2. Multi-User-Unterstützung und Datenschutz

Bei Datenbanken wird standardmäßig erwartet, dass sie für mehrere Benutzer geeignet sind. Es ist jedoch nicht effizient, für jeden Nutzer eine neue Vektordatenbank zu erstellen. Vektordatenbanken legen Wert auf die Isolierung der Daten und stellen sicher, dass Änderungen an einer Datensammlung für die anderen nicht sichtbar sind, es sei denn, sie werden vom Eigentümer absichtlich freigegeben. Dies unterstützt nicht nur die Mandantenfähigkeit, sondern gewährleistet auch den Schutz und die Sicherheit der Daten.

3. Umfassende API-Suite

Eine echte und effektive Datenbank bietet einen vollständigen Satz an APIs und SDKs. So 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 und gewährleisten so Flexibilität bei der Entwicklung und Verwaltung.

4. Benutzerfreundliche Schnittstellen

Um die steile Lernkurve, die mit neuen Technologien verbunden ist, zu reduzieren, spielen benutzerfreundliche Schnittstellen in Vektordatenbanken eine zentrale Rolle. Diese Schnittstellen bieten einen visuellen Überblick, eine einfache Navigation und Zugang zu Funktionen, die sonst vielleicht im Dunkeln bleiben.

5 der besten Vektordatenbanken im Jahr 2023

Die Liste ist nicht in einer bestimmten Reihenfolge - jede/r hat viele der oben genannten Eigenschaften.

1. Chroma

LLM-Apps mit ChromaDB erstellen(Bildquelle)

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

Hauptmerkmale:

• Funktionsreich: Abfragen, Filtern, Dichteschätzungen und viele andere Funktionen
• LangChain (Python und JavScript), LlamaIndex, Unterstützung verfügbar
• Die gleiche API, die im Python-Notebook läuft, skaliert auf den Produktionscluster

2. Kiefernzapfen

Tannenzapfen-Vektor-Datenbank(Bildquelle)

Pinecone ist eine verwaltete Vektordatenbank-Plattform, die speziell für die besonderen Herausforderungen hochdimensionaler Daten entwickelt wurde. Ausgestattet mit modernsten Indizierungs- und Suchfunktionen ermöglicht Pinecone Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern die Entwicklung und Implementierung umfangreicher Machine-Learning-Anwendungen, die hochdimensionale Daten effektiv verarbeiten und analysieren. Die wichtigsten Merkmale von Pinecone sind:

• Vollständig verwalteter Service
• Hochgradig skalierbar
• Datenerfassung in Echtzeit
• Suche mit niedriger Latenz
• Integration mit LangChain

Wenn du mehr über Pinecone erfahren möchtest, schau dir das Mastering Vector Databases with Pinecone Tutorial von Moez Ali auf Data Camp an.

3. Weaviate

Architektur der Weaviate Vektordatenbank(Bildquelle)

Weaviate ist eine Open-Source-Vektordatenbank. Es ermöglicht dir, Datenobjekte und Vektoreinbettungen aus deinen bevorzugten ML-Modellen zu speichern und nahtlos auf Milliarden von Datenobjekten zu skalieren. Einige der wichtigsten Merkmale von Weaviate sind:

• Geschwindigkeit. Weaviate kann aus Millionen von Objekten in nur wenigen Millisekunden zehn nächste Nachbarn suchen.
• Flexibilität. Mit Weaviate kannst du Daten entweder während des Imports vektorisieren oder deine eigenen Daten hochladen, indem du Module nutzt, die mit Plattformen wie OpenAI, Cohere, HuggingFace und anderen zusammenarbeiten.
• Produktionsbereit. Vom Prototyp bis zur Großproduktion legt Weaviate Wert auf Skalierbarkeit, Replikation und Sicherheit.
• Über die Suche hinaus: Neben der schnellen Vektorsuche bietet Weaviate auch Empfehlungen, Zusammenfassungen und die Integration von neuronalen Suchsystemen.

Wenn du mehr über Weaviate erfahren möchtest, schau dir unser Webinar über Vektordatenbanken für Data Science mit Weaviate in Python auf DataCamp an.

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 Clustern von dichten Vektoren. Sie enthält Algorithmen, die in Vektorsätzen unterschiedlicher Größe suchen können, sogar in solchen, die die Kapazität des Arbeitsspeichers übersteigen könnten. Zusätzlich bietet Faiss einen Hilfscode zur Bewertung und Anpassung der Parameter.

Obwohl es hauptsächlich in C++ programmiert ist, unterstützt es die Integration von Python/NumPy. Einige der wichtigsten Algorithmen sind auch für die Ausführung auf der GPU verfügbar. Die primäre Entwicklung von Faiss wird von der Gruppe Fundamental AI Research bei Meta durchgeführt.

5. Qdrant

Qdrant Vektor-Datenbank(Bildquelle)

Qdrant ist eine Vektordatenbank und ein Werkzeug für die Suche nach Vektorähnlichkeit. Er funktioniert als API-Dienst und ermöglicht die Suche nach den nächstgelegenen hochdimensionalen Vektoren. Mit Qdrant kannst du Embeddings oder neuronale Netzkodierer in umfassende Anwendungen für Aufgaben wie Matching, Suche, Empfehlungen und vieles mehr verwandeln. Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von Qdrant:

• Vielseitige API. Bietet OpenAPI v3-Spezifikationen und fertige Clients für verschiedene Sprachen.
• Geschwindigkeit und Präzision. Verwendet einen benutzerdefinierten HNSW-Algorithmus für eine schnelle und genaue Suche.
• Erweiterte Filterung. Ermöglicht das Filtern der Ergebnisse anhand der zugehörigen Vektor-Nutzlasten.
• Vielfältige Datentypen. Unterstützt String-Matching, numerische Bereiche, Geo-Locations und mehr.
• Skalierbarkeit. Cloud-natives Design mit horizontalen Skalierungsmöglichkeiten.
• Effizienz. Integriertes Rust, das die Ressourcennutzung mit dynamischer Abfrageplanung optimiert.

Der Aufstieg der KI und die Auswirkungen der Vektordatenbank

Vektordatenbanken sind auf die Speicherung hochdimensionaler Vektoren spezialisiert und ermöglichen eine schnelle und genaue Ähnlichkeitssuche. Da KI-Modelle, vor allem im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Computersehens, diese Vektoren erzeugen und mit ihnen arbeiten, ist der Bedarf an effizienten Speicher- und Abfragesystemen sehr groß. Hier kommen Vektordatenbanken ins Spiel, die eine hochoptimierte Umgebung für diese KI-gesteuerten Anwendungen bieten.

Ein gutes Beispiel für diese Beziehung zwischen KI und Vektordatenbanken ist die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) wie GPT-3.

Diese Modelle wurden entwickelt, um menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erzeugen, indem sie große Datenmengen verarbeiten und in hochdimensionale Vektoren umwandeln. A

nwendungen, die auf GPT-3 und ähnlichen Modellen aufbauen, sind stark auf Vektordatenbanken angewiesen, um diese Vektoren effizient zu verwalten und abzufragen. Der Grund für dieses Vertrauen liegt in der schieren Menge und Komplexität der Daten, die diese Modelle verarbeiten. GPT-3 mit seinen 175 Milliarden Parametern ergibt zum Beispiel eine riesige Menge an vektorisierten Daten, die herkömmliche Datenbanken nur schwer verarbeiten können.

Fazit

Die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens unterstreicht die Unverzichtbarkeit von Vektordatenbanken in der datenzentrierten Welt von heute. Diese Datenbanken mit ihrer einzigartigen Fähigkeit, mehrdimensionale Datenvektoren zu speichern, zu durchsuchen und zu analysieren, erweisen sich als unverzichtbar für KI-gesteuerte Anwendungen, von Empfehlungssystemen bis hin zur Genomanalyse.

In letzter Zeit haben wir eine beeindruckende Reihe von Vektordatenbanken gesehen, wie z.B. Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss und Qdrant, die alle unterschiedliche Fähigkeiten und Innovationen bieten. Mit dem weiteren Aufstieg der KI wird die Rolle von Vektordatenbanken bei der Gestaltung der Zukunft der Datenabfrage, -verarbeitung und -analyse zweifelsohne zunehmen und ausgefeiltere, effizientere und personalisierte Lösungen in verschiedenen Bereichen versprechen.

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