Vektordatenbanken einfach erklärt – Auswahl und Abfragen

Du willst Inhalte nicht nur wörtlich, sondern semantisch finden. Klassische Datenbanken sind stark in exakten Treffern, stolpern aber bei Bedeutung. Vektordatenbanken lösen genau das: Sie speichern Embeddings als Vektoren und finden die nächstähnlichen Einträge zu einer Anfrage. In diesem Einstieg lernst du, was eine Vektordatenbank ist, wie Abfragen funktionieren, nach welchen Kriterien du eine Lösung auswählst und in welchen Use Cases sie glänzt.

Was ist eine Vektordatenbank

Eine Vektordatenbank speichert Vektoren fester Dimension (z. B. 384, 768, 1536) und verknüpft sie mit Metadaten wie Titel, Quelle oder Tags. Suchen laufen nicht mehr über LIKE oder exakte Schlüssel, sondern über Ähnlichkeit im Vektorraum.

Kernidee: Texte, Bilder oder Audio werden mit einem Embedding-Modell in Zahlenlisten verwandelt. Ähnliche Inhalte liegen nah beieinander, unähnliche weit entfernt. Die Datenbank findet die Top-k Vektoren mit der geringsten Distanz oder höchsten Ähnlichkeit.

Embeddings und Distanzen – leicht erklärt

Ein Embedding ist eine kompakte Darstellung der Bedeutung. Für Text nimmst du z. B. Absätze und wandelst sie in Vektoren um. Zum Vergleichen nutzt du Cosine Similarity oder L2-Distanz. Wichtig ist Konsistenz: Alle Vektoren müssen mit demselben Modell und derselben Vorverarbeitung erzeugt werden, sonst sind Ergebnisse unzuverlässig.

Abfragen verstehen

Top-k Similarity Search

Du übergibst einen Query-Vektor und erhältst die k ähnlichsten Einträge zurück, oft mit Score und Metadaten. Typisch ist k=5 bis 20. Für Ergebnisse, die sich gut anfühlen, brauchst du saubere Embeddings und passende Metrik (cosine, dot product, L2).

Filter und Hybrid-Suche

In der Praxis kombinierst du Vektorsuche mit Filtern auf Metadaten wie Sprache, Datum oder Kategorie. Zusätzlich liefert Hybrid-Suche aus BM25 plus Vektor-Score stabile Treffer, wenn du präzise Begriffe und semantische Ähnlichkeit verbinden willst.

Indexstrukturen und Geschwindigkeit

Für große Datenmengen nutzen Engines ANN-Verfahren (Approximate Nearest Neighbor) wie HNSW, IVF oder PQ. Sie tauschen minimale Recall-Verluste gegen deutlich geringere Latenz. Für kleinere Sets reicht oft ein brute-force Scan mit guter Vektorisierung.

Auswahlkriterien – worauf du achten solltest

Daten und Latenz

Wie viele Vektoren speicherst du, welche Dimension haben sie und welches P95-Latenz-Ziel hast du. Viele Lösungen skalieren horizontal, aber Speicherbedarf steigt mit Anzahl x Dimension.

Abfrageprofil

Mehr Reads oder mehr Writes. Häufige Updates brauchen schnelles Reindexing. Statische Sammlungen dürfen stärker vorindiziert werden.

Filter und Konsistenz

Brauchst du präzise Filter auf Metadaten, Namespace-Trennung oder Multimodalität. Achte auf Transaktionen oder Upsert-Garantien, wenn Konsistenz wichtig ist.

Betrieb und Ökosystem

Managed oder Self-Hosted. Prüfe SDKs, Sprachsupport, Backups, Verschlüsselung, RBAC und Monitoring. Eine enge Integration mit LLM-Stacks erleichtert RAG.

Kleine Praxisbeispiele

Beispiel 1 – PostgreSQL mit pgvector

Du kannst in PostgreSQL mit pgvector starten. Das ist ideal zum Lernen oder für mittelgroße Sets.

-- Extension aktivieren und Tabelle anlegen
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE TABLE docs (
  id bigserial PRIMARY KEY,
  title text,
  body text,
  embedding vector(768)
);

-- Vektor einfügen (gekürzt dargestellt)
INSERT INTO docs (title, body, embedding)
VALUES ('Handbuch', 'Einleitung...', '[0.12, 0.03, ...]');

-- Cosine-Ähnlichkeit: die 5 nächsten Nachbarn
SELECT id, title, 1 - (embedding <=> '[0.11, 0.02, ...]') AS score
FROM docs
ORDER BY embedding <=> '[0.11, 0.02, ...]'
LIMIT 5;

Beispiel 2 – Vektorsuche mit Metadaten-Filtern

Viele Engines erlauben Filter wie Sprache oder Tag direkt in der Query. So steuerst du Kontext und Relevanz und vermeidest Themensprünge.

Typische Use Cases

RAG – Retrieval Augmented Generation

Bei RAG holst du passende Kontexte aus der Vektordatenbank und gibst sie zusammen mit der Frage an ein LLM. Ergebnis: weniger Halluzinationen, nachvollziehbare Quellen und bessere Antworten.

Semantische Suche

Statt nur exakte Wörter zu matchen, findet die semantische Suche in Dokus, Tickets oder Wissensbasen Inhalte mit gleicher Bedeutung. Nutzer kommen schneller zum Ziel.

Empfehlungen

Ähnliche Produkte, Artikel oder Kurse entstehen, indem du den Vektorabstand zu bereits geklickten oder gekauften Items misst. Das funktioniert kategoriesprachübergreifend.

Dedup und Near-Duplicate

Nahe Vektoren markieren Dubletten oder stark ähnliche Inhalte. Das hilft bei Qualitätssicherung und Indexhygiene.

Gute Praxis für Einsteiger

Einheitliche Pipeline

Nutze ein Modell für Index und Query. Mische nicht mehrere Modelle ohne Neuberechnung, sonst sinkt die Trefferqualität.

Chunking und Kontext

Teile lange Texte in sinnvolle Chunks mit Überlappung. So bleiben Antworten präzise. Speichere Quelle, Abschnitt und Tags als Metadaten.

Normalisierung und Metrik

Für cosine ist L2-Normalisierung üblich. Für dot product brauchst du oft normierte Vektoren oder eine angepasste Dimension. Wähle die Metrik passend zum Embedding-Modell.

Evaluieren statt Gefühl

Miss Recall@k, nDCG oder MRR mit einem kleinen Ground-Truth-Set. So siehst du, ob Parameter wie efSearch (HNSW) oder k wirklich helfen.

Häufige Fehler vermeiden

Kein Fallback auf Keyword-Suche: Hybrid liefert stabilere Ergebnisse. Zu große Dimension bläht Speicher auf, ohne mehr Nutzwert. Unsaubere Vorverarbeitung (HTML-Reste, Stoppwörter, Sprache gemischt) verschlechtert Embeddings. Kein Monitoring bedeutet, dass Drift unbemerkt bleibt.

Fazit

Vektordatenbanken machen Suche, RAG und Empfehlungen smarter, weil sie Bedeutung statt nur Worte vergleichen. Wenn du saubere Embeddings, passende Metrik und klare Filter kombinierst, bekommst du relevante, schnelle Ergebnisse. Starte klein mit pgvector oder einem managed Service, evaluiere Recall und skaliere erst, wenn die Qualität stimmt. So setzt du Vektorsuche praxisnah und robust um.