Vektor-Datenbank
Eine Vektor‑Datenbank speichert und durchsucht hochdimensionale Vektoren für semantische Suche und Ähnlichkeitsabfragen. Sie optimiert Indexstrukturen und ANN‑Algorithmen, um schnelle, skalierbare Embed‑Queries zu ermöglichen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlende Governance für Embedding‑Generierung führt zu Drift
- Ungenaue Metriken erzeugen irrelevante Rückgaben
- Skalierung ohne Sharding‑Strategie erhöht Kosten stark
- Versioniere Embeddings und dokumentiere Modelle
- Teste mehrere Indexkonfigurationen gegen Produktionsdaten
- Trenne Lese‑ und Schreibpfade für Skalierbarkeit
I/O & Ressourcen
- Embeddings (Vektorarrays)
- Metadaten (IDs, Attribute)
- Konfiguration für Index und Metrik
- KNN‑Trefferlisten mit Distanzen
- Statistiken zur Abfrageleistung
- Integrationspunkte für Metadaten‑Lookups
Beschreibung
Vektor‑Datenbanken sind spezialisierte Datenspeicher für dichte Vektorrepräsentationen (Embeddings) und bieten Indizes, Annäherungsalgorithmen und Metriken für schnelle Semantik‑ und Nachbarschaftssuchen. Sie bilden die Infrastruktur für Retrieval, Empfehlung und semantische Suche in Anwendungen mit embeddingsbasierten Workloads.
✔Vorteile
- Effiziente semantische Suche und ähnliche Treffer
- Skalierbare Abfrageleistung für Embeddings
- Integration mit ML‑Pipelines und Retrieval Workflows
✖Limitationen
- Speziell für dichte Vektoren optimiert, nicht für relationalen Zugriff
- Annäherungsalgorithmen können inkonsistente Treffer liefern
- Pflege von Embeddings und Reindexierung erfordert Aufwand
Trade-offs
Metriken
- Query‑Latenz (P95)
95. Perzentil der Antwortzeit für Suchanfragen; wichtig für Nutzererfahrung.
- Recall bei K‑Treffern
Share der relevanten Items, die innerhalb der Top‑K Treffer zurückgegeben werden.
- Index‑Build Dauer
Zeit, die für das Erstellen oder Reindexieren eines Index benötigt wird.
Beispiele & Implementierungen
Milvus in einer Empfehlungspipeline
Milvus dient als zentraler Vektorstore für Produkt‑Embeddings und liefert schnelle KNN‑Treffer für Personalisierung.
FAISS für akademische Forschung
FAISS wird genutzt, um ANN‑Algorithmen zu evaluieren und Prototypen für semantische Suche zu entwickeln.
Vektorsuche in Conversational AI
Vektor‑Datenbanken liefern Dokument‑Passagen für Retrieval‑Augmented‑Generation in Chatbots.
Implementierungsschritte
Bewertung der Datenformen und Embedding‑Pipelines
Prototyp mit kleinem Korpus und verschiedenen Indextypen
Infrastrukturplanung: Sharding, Replikation, Monitoring
Schulung und Governance für Embedding‑Versionierung
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Monolithische Indizes ohne Sharding‑Plan
- Provisorische Embedding‑Konvertierungen ohne Tests
- Kein Rollback für Embedding‑Modellversionen
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Verwendung eines Standardindex für heterogene Daten ohne Anpassung
- Keine Überwachung der Embedding‑Drift nach Modellupdates
- Speichern sensibler personenbezogener Daten in ungeschützten Embeddings
Typische Fallen
- Unterschätzung der Kosten für Reindexierung bei Modelländerungen
- Ignorieren von Metrik‑Wahl (cosine vs. euclidean)
- Fehlende Spezifikation für Batch‑Update‑Szenarien
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Begrenzte Präzision bei ANN‑Methoden
- • Inkompatible Embeddingformate zwischen Modellen
- • Regulatorische Anforderungen an personenbezogene Daten