Im Bereich Künstliche Intelligenz, Chatbots und Sprachmodelle liest man immer öfter von einem Begriff: Vektordatenbanken. Doch was ist das eigentlich und warum ist das so ein großes Ding? Hier gibt es eine ganz einfache Erklärung!
Was sind Vektordatenbanken?
Eine Vektordatenbank ist im Prinzip eine spezielle Art von Datenbank, die ihre Daten nicht in der eigentlichen Form speichert, also zum Beispiel als Text, sondern als mathematische Vektoren – daher auch der Name.
Mathematischer Vektor – Gut zu wissen
Ein Vektor ist eigentlich nur eine Reihe von Zahlen, die einen bestimmten Punkt in einem Koordinatensystem beschreibt. Ein Vektor für ein normales Diagramm mit X- und Y-Achse könnte zum Beispiel {3, 5} sein. Vektoren für eine Datenbank haben oft viel mehr Dimensionen als nur zwei und können so viele verschiedene Werte annehmen.
Wie kann so etwas in der Praxis aussehen?
Sehen wir uns ein einfaches Beispiel an und nehmen an, wir wollen verschiedene Bücher in einer Datenbank speichern. Eine traditionelle Datenbank würde alle Informationen über ein Buch in verschiedenen Feldern speichern, also Titel, Autor, Länge, etc.
Eine Vektordatenbank auf der anderen Seite kann das komplette Buch als einen einzigen Vektor darstellen, der alle Informationen als Zahlen in diesem Vektor kombiniert.
Wie funktionieren Vektordatenbanken?
Vektordatenbanken verarbeiten und durchsuchen Daten grundlegend anders, als ihre konventionellen Verwandten. Im Prinzip funktioniert das Ganze so:
- Vektorisierung (oft auch „Einbettung“) der Daten: Die Daten für die Datenbank werden in Vektoren umgewandelt. Dieser Prozess wird in der Regel schon von Machine-Learning Modellen erledigt.
- Anfrage: Eine Anfrage an die Datenbank wird ebenfalls in einen Vektor umgewandelt, sodass die Informationen vergleichbar mit den Vektoren in der Datenbank sind.
- Ähnlichkeitssuche: Bei der Anfrage sucht die Datenbank nicht nach einer genauen Übereinstimmung, sondern nach Vektoren, die große Ähnlichkeit mit dem gesuchten Vektor aufweisen
- Reduktion von Dimensionen: Damit die Suche noch schneller geht, werden oft Dimensionen (sprich Koordinaten) der Vektoren weggelassen, die unwichtige oder irrelevante Informationen beinhalten.
Was sind die Vorteile dieser Datenbanken?
Vektordatenbanken bieten im Vergleich zu normalen Datenbanken eine Menge Vorteile. Hier sind ein paar der wichtigsten:
- Sehr hohe Geschwindigkeit: Sogar dann, wenn riesige Datenmengen durchsucht werden müssen, sind Datenbanken oft in wenigen Sekunden beim richtigen Ergebnis.
- Verständnis der Daten: Vektordatenbanken können durch die Erkennung von Kontext und Ähnlichkeiten auch Übereinstimmungen finden, die nicht zu 100% exakt sind.
- Dateiformate: Vektordatenbanken sind nicht auf Text beschränkt, sondern können auch Bilder, Audio oder andere Formate als Vektoren speichern und damit arbeiten.
Was sind Anwendungen für Vektordatenbanken?
Um das Konzept noch verständlicher zu machen, hilft ein Blick in die echte Welt und in Bereiche, die Vektordatenbanken verwenden.
Online-Shops können ihre Empfehlungssysteme verbessern, denn über die Vektordatenbanken ist es leicht Kund:innen neue Produkte vorzuschlagen, die nicht nur ähnlich aussehen, sondern auch ähnliche Funktionen haben. Das funktioniert, weil die Vektordatenbank Ähnlichkeiten in vielen verschiedenen Bereichen einfach identifizieren kann.
Ein anderes Beispiel sind Online-Plattformen, wie beispielsweise Foren oder Social Media Netzwerke. Diese können Vektordatenbanken bei der Moderation von Inhalten einsetzen. Indem Beiträge mit problematischen Posts verglichen und Ähnlichkeiten identifiziert werden, können neue bösartige Inhalte automatisiert erkannt werden.
Nicht zuletzt müssen wir KI-Tools und Sprachmodelle erwähnen. Vor allem für die sogenannte Retrieval Augmented Generation (RAG) sind Vektordatenbanken unerlässlich und eine Grundvoraussetzung für gute Leistung und Ergebnisse.
Warum verwendet man dann nicht für alles Vektordatenbanken?
Trotz ihrer Vorteile gibt es bei Vektordatenbanken noch ein paar Probleme und Herausforderungen:
- Hoher Rechenaufwand: Die Verarbeitung von Daten und die Suche in diesen Vektoren mit sehr vielen Dimensionen kann sehr rechenintensiv sein und benötigt entsprechende Infrastruktur – oder Budget.
- Interpretationen: In manchen Fällen kann es vorkommen, dass Vektordatenbanken Ergebnisse als ähnlich klassifizieren, die für uns als Menschen nicht nachvollziehbar sind.
- Datenschutz: Das Speichern von Informationen in Vektorform muss für den Schutz sensibler und personenbezogener Daten immer gut geprüft werden.
Trotzdem – gerade durch den Hype rund um Künstliche Intelligenz erleben Vektordatenbanken gerade einen ordentlichen Aufschwung und ihre Bedeutung wird immer spürbarer. Wenn die Entwicklung so weitergeht, werden wir vermutlich zukünftig immer mehr über das Thema hören.
Zusammengefasst
Vektordatenbanken speichern, verarbeiten und durchsuchen Daten auf grundlegende andere Art und Weise. Durch die Darstellung als Vektoren sind sie schneller, vor allem bei großen Datenmengen, erkennen leicht Ähnlichkeiten und sind nicht auf genaue Übereinstimmungen angewiesen, um gut zu funktionieren.
Wenn die Leistung noch weiter optimiert wird und die Entwicklung der Rechenleistung auch von Smartphones und normalen PCs so weitergeht, haben sie das Potenzial in der Zukunft noch mehr Bereiche zu revolutionieren. Sie können uns dann hoffentlich dabei helfen, immer das zu finden, was wir gerade suchen – selbst dann wenn wir selbst nicht genau wissen, was das eigentlich ist.
