Vektordatenbanken, die auch als vektorisierte Datenbanken oder Vektorspeicher bezeichnet werden, stellen eine spezielle Datenbankkategorie dar, die für die effiziente Speicherung und Abfrage hochdimensionaler Vektoren entwickelt wurde.
Im Datenbankkontext bezeichnet ein Vektor eine organisierte Reihe numerischer Werte, die eine Position innerhalb eines mehrdimensionalen Raums kennzeichnen. Jede Komponente des Vektors entspricht einem bestimmten Merkmal oder einer Dimension.
Diese Datenbanken erweisen sich als besonders geeignet für Anwendungen, die mit umfangreichen und komplizierten Datensätzen zu tun haben und Bereiche wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung und Ähnlichkeitssuche umfassen.
Herkömmliche relationale Datenbanken können bei der Verwaltung hochdimensionaler Daten und der Durchführung von Ähnlichkeitssuchen mit optimaler Effizienz auf Probleme stoßen. Folglich stellen Vektordatenbanken in solchen Szenarien eine wertvolle Alternative dar.
Was sind die wichtigsten Merkmale von Vektordatenbanken?
Zu den wichtigsten Eigenschaften von Vektordatenbanken gehören:
Optimierte Vektorspeicherung
Vektordatenbanken werden für die Speicherung und den Abruf von hochdimensionalen Vektoren optimiert, wobei häufig spezielle Datenstrukturen und Algorithmen implementiert werden.
Kompetente Ähnlichkeitssuche
Diese Datenbanken zeichnen sich durch die Durchführung von Ähnlichkeitssuchen aus und ermöglichen es den Nutzern, Vektoren zu finden, die sich in unmittelbarer Nähe oder Ähnlichkeit zu einem angegebenen Abfragevektor befinden, und zwar auf der Grundlage vordefinierter Metriken wie der Kosinusähnlichkeit oder der euklidischen Distanz.
Skalierbarkeit
Vektordatenbanken sind architektonisch so konzipiert, dass sie horizontal skaliert werden können, was die effektive Verarbeitung großer Datenmengen und Abfragen erleichtert, indem die Rechenlast auf mehrere Knoten verteilt wird.
Unterstützung für Einbettungen
Vektordatenbanken werden häufig zur Speicherung von Vektoreinbettungen verwendet, die von Modellen des maschinellen Lernens erzeugt werden, und spielen eine entscheidende Rolle bei der Darstellung von Daten in einem kontinuierlichen, dichten Raum. Solche Einbettungen finden häufig Anwendung bei Aufgaben wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bildanalyse.
Verarbeitung in Echtzeit
Zahlreiche Vektordatenbanken werden für die Echtzeit- oder echtzeitnahe Verarbeitung optimiert, so dass sie sich gut für Anwendungen eignen, die schnelle Antworten und eine geringe Latenzzeit erfordern.
Was ist eine Vektordatenbank?
Eine Vektordatenbank ist eine spezialisierte Datenbank zur Speicherung von Daten in Form von mehrdimensionalen Vektoren, die verschiedene Attribute oder Eigenschaften darstellen. Jede Information, wie z. B. Wörter, Bilder, Töne oder Videos, wird in so genannte Vektoren umgewandelt.
Alle Informationen werden mithilfe von Methoden wie maschinellen Lernmodellen, Worteinbettungen oder Merkmalsextraktionsverfahren in diese Vektoren umgewandelt.
Der Hauptvorteil dieser Datenbank liegt in ihrer Fähigkeit, Daten auf der Grundlage der Nähe oder Ähnlichkeit von Vektoren schnell und genau zu lokalisieren und abzurufen.
Dieser Ansatz ermöglicht eine Suche auf der Grundlage semantischer oder kontextbezogener Relevanz und nicht nur auf der Grundlage präziser Übereinstimmungen oder spezifischer Kriterien, wie dies bei herkömmlichen Datenbanken der Fall ist.
Nehmen wir also an, Sie suchen nach etwas. Mit einer Vektordatenbank können Sie:
- Finden Sie Lieder, die sich in ihrer Melodie oder ihrem Rhythmus ähnlich anfühlen.
- Entdecken Sie Artikel, die sich mit ähnlichen Ideen oder Themen befassen.
- Erkennen Sie Gadgets, die aufgrund ihrer Eigenschaften und Bewertungen ähnlich erscheinen.
Wie funktionieren Vektordatenbanken?
Stellen Sie sich herkömmliche Datenbanken als Tabellen vor, in denen einfache Dinge wie Wörter oder Zahlen ordentlich gespeichert werden.
Stellen Sie sich nun Vektordatenbanken als superintelligente Systeme vor, die komplexe Informationen, die als Vektoren bekannt sind, mit einzigartigen Suchmethoden verarbeiten.
Im Gegensatz zu normalen Datenbanken, die nach exakten Übereinstimmungen suchen, verfolgen Vektordatenbanken einen anderen Ansatz. Bei ihnen geht es darum, mithilfe spezieller Ähnlichkeitsmaße die engste Übereinstimmung zu finden.
Diese Datenbanken beruhen auf einer faszinierenden Suchtechnik, der so genannten ANN-Suche (Approximate Nearest Neighbor).
Das Geheimnis, wie diese Datenbanken funktionieren, liegt in der so genannten “Einbettung”.
Stellen Sie sich unstrukturierte Daten wie Text, Bilder oder Audio vor – sie passen nicht in Tabellen.
Um diese Daten in der KI oder beim maschinellen Lernen sinnvoll nutzen zu können, werden sie mithilfe von Einbettungen in zahlenbasierte Darstellungen umgewandelt.
Spezielle neuronale Netze übernehmen bei diesem Einbettungsprozess die schwere Arbeit. So werden beispielsweise bei der Worteinbettung Wörter so in Vektoren umgewandelt, dass ähnliche Wörter im Vektorraum näher beieinander liegen.
Diese Transformation wirkt wie ein magischer Übersetzer, der es den Algorithmen ermöglicht, Verbindungen und Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Elementen zu erkennen.
Betrachten Sie Einbettungen also als eine Art Übersetzer, der nicht zahlenbasierte Daten in eine Sprache umwandelt, die maschinelle Lernmodelle verstehen können.
Diese Umwandlung hilft diesen Modellen, Muster und Verbindungen in den Daten effizienter zu erkennen.
Welches sind die besten Vektordatenbanken für 2024?
Wir haben eine Liste der 5 wichtigsten Vektordatenbanken für 2024 erstellt:
1. Kiefernzapfen
Das Wichtigste zuerst: Pinecone ist nicht quelloffen.
Es handelt sich um eine cloudbasierte Vektordatenbank, die von den Nutzern über eine einfache API verwaltet wird und keine Einrichtung einer Infrastruktur erfordert.
Mit Pinecone können Benutzer ihre KI-Lösungen initiieren, verwalten und verbessern, ohne sich um die Wartung der Infrastruktur, die Überwachung von Diensten oder die Behebung von Algorithmusproblemen kümmern zu müssen.
Diese Lösung verarbeitet Daten schnell und ermöglicht den Anwendern den Einsatz von Metadatenfiltern und die Unterstützung von spärlichen und dichten Indizes, um präzise und schnelle Ergebnisse für verschiedene Suchanforderungen zu gewährleisten.
Seine wichtigsten Merkmale sind:
- Identifizierung von doppelten Einträgen.
- Verfolgung von Ranglisten.
- Durchführen von Datenrecherchen.
- Daten klassifizieren.
- Eliminierung doppelter Einträge.
Weitere Einblicke in Pinecone erhalten Sie im Tutorial “
Beherrschung von Vektordatenbanken mit Pinecone”
von Moez Ali, verfügbar auf Data Camp.
2. Chroma
Chroma ist eine Open-Source-Embedding-Datenbank, die die Entwicklung von LLM-Anwendungen (Large Language Model) vereinfachen soll.
Sein Hauptaugenmerk liegt auf der einfachen Integration von Wissen, Fakten und Fähigkeiten für LLMs.
Unsere Untersuchung von Chroma DB zeigt, dass es mühelos Textdokumente verarbeiten, Text in Einbettungen umwandeln und Ähnlichkeitssuchen durchführen kann.
Wesentliche Merkmale:
- Ausgestattet mit verschiedenen Funktionalitäten wie Abfragen, Filterung, Dichteschätzungen und mehr.
- Unterstützung für LangChain (Python und JavaScript) und LlamaIndex.
- Verwendet dieselbe API, die auch in Python-Notebooks verwendet wird, und skaliert effizient auf den Produktionscluster
Lesen Sie mehr: Was sind RAG API Framework und LLMs?
3. Weaviate
Im Gegensatz zu Pinecone ist Weaviate eine Open-Source-Vektordatenbank, die das Speichern von Datenobjekten und Vektoreinbettungen aus Ihren bevorzugten ML-Modellen vereinfacht.
Dieses vielseitige Tool lässt sich nahtlos skalieren und verwaltet mühelos Milliarden von Datenobjekten.
Es führt innerhalb von Millisekunden eine 10-NN-Suche (10-Nearest Neighbors) über Millionen von Elementen durch.
Ingenieure finden es nützlich für die Vektorisierung von Daten beim Import oder bei der Bereitstellung ihrer Vektoren und für die Erstellung von Systemen für Aufgaben wie die Extraktion von Fragen und Antworten, die Zusammenfassung und die Kategorisierung.
Wesentliche Merkmale:
- Integrierte Module für die KI-gesteuerte Suche, Frage- und Antwortfunktionen, Zusammenführung von LLMs mit Ihren Daten und automatische Kategorisierung.
- Umfassende CRUD-Funktionen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen).
- Cloud-nativ, verteilt, skalierbar mit sich entwickelnden Workloads und kompatibel mit Kubernetes für einen nahtlosen Betrieb.
- Erleichtert den reibungslosen Übergang von ML-Modellen zu MLOps unter Verwendung dieser Datenbank.
4. Qdrant
Qdrant dient als Vektordatenbank, mit der sich Vektorähnlichkeitssuchen leicht durchführen lassen.
Sie funktioniert über einen API-Dienst, der die Suche nach den am engsten verwandten hochdimensionalen Vektoren erleichtert.
Die Verwendung von Qdrant ermöglicht die Umwandlung von Einbettungen oder neuronalen Netzkodierern in robuste Anwendungen für verschiedene Aufgaben wie Matching, Suche und die Bereitstellung von Empfehlungen. Zu den wichtigsten Merkmalen von Qdrant gehören:
- Flexible API: Bietet OpenAPI v3-Spezifikationen zusammen mit vorgefertigten Clients für mehrere Programmiersprachen.
- Schnelligkeit und Genauigkeit: Implementiert einen benutzerdefinierten HNSW-Algorithmus für eine schnelle und präzise Suche.
- Erweiterte Filterung: Ermöglicht das Filtern von Ergebnissen auf der Grundlage der zugehörigen Vektor-Nutzdaten und verbessert so die Ergebnisgenauigkeit.
- Vielfältiger Datensupport: Unterstützt verschiedene Datentypen, einschließlich Zeichenkettenabgleich, numerische Bereiche, geografische Standorte und mehr.
- Skalierbarkeit: Cloud-natives Design mit horizontaler Skalierbarkeit zur Bewältigung steigender Datenlasten.
- Wirkungsgrad: Entwickelt in Rust, Optimierung der Ressourcennutzung durch dynamische Abfrageplanung für mehr Effizienz.
5. Faiss
Offene Quelle: Ja
GitHub-Sterne: 23k
Faiss wurde von Facebook AI Research entwickelt und ist eine Open-Source-Bibliothek, die die Herausforderung der schnellen, dichten Vektorähnlichkeitssuche und Gruppierung löst.
Es bietet Methoden zum Durchsuchen von Vektorsätzen unterschiedlicher Größe, einschließlich solcher, die die Kapazität des Arbeitsspeichers übersteigen können.
Faiss bietet auch Unterstützung bei der Auswertung von Codes und der Anpassung von Parametern.
Wesentliche Merkmale:
- Ruft nicht nur den nächsten Nachbarn, sondern auch den zweiten, dritten und k-ten nächsten Nachbarn ab.
- Ermöglicht die gleichzeitige Suche in mehreren Vektoren, nicht nur in einem.
- Verwendet die Suche nach dem größten inneren Produkt anstelle der Minimalsuche.
- Unterstützt andere Entfernungen wie L1, Linf usw., wenn auch in geringerem Umfang.
- Gibt alle Elemente innerhalb eines bestimmten Radius um den Abfrageort zurück.
- Bietet die Möglichkeit, den Index auf der Festplatte zu speichern, anstatt ihn im RAM abzulegen.
Faiss dient als leistungsfähiges Werkzeug zur Beschleunigung von dichten Vektorähnlichkeitssuchen und bietet eine Reihe von Funktionalitäten und Optimierungen für effiziente und effektive Suchvorgänge.
Einpacken
In der heutigen datengesteuerten Ära unterstreichen die zunehmenden Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens die entscheidende Rolle von Vektordatenbanken.
Ihre außergewöhnliche Fähigkeit, mehrdimensionale Datenvektoren zu speichern, zu erforschen und zu interpretieren, ist zu einem wesentlichen Faktor für eine Reihe von KI-gestützten Anwendungen geworden.
Von Empfehlungsmaschinen bis hin zur Genomanalyse sind diese Datenbanken grundlegende Werkzeuge, die Innovation und Effizienz in verschiedenen Bereichen vorantreiben.
Häufig gestellte Fragen
1. Was sind die wichtigsten Merkmale, auf die ich bei Vektordatenbanken achten sollte?
Wenn Sie eine Vektordatenbank in Erwägung ziehen, sollten Sie auf Merkmale wie:
- Effiziente Suchfunktionen
- Skalierbarkeit und Leistung
- Flexibilität bei den Datentypen
- Erweiterte Filteroptionen
- Unterstützung von API und Integration
2. Wie unterscheiden sich Vektordatenbanken von herkömmlichen Datenbanken?
Vektordatenbanken unterscheiden sich von herkömmlichen Datenbanken durch ihren speziellen Ansatz bei der Verwaltung und Verarbeitung von Daten. Hier sind die Unterschiede:
- Struktur der Daten: Herkömmliche Datenbanken organisieren Daten in Zeilen und Spalten, während sich Vektordatenbanken auf die Speicherung und Verarbeitung hochdimensionaler Vektoren konzentrieren, die sich besonders für komplexe Daten wie Bilder, Text und Einbettungen eignen.
- Suchmechanismen: Herkömmliche Datenbanken verwenden in erster Linie exakte Übereinstimmungen oder festgelegte Kriterien für die Suche, wohingegen Vektordatenbanken eine auf Ähnlichkeit basierende Suche verwenden, die kontextbezogenere Ergebnisse ermöglicht.
- Spezialisierte Funktionen: Vektordatenbanken bieten einzigartige Funktionen wie die Suche nach den nächsten Nachbarn, die Suche nach Bereichen und die effiziente Verarbeitung mehrdimensionaler Daten, die den Anforderungen von KI-Anwendungen gerecht werden.
- Leistung und Skalierbarkeit: Vektordatenbanken sind für den effizienten Umgang mit hochdimensionalen Daten optimiert und ermöglichen im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken schnellere Suchvorgänge und Skalierbarkeit bei der Verarbeitung großer Datenmengen.
Das Verständnis dieser Unterschiede kann bei der Wahl des richtigen Datenbanktyps je nach Art der Daten und der geplanten Anwendungen helfen.