Vektordatenbanken für KI in Unternehmen: Warum die semantische Suche alles verändert

Das Problem ist nicht die KI, sondern der Datenzugang.

Trotz jahrelanger Investitionen in KI, Analytik und Cloud haben viele Unternehmensteams nach wie vor Schwierigkeiten, den Sprung von vielversprechenden Prototypen zu zuverlässigen, produktionsbereit zu schaffen. Das Problem liegt nicht im Modell, sondern darin, wie die Systeme auf Daten zugreifen und diese abrufen. 

Warum Vektordatenbanken für die KI immer wichtiger werden

Jahrzehntelang basierten Unternehmensdatenplattformen auf einer einfachen Annahme: Menschen stellen Fragen. Analysten schreiben Abfragen. Anwendungen führen deterministische Logik aus. Dashboards zeigen vordefinierte Kennzahlen an.

KI verändert dieses Modell. Anstatt Daten abzufragen, holen KI-Systeme diese auf der Grundlage von Ähnlichkeit und Kontext ab. Und diese Veränderung hat tiefgreifende Auswirkungen darauf, wie Unternehmensdatensysteme gestaltet werden müssen.

Dieser Wandel wird durch Technologien wie Vektordatenbanken, semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG) vorangetrieben – die neu definieren, die Art und Weise, wie KI-Systeme in Unternehmen auf Daten zugreifen und diese nutzen.

In ihrem neuen O’Reilly-Bericht, „Vektordatenbanken für Unternehmens-KI“, stützt sich Emma McGrattan, CTO bei Actian, auf jahrzehntelange Erfahrung in der Entwicklung von Unternehmensdatensystemen, um zu untersuchen, was dieser Wandel wirklich bedeutet – und warum Vektordatenbanken zu einem entscheidenden Bestandteil moderner Datenarchitekturen werden.

Von Suchanfragen zur semantischen Suche

Herkömmliche Systeme sind auf Präzision ausgelegt. Man definiert ein Schema, schreibt eine abfragen und erwartet ein deterministisches Ergebnis. Die semantische Suche funktioniert anders.

KI-Systeme suchen in strukturierten und unstrukturierten Daten nach Zusammenhängen. Sie liefern Annäherungswerte, keine exakten Antworten. Sie stützen sich auf Einbettungen, Ähnlichkeitsmetriken und Ranking-Strategien, die neue Formen der Variabilität mit sich bringen.

Dies verändert unsere Sichtweise auf die Zuverlässigkeit. In vielen Fällen handelt es sich bei dem, was wie ein Modellfehler aussieht, tatsächlich um einen Fehler bei der Ergebnisausgabe. Eine schlechte Chunking-Struktur, schwache Einbettungen oder falsch abgestimmte Schwellenwerte können die Ergebnisse unbemerkt beeinträchtigen – selbst wenn das Modell selbst korrekt funktioniert.

Es ist von entscheidender Bedeutung zu verstehen, wie sich die Vektorsuche und die semantische Suche zum abfragen verhalten.

Warum Pilotprojekte mit Vektordatenbanken nicht in die Produktion übernommen werden

Es ist relativ einfach, eine Demo für die semantische Suche zu erstellen. Viel schwieriger ist es, sie in der Produktion einzusetzen.

Nach der Bereitstellung ergeben sich neue Herausforderungen. Die Anforderungen an die Latenzzeit werden strenger. Die Daten müssen innerhalb bestimmter Grenzen bleiben. Die Systeme müssen in hybriden, lokalen oder sogar nicht vernetzten Umgebungen funktionieren.

An diesem Punkt ist die Abfrage nicht mehr nur eine Funktion. Sie wird Teil der Systemarchitektur. Vektordatenbanken müssen sich in bestehende Plattformen integrieren lassen, Governance-Anforderungen erfüllen und sich in allen Umgebungen einheitlich verhalten – nicht nur in kontrollierten Cloud .

Wie der Bericht hervorhebt, kommen viele Unternehmen im Rahmen vereinzelter Experimente mit Vektordatenbanken in Berührung, haben jedoch Schwierigkeiten, diese mit unternehmensweiten Datenplattformen, Governance-Modellen und betrieblichen Anforderungen zu verknüpfen.

Was Ihnen dieser Bericht verdeutlicht

Anstatt sich auf Werkzeuge zu konzentrieren, bietet der Bericht einen praktischen Framework zu verstehen, wie sich Vektordatenbanken in realen Systemen verhalten.

Der Beitrag untersucht, wie die semantische Suche die Unternehmensarchitektur verändert und was erforderlich ist, um den Schritt vom Experimentierbetrieb in den Produktivbetrieb zu vollziehen. Sie erfahren:

• Wann Vektordatenbanken tatsächlich benötigt werden – und wann nicht.
• Inwiefern sich die semantische Suche von der Stichwortsuche und der deterministischen Abfrage unterscheidet.
• Was passiert bei der Vektorsuche zum abfragen , und wo treten Fehler auf?
• Wie RAG-Pipelines Kontextdaten abrufen, filtern und zusammenstellen.
• Warum viele KI-Fehler auf der Datenabfrage beruhen und nicht auf dem Modell.
• Wie Governance innerhalb von Abruf-Workflows funktionieren muss.
• Was nötig ist, um von Pilotprojekten zu skalierbar, produktionsbereit zu gelangen.

Erweiterung – nicht Ersatz – Ihrer Datenplattform

Vektordatenbanken werden oft als Ersatz für bestehende Systeme dargestellt. Das ist jedoch nicht die richtige Sichtweise.

Sie führen eine neue Art des Zugriffs ein – eine, die relationale Datenbanken, Suchmaschinen und bestehende Architekturen ergänzt. Wie der Bericht deutlich macht, sind Vektordatenbanken am besten als architektonische Antwort darauf zu verstehen, wie KI-Systeme heute Daten verarbeiten, und nicht als eigenständige Innovation.

Für Unternehmensteams besteht die Herausforderung darin, Systeme zu entwickeln, die sowohl strukturierte Abfragen als auch semantische Suche unterstützen – und zwar in großem Maßstab und im Produktivbetrieb.

Vom Experiment zu praxistauglichen KI-Systemen

Der eigentliche Wandel ist nicht technischer, sondern operativer Natur. Viele Teams beweisen, dass die semantische Suche funktioniert. Weitaus weniger schaffen es jedoch, sie in der Produktion zuverlässig, kontrolliert und überprüfbar zu gestalten. Dazu gehört mehr als nur die Einbindung einer Vektordatenbank. Es erfordert:

• Die Abfrage als zentrale Systemfunktion betrachten.
• Entwicklung von Pipelines, die den richtigen Kontext für KI-Systeme bereitstellen.
• Die Governance direkt in die Abfrage-Workflows integrieren.
• Abwägung zwischen Leistung, Kosten und Genauigkeit.

Da KI-Systeme zunehmend zu den Hauptnutzern von Unternehmensdaten werden, wird die Datenabfrage zur Grundlage, auf der alles andere aufbaut.

Den vollständigen Bericht erhalten

Wenn Sie KI-Systeme entwickeln oder skalieren, ist es nicht mehr nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit, zu verstehen, wie sich Vektordatenbanken und semantische Abfrage in der Produktion verhalten. Vektordatenbanken für Unternehmen KI bietet eine klare und praktische Perspektive darauf, wie Systeme entworfen werden, die den richtigen Kontext abrufen.

Laden Sie den Bericht herunter, um zu erfahren, wie sich Vektordatenbanken und semantische Abfrageverfahren in der Praxis verhalten – und wie man Systeme entwirft, die unter realen Bedingungen zuverlässig funktionieren.

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Data-Intelligence-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.