Wir stellen vor: Actian VectorAI DB – KI dort, wo Ihre Daten sind

Summary

KI entwickelt sich vom Experimentierstadium hin zur praktischen Anwendung, was eine leistungsfähigere Dateninfrastruktur erfordert.
Vektordatenbanken ermöglichen die semantische Suche für KI-, RAG- und Agenten-Workflows.
Zentralisierte Architekturen versagen in regulierten, Edge- und verteilten Umgebungen.
Actian VectorAI DB ermöglicht einen schnellen, portablen Datenabruf in Cloud, vor Ort und am Netzwerkrand.
Zukünftige KI-Systeme werden dort laufen, wo sich die Daten befinden, und nicht auf zentralisierten Plattformen.

Die KI tritt in eine neue Phase ein. Die Ära der Prototypen neigt sich dem Ende zu, und die Ära der Produktionssysteme beginnt. In den letzten zwei Jahren haben Unternehmen mit generative AI experimentiert, Pilotprojekte aufgebaut und untersucht, wozu große Sprachmodelle in der Lage sind. Nun, da sich der Fokus auf die Produktion verlagert, stellen sich die Teams eine weitaus schwierigere Frage: Welche Infrastruktur ist erforderlich, um KI im Unternehmensmaßstab zuverlässig einzusetzen? Die Antwort liegt zunehmend in der Data Layer.

Moderne KI-Systeme sind auf einen schnellen, intelligenten Zugriff auf Daten angewiesen. Semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Agenten beruhen alle auf der Fähigkeit, relevante Informationen schnell abzurufen und ihre Antworten auf das Unternehmenswissen zu stützen. Wenn die Informationsgewinnung gut funktioniert, wirkt das System intelligent. Ist dies nicht der Fall, entsteht Chaos.

Gleichzeitig werden die Umgebungen, in denen KI-Systeme laufen, immer dezentraler. Unternehmensdaten befinden sich selten an einem einzigen Ort. Sie erstrecken sich über Cloud , Betriebssysteme, Rechenzentren und Edge-Umgebungen, in denen Daten in unmittelbarer Nähe zu Maschinen und Anwendungen generiert werden. Regulatorische Anforderungen, datenschutzrechtliche Auflagen und interne Governance-Richtlinien bestimmen oft, wo diese Daten gespeichert werden müssen. Mit anderen Worten: Die KI-Infrastruktur der nächsten Generation wird nicht zentralisiert sein. Sie wird dezentralisiert sein und dort verwaltet und bereitgestellt werden, wo sich die Daten befinden.

Heute stellen wir die Actian VectorAI DBvor, eine Vektordatenbank, die diese neue Generation von KI-Systemen unterstützt, indem sie eine schnelle semantische Abfrage in Cloud, On-Premises und Edge-Umgebungen ermöglicht. Die Markteinführung fällt mit der Veröffentlichung meines neuen O’Reilly-Berichts „Vektordatenbanken für Unternehmens-KI“, der untersucht, warum die Vektorabfrage zu einer grundlegenden Funktion für Unternehmens-KI wird und wie verteilte Architekturen das Design von KI-Datenplattformen neu gestalten.

Summary

KI-Systeme stützen sich zunehmend auf die Vektorsuche, um Kontextinformationen für RAG-Pipelines, KI-Assistenten und agentengesteuerte Arbeitsabläufe abzurufen.
Viele Vektordatenbanken basieren auf zentralisierten Cloud , die sich nicht für regulierte Umgebungen oder Edge-Umgebungen eignen.
Die Actian VectorAI DB ermöglicht eine High-Performance Suche mit geringem Speicherbedarf in Edge-, On-Premises, Hybrid- und Cloud .
Das Ziel ist einfach: KI näher an die Daten heranzuführen, auf die sie angewiesen ist, anstatt Daten in zentralisierte Systeme zu zwängen.

Warum Vektordatenbanken für die KI in Unternehmen immer wichtiger werden

Seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2023 haben Unternehmen einen beispiellosen Anstieg an Experimenten mit generative AI erlebt. Mit dem Aufkommen neuer Anwendungsfälle entstehen jedoch auch neue Risiken. Aufsehenerregende Sicherheitsvorfälle haben die Herausforderungen beim Umgang mit sensiblen Daten in KI-gesteuerten Umgebungen deutlich gemacht, während Unternehmen zunehmend erkennen, dass KI-Systeme auf kontrollierte und zuverlässige Weise auf Unternehmenswissen zugreifen und damit interagieren müssen.

Gleichzeitig nimmt der regulatorische Druck zu. Zwischen 2023 und 2024 wurden weltweit mehr als 170 neue Datenschutzgesetze¹ eingeführt, und das EU-KI-Gesetz signalisiert eine Verschärfung der Aufsicht über die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen. Da KI zunehmend den Sprung vom Experimentierstadium in den produktiven Einsatz schafft, benötigen Unternehmen mehr Kontrolle darüber, wie KI-Systeme auf Daten zugreifen, diese abrufen und nutzen.

Eine der wichtigsten Neuerungen in modernen KI-Architekturen ist die Art und Weise, wie diese Systeme Wissen abrufen.

Maschinelles Lernen wandeln Informationen wie Dokumente, Bilder, Unterhaltungen und andere unstrukturierte Inhalte in numerische Vektoren um, die als Einbettungen bezeichnet werden. Diese Einbettungen erfassen eher die semantische Bedeutung als die wörtliche Struktur. Eine Vektordatenbank indexiert diese Einbettungen und ermöglicht es Systemen, nach ähnlichen Vektoren zu suchen, sodass Anwendungen Informationen abrufen können, die der Absicht der abfragen entsprechen, abfragen einem Schlüsselwort zu suchen.

Warum zentralisierte Architekturen versagen

Die meisten Vektordatenbanken gehen von Cloud zentralisierten Cloud aus. In der Praxis werden viele KI-Systeme in Unternehmen jedoch in Umgebungen betrieben, in denen diese Annahmen nicht zutreffen.

Fertigungssysteme analysieren Sensordaten direkt an den Produktionslinien. Systeme im Gesundheitswesen verarbeiten sensible Patientendaten in regulierten Umgebungen. Finanzinstitute unterliegen strengen Vorschriften zur Datenlokalisierung, die den Datenverkehr einschränken. Behördensysteme werden häufig in isolierten oder eingeschränkten Netzwerken betrieben.

In solchen Fällen ist es oft nicht praktikabel oder gar untersagt, große Datenmengen in eine zentralisierte Infrastruktur zu übertragen. KI-Systeme müssen stattdessen in unmittelbarer Nähe zu den Daten laufen, auf die sie angewiesen sind.

Wir stellen vor: Actian VectorAI DB

Actian VectorAI DB wurde speziell für Umgebungen entwickelt, in denen KI-Systeme in unmittelbarer Nähe zu den Daten ausgeführt werden müssen, auf die sie angewiesen sind. Die Datenbank bietet native Vektorspeicherung und High-Performance unter Verwendung von Techniken wie der „Approximate Nearest Neighbor“ (ANN)-Indizierung. Algorithmen wie HNSW ermöglichen eine effiziente Abfrage in großen Embedding-Sammlungen und sorgen dabei für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit, Genauigkeit und Ressourcenverbrauch. Vor allem aber ist Actian VectorAI DB so konzipiert, dass sie überall dort ausgeführt werden kann, wo KI-Anwendungen sie benötigen. Das System unterstützt Deployment eingebettet , Edge-Umgebungen, On-Premises , hybriden Architekturen und Cloud .

Entwickler können KI-Anwendungen einmalig erstellen und sie dann mithilfe derselben Architektur und derselben APIs in verschiedenen Umgebungen bereitstellen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, die Abrufinfrastruktur neu zu gestalten, wenn Systeme vom Prototyp in die Produktion übergehen. Das Ergebnis ist eine portable Vektordatenbank, die es Unternehmen ermöglicht, KI näher an ihre Daten heranzuführen, anstatt Daten in zentralisierte Plattformen zu zwängen.

Um zu verstehen, wie sich die Vektorabfrage in moderne KI-Systeme einfügt, ist es hilfreich, sich die Architektur einer typischen KI-Anwendung anzusehen. Unternehmensdatenquellen wie Dokumente, Betriebsaufzeichnungen, Wissensdatenbanken und Metadaten in Embeddings umgewandelt und für die Ähnlichkeitssuche indiziert. KI-Frameworks und -Modelle interagieren dann über APIs, Konnektoren und Anwendungsintegrationen mit dieser Abrufebene, sodass Anwendungen wie Suchmaschinen, RAG-Systeme, Copilots und KI-Agenten relevante Kontexte in Echtzeit abrufen können.

Das folgende Diagramm veranschaulicht, wie Actian VectorAI DB im Zentrum dieser Architektur steht und semantische Abfragen ermöglicht, während gleichzeitig Deployment Cloud, Deployment hybriden Infrastrukturen, Deployment On-Premises und Deployment Edge-Geräten unterstützt wird.

vectorai-Datenbank

Was Actian VectorAI DB ermöglicht

Die schnelle semantische Suche eröffnet vielfältige Möglichkeiten für KI-Anwendungen. Unternehmenssuchsysteme können Wissen aus umfangreichen Wissensdatenbanken abrufen, wobei sie sich eher auf die Bedeutung als auf Schlüsselwörter stützen. RAG-Pipelines können große Sprachmodelle mit firmeneigenen Daten verknüpfen. KI-Assistenten und -Agenten können kontextbezogene Informationen abrufen, die für das logische Denken und Entscheidungsfindung erforderlich sind.

Die Vektorähnlichkeit kann zudem Anomalie , Empfehlungssysteme und die multimodale Suche in Texten, Bildern und anderen Formen unstrukturierter Daten unterstützen. Da diese Anwendungen immer autonomer werden, gewinnt die Fähigkeit, Vektorinfrastrukturen in verteilten Umgebungen zu betreiben, zunehmend an Bedeutung.

Die Zukunft der KI-Infrastruktur

Viele Jahre lang war Zentralisierung der vorherrschende Trend bei Datenplattformen. Daten wurden gesammelt und auf großen Plattformen zusammengeführt, auf denen Analysen und Maschinelles Lernen durchgeführt Maschinelles Lernen . Die KI treibt die Branche nun in Richtung eines anderen Modells.

Intelligenz wird zunehmend dort eingesetzt, wo Daten entstehen – sei es in Unternehmenssystemen, Edge-Umgebungen oder verteilten Anwendungen. Vektordatenbanken entwickeln sich zu einem der wichtigsten Bausteine dieser Architektur, da sie es Systemen ermöglichen, Wissen auf der Grundlage von Bedeutung statt von Struktur abzurufen.

Actian VectorAI DB ist für diese Zukunft konzipiert.

Es bietet eine portable Vektordatenbank, die eine semantische Abfrage überall dort ermöglicht, wo KI-Anwendungen laufen, und gleichzeitig Unternehmen die Kontrolle darüber gibt, wo ihre Daten gespeichert sind und wie sie verarbeitet werden. Denn die Zukunft der KI wird nicht an einem einzigen Ort stattfinden. Sie wird dort stattfinden, wo die Daten sind. Und die Infrastruktur, die dies unterstützt, muss auf diese Realität ausgerichtet sein.

Wenn Sie sich damit beschäftigen, wie Vektor-Retrieval Produktions-KI-Systeme unterstützen kann, laden wir Sie ein, noch heute mit Actian VectorAI DB zu arbeiten. Testen Sie es kostenlos und erfahren Sie, wie High-Performance Retrieval Ihre eigenen KI-Anwendungen optimieren kann.

Sie können sich auch an den Gesprächen mit anderen Entwicklern und Praktikern in unserer Actian Developer Discord-Community beteiligen, wo Teams Ideen austauschen, Fragen stellen und gemeinsam neue Anwendungsfälle für KI erkunden.

Starten Sie noch heute mit Actian VectorAI DB. Testen Sie die Datenbank kostenlos und erleben Sie, wie die High-Performance in Ihren eigenen KI-Anwendungen funktioniert.

Tauschen Sie sich in unserer Discord-Community mit anderen Entwicklern und Praktikern aus, um Ideen zu teilen, Fragen zu stellen und gemeinsam neue Anwendungsfälle zu entdecken.

¹Quelle: Graham Greenleaf, „Globale Datenschutzgesetze 2025: 172 Länder, zwölf neue im Jahr 2023/24“, Macquarie Law School, 2. April 2025

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