Daten & Infrastruktur

Vektordatenbank

Eine Vektordatenbank ist ein spezialisiertes Datenbanksystem, das hochdimensionale Zahlenvektoren (Embeddings) speichert und blitzschnelle Ähnlichkeitssuchen ermöglicht. Statt exakter Schlüsselabfragen findet sie semantisch verwandte Inhalte — die technische Grundlage für RAG-Systeme, semantische Suche und KI-gestützte Wissensplattformen im Unternehmen.

Warum ist das relevant?

Vektordatenbanken sind der Schlüssel, um Unternehmenswissen für KI zugänglich zu machen. Handbücher, Verträge, E-Mails — alles wird als Vektor indexiert und in Millisekunden nach Bedeutung durchsuchbar. Ohne Vektordatenbank funktioniert kein RAG-System, kein intelligenter Kundensupport und kein wissensbasierter KI-Agent.

So setzt IJONIS das ein

Wir setzen pgvector für PostgreSQL-basierte Stacks ein, Pinecone für Managed-Cloud-Szenarien und Qdrant für On-Premise-Anforderungen. Die Wahl hängt von Datenvolumen, Latenz-Anforderungen und DSGVO-Vorgaben ab. Unsere Indexierungs-Pipelines halten Ihre Vektoren automatisch aktuell, wenn sich Quelldaten ändern.

Häufige Fragen

Brauche ich eine eigene Vektordatenbank oder reicht meine bestehende Datenbank?

Für den Einstieg reicht oft pgvector als Erweiterung Ihrer bestehenden PostgreSQL-Datenbank. Ab mehreren Millionen Vektoren oder bei Echtzeit-Anforderungen lohnt sich eine spezialisierte Lösung wie Pinecone oder Qdrant — sie bieten optimierte Indizes und deutlich schnellere Abfragen.

Wie viel Speicherplatz benötigt eine Vektordatenbank?

Ein typischer Embedding-Vektor (1.536 Dimensionen) belegt ca. 6 KB. Eine Million Dokument-Chunks benötigen damit rund 6 GB reinen Vektorspeicher plus Index-Overhead. Für die meisten Mittelständler bewegen sich die Speicherkosten im zweistelligen Euro-Bereich pro Monat.

← Zurück zum Glossar

Mehr erfahren?

Finden Sie heraus, wie wir diese Technologie für Ihr Unternehmen einsetzen.

KI-Readiness-Check starten