Bessere Datenqualität und mehr Datensicherheit dank Vektor-Datenbank
Vektor-Datenbanken ermöglichen es, unstrukturierte Daten effizient zu nutzen, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen. Sie bilden die Grundlage für eine intelligente Suche, die Entwicklung innovativer Dienste und fortgeschrittener KI-Funktionen wie Service Automation, Produktempfehlungen und die autonome Erstellung von Inhalten.
Vektor-Datenbank
Effizienter auf komplexe Anfragen reagieren
Steigern Sie Ihre Innovationskraft, indem Sie schneller relevante Informationen aus Ihren beliebigen, unstrukturierten Daten gewinnen und effizienter auf komplexe Geschäftsanfragen reagieren. In Kombination mit führenden Anbietern und einer hochsicheren Schweizer Infrastruktur entwickeln wir Lösungen, die leistungsfähig, sicher und nachhaltig sind.
Vektoren sind mathematische Objekte, die in der Informatik und insbesondere im maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz eine zentrale Rolle spielen. In Vektor-Datenbanken werden Daten als Vektoren gespeichert, eine Reihe von 32-Bit oder 16-Bit Zahlen, die aus den Merkmalen oder Eigenschaften von Objekten bestehen, wie zum Beispiel Texten, Bildern oder Audio.
Vektor-Datenbanken revolutionieren die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen. Mit ihrer Fähigkeit, unstrukturierte Daten tiefgehend zu analysieren, bieten sie einen klaren Wettbewerbsvorteil für Firmen, die ihre Daten effizient nutzen wollen.
Die besten Vektordatenbank-Lösungen
Unternehmen, die eine Vektordatenbank implementieren möchten, haben verschiedene Optionen je nach ihren Anforderungen:
Open Source: Provider wie Milvus oder TypeSense bieten eine skalierbare, flexible Lösung für Unternehmen, die volle Kontrolle über ihre Daten und Infrastruktur wünschen.
Cloud-basiert: Ideal für Unternehmen, die auf schnelle Skalierbarkeit setzen. Hier überzeugt Pinecone durch eine schnelle Bereitstellung, einfache Integration und 99,9 % SLA.
Hybrid: Für hybride Setups ermöglicht PostgreSQL mit PGVector die Integration von Vektordaten in bestehende relationale Datenbanken, was besonders attraktiv für Firmen ist, die traditionelle Datenbankfunktionen mit modernen KI-Anwendungen kombinieren möchten.
Für Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen gibt es zudem die On-Premise Option, die volle Datenhoheit und Compliance mit in der Schweiz geltenden Vorschriften ermöglicht. Die Wahl hängt von der gewünschten Flexibilität, Skalierbarkeit und den Anforderungen an Datenschutz ab.
Schweiz-basierte Infrastruktur
Bei Mindnow setzen wir auf eine Kombination aus führenden Cutting-Edge-Providern mit einer sicheren Infrastruktur. So garantieren wir nicht nur technologische Spitzenleistungen, sondern auch eine in der Schweiz gehostete Infrastruktur, die höchsten Datenschutz- und Compliance-Standards entspricht. Sie haben die Gewissheit, dass Ihre sensiblen Daten in einer stabilen und vertrauenswürdigen Umgebung verarbeitet werden.
Knowledge Graphs: Unschlagbare Kombination
In Kombination mit Knowledge Graphs bieten Vektor-Datenbanken zudem noch tiefere Einblicke in Ihre Daten und liefert eine mächtige Lösung für qualitative wie quantitative Analysen.
Ein Knowledge Graph (Wissensgraph) ist eine strukturierte Darstellung von Wissen, die durch Knoten und Kanten organisiert wird. Er wird verwendet, um Informationen und deren Verknüpfungen in einer Weise darzustellen, die für Computer zugänglich und verarbeitbar ist. Der Knowledge Graph macht die semantischen Beziehungen zwischen den Daten explizit und ermöglicht so komplexe Abfragen und Analysen. Man kann Knowledge Graphs nutzen um Recommendation Systems zu bauen.
Hochdimensionale Vektoren werden in der Regel durch maschinelles Lernen oder Deep Learning aus unstrukturierten Daten (z.B. Text, Bilder, Audio) erzeugt. Diese Vektoren repräsentieren semantische Informationen in einer mathematisch strukturierten Form, sodass sie Ähnlichkeiten und Beziehungen in den Daten effizient berechnen können.
Ein Knowledge Graph kann in einer Vektordatenbank integriert werden, indem die Entitäten und deren Beziehungen durch Vektoren dargestellt werden. Die einzelnen Entitäten (z.B. „Personen“, „Produkte“, „Orte“) und deren Verbindungen (z.B. „arbeitet bei“, „befindet sich in“) können durch Vektoren kodiert werden, die es ermöglichen, semantische Ähnlichkeiten zwischen diesen Entitäten zu berechnen.
Vorteile von Vektor-Datenbanken
1
Semantische Suche
Vektor-Datenbanken ermöglichen es, Daten kontextuell und nicht nur auf Basis von Schlüsselwörtern zu durchsuchen.
Eine Vektor-Datenbank kann die Suche nach verwandten Konzepten oder ähnlichen Entitäten in einem Knowledge Graph ermöglichen, indem sie nach Vektoren sucht, die semantisch ähnlich sind. Zum Beispiel könnte eine Suchanfrage nach „Ärzten in Berlin“ nicht nur Ärzte in Berlin zurückgeben, sondern auch Verwandte wie Kliniken oder Gesundheitsdienstleister, die im Knowledge Graph mit Ärzten verknüpft sind.
2
Personalisierung
Ebenso wie für Empfehlungssysteme eignen sich Vektordatenbanken auch für massgeschneiderte Werbung.
3
Präzisere Analyse
Durch die Fähigkeit, tiefere Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, liefern sie intelligentere und relevantere Ergebnisse.
4
Optimiert für KI
Diese Datenbanken sind speziell auf die Anforderungen von KI-Modellen ausgelegt und gewährleisten eine reibungslose Interaktion mit LLMs.
5
Fortgeschrittene Anwendungen
Vektor-Datenbanken bilden ein essentielles Fundament für erweiterte Anwendungen wie semantische Suchen, Service Automation, Produktempfehlungen und automatische Inhaltserstellung.
Einblicke von Vadim Kravcenko
CTORelevante Ergebnisse und bessere User Experience
Vektor-Datenbanken bieten eine entscheidende Grundlage für moderne Softwarelösungen. Durch ihre Fähigkeit, Daten als Vektoren zu speichern, ermöglichen sie eine präzise und effiziente Verarbeitung von unstrukturierten Informationen, wie Text, Bild oder Audio.
Ein konkretes Beispiel ist die Integration einer Vektordatenbank in ein Suchsystem. Während eine traditionelle Datenbank nur nach exakten Schlüsselwörtern sucht, kann eine Vektor-Datenbank semantisch ähnliche Inhalte finden. Das bedeutet, dass User auch dann relevante Ergebnisse erhalten, wenn sie nicht exakt das richtige Stichwort eingeben. Solche Systeme sind deutlich robuster und bieten eine bessere User Experience.
Durch die Kombination mit bestehenden relationalen Datenbanken, wie etwa PostgreSQL mit PGVector, können Unternehmen ihre bestehenden Infrastrukturen aufwerten, ohne auf bewährte Datenbank-Funktionen verzichten zu müssen.
In der Praxis führt die Verwendung von Vektor-Datenbanken zu Anwendungen, die schneller relevante Informationen finden, bessere Empfehlungen geben und komplexe Zusammenhänge in den Daten erkennen – alles ohne unnötige technische Komplexität hinzuzufügen.
