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Database Vettoriale

Vector Database · Vector DB · Vektordatenbank

1 min lettura 19 mag 2026
Eine Vector Database ist eine spezialisierte Datenbank, die Daten als hochdimensionale Vektoren (Embeddings) speichert und effiziente Ähnlichkeitssuche (Approximate Nearest Neighbor) ermöglicht.

Definition

Während traditionelle Datenbanken exakte Übereinstimmungen suchen (WHERE name = 'HITL'), suchen Vector Databases nach semantischer Ähnlichkeit:

“Was ist ähnlich zu ‘KI-Aufsicht’?” → findet HITL, Human Oversight, Art. 14

Grundprinzip:

  1. Text → Embedding-Modell → Vektor (z.B. 1536 Dimensionen)
  2. Vektor in DB speichern
  3. Query → Vektor → Ähnlichste Vektoren finden (ANN-Suche)

Wichtige Vector Databases

NameLizenzBesonderheit
QdrantApache 2.0Rust, hoch performant, IIO-Standard
ChromaApache 2.0Python-native, einfach
WeaviateBSD-3GraphQL, multimodal
PineconeProprietaryCloud-only, managed
pgvectorPostgreSQLExtension, SQL-kompatibel
MilvusApache 2.0Enterprise, skalierbar

Embeddings

Ein Embedding ist die Vektordarstellung eines Textes:

text = "Human-in-the-Loop ist ein Governance-Prinzip"
embedding = model.encode(text)
# → [0.23, -0.87, 0.45, ..., 0.12]  (1536 Zahlen)

Semantisch ähnliche Texte haben ähnliche Vektoren (kleiner Abstand).

RAG mit Vector DB

Dokumente → Embedding → Vector DB (indexiert)
                                ↓
Nutzer-Query → Embedding → Ähnlichste Dokument-Chunks
                                ↓
LLM + Chunks → Fundierte Antwort mit Quellen

IIO Qdrant Setup

# docker-compose.yml
qdrant:
  image: qdrant/qdrant:latest
  volumes:
    - ./data/qdrant:/qdrant/storage
  ports:
    - "6333:6333"  # REST API
    - "6334:6334"  # gRPC

Verwendung in IIO:

  • OCC Glossar-Chunks (Begriffe × mehrere Chunks, live: /api/occ/health)
  • Interne Wissensbasis für RAG-Queries
  • Codebase-Suche für Coding-Agents

Vector Database speichert Daten als hochdimensionale Vektoren und ermöglicht schnelle Suche nach ähnlichen Daten.

Approvato
Generato da
scripts/generate-glossary-register-variants.py (qwen2.5:7b (lokal via Ollama, kein Cloud-Fallback))
Generato il
2026-09-21T00:11:29.079655+00:00
Norma
Linguaggio semplice ~B1 — non la norma tedesca di lettura facile DIN SPEC 33429
Verificato da
zolo · 2026-09-21T00:30:10.463422+00:00

Eine Vector Database dient der Speicherung von Daten in Form hochdimensionaler Vektoren (Embeddings) und unterstützt die effiziente Durchführung von Ähnlichkeitsabfragen (Approximate Nearest Neighbor).

Approvato
Generato da
scripts/generate-glossary-register-variants.py (qwen2.5:7b (lokal via Ollama, kein Cloud-Fallback))
Generato il
2026-09-21T00:11:29.079655+00:00
Norma
Linguaggio semplice ~B1 — non la norma tedesca di lettura facile DIN SPEC 33429
Verificato da
zolo · 2026-09-21T00:30:10.463422+00:00

Citazione

"Database Vettoriale." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/it/glossary/vector-database. CC-BY 4.0.
Metadati leggibili dalla macchina 
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "DefinedTerm",
  "name": "Database Vettoriale",
  "description": "Eine Vector Database ist eine spezialisierte Datenbank, die Daten als hochdimensionale Vektoren (Embeddings) speichert und effiziente Ähnlichkeitssuche (Approximate Nearest Neighbor) ermöglicht.\n",
  "url": "https://opencognitioncommons.org/it/glossary/vector-database",
  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
  "alternateName": [
    "Vector Database",
    "Vector DB",
    "Vektordatenbank"
  ]
}