Und wie Sie Spotify berühmt gemacht haben
Eine Vektordatenbank ist eine neue Form von Datenbank, die sich von konventionellen Datenbanken grundlegend unterscheidet. Um zu verstehen, was eine Vektordatenbank macht, wieso Vektordatenbanken für KI unverzichtbar sind und wieso sie für Spotifys Erfolg wichtig waren, schauen wir uns zunächst an, wie konventionelle Datenbanken aufgebaut sind.
Bisher gab es in der Webentwicklung / Softwareentwicklung nur zwei Arten von Datenbanken: SQL-Datenbanken und NoSQL Datenbanken. Schauen wir uns zunächst an, wie konventionelle Datenbanken arbeiten.
Eine SQL-Datenbank speichert Daten in sogenannten Tables und Columns. Die Daten werden in Tabellen eingeordnet, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Man kann sich das Ganze wie eine Excel-Datei vorstellen:
Damit lassen sich große Datenmengen systematisch abspeichern und aufrufen. Wenn ich in der Datenbank nach "Auto" suche, bekomme ich alle Einträge, in denen genau dieser Wert vorhanden ist – und ich weiß genau, in welcher Zeile, Spalte und Tabelle er steht. Die bekanntesten SQL Datenbanken sind sicherlich MySQL oder PostgreSQL.

Wie wir bereits wissen, unterscheidet sich eine Vektordatenbank von konventionellen Datenbanken. Sie speichert Daten weder in Zellen oder Zeilen noch in Dokumenten oder Graphen. Stattdessen speichert eine Vektordatenbank Daten in sogenannten Embeddings (Vektoren) ab.
Damit ist eine Vektordatenbank in der Lage, nicht nur Werte auszulesen, sondern Inhalte nach ihrer Ähnlichkeit und Bedeutung zu ordnen.
Ein Vektor ist ein mathematisches Objekt, dass in einem mehrdimensionalen Koordinatensystem gespeichert wird. Der Vektor für "Hello World" sieht beispielsweise so aus:
Hello World = [104, 101, 108, 108, 111, 32, 119, 111, 114, 108, 100]
Jede Zahl steht für eine Koordinate in diesem mehrdimensionalen Koordinatensystem. Zur Vereinfachung nehmen wir hier ein zweidimensionales Koordinatensystem an: Das Wort "Katze" steht darin in der Nähe des Wortes "katzenartig". Damit lassen sich Inhalte ihrer Bedeutung und Ähnlichkeit nach ordnen und strukturieren.

Damit lassen sich Inhalte Ihrer Bedeutung ordnen und strukturieren.

Zu den bekanntesten Anbieter für Vektordatenbanken zählen Pinecone und Weaviate.
Open-Source Lösugen sind Chroma und Qdrant.
Wer bereits eine PostgreSQL-Datenbank im Einsatz hat, kann außerdem mit der Erweiterung pgvector Vektorsuche direkt in die bestehende Infrastruktur integrieren, ohne ein komplett neues System aufzusetzen.
Genau dieses Prinzip der Ähnlichkeit hat Spotify zu einem der bekanntesten Musikdienste der Welt gemacht. Jeder Song wird von Spotify in ein Embedding umgewandelt, das nicht nur das Genre erfasst, sondern auch Klangfarbe, Tempo, Energie und weitere musikalische Eigenschaften. Berechnet nur aus der Audiodatei. Gleichzeitig erstellt Spotify für jeden Nutzer einen eigenen Vektor, der sein Hörverhalten widerspiegelt: eine Art musikalischer Fingerabdruck, der sich mit jedem gehörten Song weiterentwickelt.
Weil Songvektoren und Nutzervektoren im selben Vektorraum liegen, kann Spotify beide direkt miteinander vergleichen. Das System sucht einfach nach den Songs, deren Vektoren am nächsten am Vektor eines Nutzers liegen - und genau diese Songs landen dann in der wöchentlichen Playlist. Damit Spotify diesen Abgleich über einen Katalog von mehr als 100 Millionen Songs in Millisekunden durchführen kann, hat das Unternehmen sogar eine eigene Bibliothek namens Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) entwickelt und open source zur Verfügung gestellt.
Das Ergebnis: Spotify konnte einem Nutzer neue Songs vorschlagen, die er noch nie gehört hat, aber mit hoher Wahrscheinlichkeit mögen wird, noch bevor er selbst wusste, dass er nach genau dieser Art von Musik sucht. Diese Fähigkeit, Vorlieben vorherzusagen statt nur zu kategorisieren, gilt als einer der zentralen Gründe für den Erfolg von Spotify.
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