Was ist eine Vektordatenbank?

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.

Konventionelle Datenbanken

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.

SQL Datenbank - Relationale Datenbank

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:

  • Datenbank: Die gesamte Arbeitsmappe in Excel
  • Tabellen: Die einzelnen Blätter innerhalb der Mappe. Die Tabs in der Fusszeile
  • Zeilen und Spalten für die einzelnen Einträge der Werte

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.

sql datenbank mysql
Beispiel aus einer MySQL Datenbank

NoSQL Datenbank

NoSQL-Datenbanken sind eine flexible Alternative zu klassischen relationalen Datenbanken. Während relationale Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL Daten in Tabellen mit festen Zeilen und Spalten speichern, gehen NoSQL-Datenbanken anders vor:
  • flexible Datenmodelle: wie Schlüssel-Wert-Paare
  • Dokumente
  • Spaltenfamilien oder Graphen
Das macht sie besonders geeignet für unstrukturierte Daten oder Anwendungen, die hohe Skalierbarkeit und schnelle Abfragen benötigen – etwa bei großen Mengen an Text, Bildern oder Sensordaten. Ein bekannter Vertreter ist zum Beispiel MongoDB.

Was ist eine Vektordatenbank?

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.

Was ist ein Vektor?

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.

Darstellung was ist eine Vektordatenbank zweidimensional

Damit lassen sich Inhalte Ihrer Bedeutung ordnen und strukturieren.

Was ist ein Embeddings?

Ein Embedding ist die konkrete Zahlenreihe, die entsteht, wenn ein KI-Modell einen Inhalt in einen Vektor übersetzt. OpenAi zum Beispiel verwendet hierfür das "text-embedding-ada-002" Modell, um Embeddings für das LLM zu erstellen. OpenAI setzt hier auf ein 1536 dimensionales Koordinatensystem. Vereinfacht gesagt: Der Vektor ist das mathematische Format, das Embedding ist der berechnete Inhalt, der in genau diesem Format gespeichert wird. Dabei ist es egal, ob es sich um
  • Filme
  • Musik
  • Fotos
  • Texte
  • einzelne Wörter
  • Dateien
handelt – ein KI-Modell wandelt jeden dieser Inhalte in ein Embedding um. Entscheidend ist dabei die Position, die dadurch im Vektorraum entsteht. Liegen zwei Embeddings nah beieinander, bedeutet das: Die dahinterliegenden Inhalte sind sich inhaltlich ähnlich. Liegen sie weit auseinander, haben sie wenig miteinander zu tun. Das Wort „Hund" und das Wort „Welpe" erzeugen dadurch ähnliche Embeddings, obwohl sich die Wörter selbst nicht ähneln.   Genau diese Eigenschaft macht Embeddings so wertvoll für KI-Modelle. Ein LLM muss Inhalte nicht mehr nach exakten Übereinstimmungen durchsuchen, sondern kann sie anhand ihrer Bedeutung kategorisieren und miteinander in Beziehung setzen. Naheliegende Embeddings sind verwandt - die Grundlage für semantische Suche, Empfehlungssysteme und moderne Anwendungen.

Beispiel eines Embedding

Ein Embedding sieht zum Beispiel so aus: 
[[-0.02388945 0.05525852 -0.01165488 ... 0.00577787 0.03409787 -0.0068891 ]
[-0.0126876 0.04687412 -0.01050217 ... -0.02310316 -0.00278466 0.01047371]
[ 0.00049438 0.11941205 0.00522949 ... 0.01687654 -0.02386115 0.00526433]
...
[-0.03900796 -0.01060951 -0.00738271 ... -0.08390449 0.03768405 0.00231361]
[-0.09598278 -0.06301168 -0.11690582 ... 0.00549841 0.1528919 0.02472013]
[-0.01162949 0.05961934 0.01650903 ... -0.02821241 -0.00116556 0.0010672 ]]

Wie sucht eine Vektordatenbanken? Sematic search

Semantische Suche (seamtic search) ist die praktische Anwendung dessen, was eine Vektordatenbank technisch leisten kann: Sie sucht nicht nach Wörtern, sondern nach Bedeutung. Welche Embeddings liegen nahe beieinander. Eine klassische Suche vergleicht zum Beispiel Wörter. Sucht man nach dem Wort "günstiger Computer", findet man auch nur Einträge, die genau diese Wörter enthalten. Eine semantische Suche aber, würde erkennen das die Einträge "billiger Laptop" oder "günstiges Notebook" in den Embeddings nahe beieinander liegen und diese Ergebnisse ebenfalls ausspielen. Doch wie misst eine Vektordatenbank überhaupt, ob zwei Embeddings "nahe beieinander" liegen? Dafür wird meist die Cosine Similarity (Kosinus-Ähnlichkeit) verwendet. Statt den direkten Abstand zwischen zwei Vektoren zu messen, schaut sich die Cosine Similarity den Winkel zwischen ihnen an. Zwei Vektoren, die in dieselbe Richtung zeigen, gelten als inhaltlich ähnlich - unabhängig davon, wie lang sie sind. Das Ergebnis ist immer ein Wert zwischen -1 und 1:
  • 1 bedeutet: Die Vektoren zeigen exakt in dieselbe Richtung - absolut identisch
  • 0 bedeutet: Die Vektoren stehen im rechten Winkel zueinander - Inhaltlich kein Zusammenhang
  • -1 bedeutet: Die Vektoren zeigen in genau entgegengesetzte Richtungen - absoluter Gegensatz
cosine-similaroty Formel

Welche Vektordatenbanken gibt es?

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.

Wie Vektordatenbanken Spotify berühmt gemacht haben

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.

Autor

pino digitalarbeit
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Veröffentlicht am:
9. September 2026

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