In der heutigen Welt sind Unternehmen gefordert, ihre Daten zu strukturieren und effektiv zu nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Eine zentrale Rolle spielen dabei Vektordatenbanken, insbesondere wenn Künstliche Intelligenz und große Sprachmodelle (LLMs) mit unternehmensinternen Daten verknüpft werden sollen. In diesem Beitrag erklären wir, wie Vektordatenbanken funktionieren und warum sie unverzichtbar sind, um Unternehmenswissen zu strukturieren und gezielt in KI-Anwendungen einzusetzen.
Visualisierung der Funktionsweise von Vektordatenbanken
Was sind Vektordatenbanken?
Vektordatenbanken sind spezialisierte Datenspeicher, die sich von herkömmlichen relationalen Datenbanken grundlegend unterscheiden. Während herkömmliche Datenbanken einfache Werte wie Zahlen oder Zeichenfolgen speichern, sind Vektordatenbanken darauf ausgelegt, komplexe Vektoren zu speichern. Diese Vektoren werden oft durch Machine-Learning-Modelle generiert, um unstrukturierte Daten wie Bilder, Texte und Audiodateien in eine für Maschinen verständliche Form zu bringen.
Sobald Du eine Anfrage im Sprachmodell stellst, das mit der Vektordatenbank verbunden ist, wird diese Anfrage in einen Vektor umgewandelt und in der Datenbank nach verwandten oder ähnlichen Vektoren gesucht, die thematisch relevant sind - und Du erhältst eine präzise Antwort. Statt nur nach Schlüsselworten zu suchen, indizieren Vektordatenbanken die Semantik von Dokumenten, was bedeutet, dass auch verwandte Begriffe oder Themen-Cluster für die generierte Antwort relevant sind, anstatt bloß der in der Anfrage genannte Schlüsselbegriff.
Beispiel zur Ähnlichkeitssuche in Vektordatenbanken, damit auch verwandte Begriffe oder Themen-Cluster für die Antwort in Betracht kommen.
Vom Prompt zur Antwort ohne Vektordatenbank
Der Prozess ab der Eingabe eines Prompts bis zur Antwort, wenn keine Vektordatenbank zur Verfügung steht, ist in der Grafik vereinfacht dargestellt. Dokumente werden mit dem Prompt in den Chat geladen. Dabei wird der komplette Text aus dem Dokument extrahiert und an das LLM geschickt. Das geschieht auch dann, wenn sich der Prompt bzw. die Frage nur auf einen kleinen Teilbereich im Dokument bezieht. Daraus können zwei wesentliche Probleme entstehen:
Der Kontext der LLMs hat aus technischen Gegebenheiten ein hartes Limit. Die größten LLMs können aktuell 1 Mio. Token pro Chat verarbeiten, die meisten deutlich weniger. Dadurch kann es sein, dass die Verarbeitung besonders langer Dokumente aufgrund der technischen Natur der LLMs nicht möglich ist.
Ein weiteres Problem entsteht daraus, dass zu viele Informationen im Kontext des LLMs oft zu ungenauen oder generischen Antworten führen. Mehr Kontext bedeutet nicht automatisch bessere Antworten – oft leidet die Qualität sogar unter zu vielen Informationen. Dies zeigt sich besonders beim Lost-in-the-middle-Phänomen: Das Modell erinnert sich zwar gut an den Anfang und das Ende einer Eingabe, verliert aber oft den Zugriff auf wichtige Details in der Mitte.
Vom Prompt zur Antwort mit Vektordatenbank
Der Einsatz einer Vektordatenbank wird unverzichtbar, sobald Informationen aus umfangreichen Dokumenten oder großen firmeninternen Wissensbeständen abgerufen werden sollen. Anstatt das KI-Modell mit hunderten Seiten Text zu überfluten – was oft zu ungenauen Antworten oder Halluzinationen führt –, fungiert die Vektordatenbank als intelligenter Filter. Sie sucht nicht nur nach Schlagworten, sondern versteht die semantische Bedeutung der Anfrage. So werden dem Modell nur die wirklich relevanten Textpassagen serviert, was die Antworten präziser, faktentreuer und effizienter macht.
Für welche Bereiche sind Vektordatenbanken besonders hilfreich?
Die Verwendung von Vektordatenbanken ist in zahlreichen Anwendungsbereichen besonders für Unternehmen von Bedeutung, darunter:
Semantische Suche und RAGs (Retrieval-Augmented Generation): Deutlich bessere und präzisere Antworten, selbst wenn der Suchbegriff aus der Anfrage für den eigentlichen Sinn der Anfrage nicht der relevanteste ist. Beispielsweise kann die Suche nach "Bequeme Schuhe für langes Stehen" ein Produkt finden, das als "Ergonomischer Arbeitsschuh mit dämpfender Sohle" beschrieben ist.
Spezialisierte KI: Mithilfe von Vektordatenbanken jedes LLM auf Deinen individuellen Unternehmenskontext trainieren. So erhältst du Antworten, die auf Deine Bedürfnisse zugeschnitten sind und Dir tatsächlich weiterhelfen.
Textverarbeitung jeder Art: Dokumente, Artikel und Nachrichten können in Vektoren umgewandelt werden, um semantische Ähnlichkeiten zu erkennen.
Bilderkennung: Bilder werden in Vektoren kodiert, was es ermöglicht, ähnliche Bilder schnell zu finden oder Muster zu erkennen.
Spracherkennung: Audiodateien werden in Vektoren transformiert, die als Grundlage für Sprach- und Textanalysen dienen.
Automatisierte Empfehlungen: E-Commerce-Plattformen verwenden Vektordatenbanken, um personalisierte Produktempfehlungen zu generieren, die auf den Vorlieben und dem Verhalten der Nutzer basieren.
Wozu nutzen wir bei synsugar Vektordatenbanken?
Die Anwendungsfälle für Vektordatenbanken sind vielfältig, insbesondere in der Nutzung von Wissensdatenbanken. In der synsugar AI Suite verwenden wir Vektordatenbanken, um Unternehmenswissen strukturiert und zugänglich zu machen. Dies ermöglicht nicht nur das Abrufen präziser Informationen, sondern unterstützt auch Lern- und Entscheidungsprozesse durch intelligente Datenanalysen. Dabei ist die Integration der unternehmensinternen Daten einfach zugänglich und bereits für die üblichen Umgebungen optimiert. Eine Anbindung an Microsoft SharePoint ist in der AI Suite integriert und ermöglicht eine nahtlose Überführung der Dokumente aus SharePoint in die internen Wissensdatenbanken der AI Suite. Dort werden die Daten automatisch in Vektoren umgewandelt und in Deiner nächsten Anfrage verarbeitet. Mit der Web Crawling Integration ist es außerdem möglich, automatisch in festgelegten Zeitabständen Websites auszulesen und Neuerungen sofort in die Datenbank aufzunehmen - so bleibst Du immer up-to-date.
Wissensdatenbanken in der synsugar AI Suite
Die synsugar AI Suite ist darauf ausgelegt, Unternehmen bei der Integration und Nutzung von KI-Technologien zu unterstützen. Die Einsatzmöglichkeiten von Vektordatenbanken in unserer AI Suite umfassen die Erstellung von dynamischen Wissensdatenbanken, die den Zugriff auf relevantes Unternehmenswissen erleichtern. Nutzer können Informationen in natürlicher Sprache anfordern, während die Vektordatenbank schnell die am besten geeigneten Antworten liefert. Daten können dabei in verschiedensten Dokumententypen (pdf, docx, txt usw.) von der AI Suite verarbeitet und in Vektordatenbanken inkludiert werden. Das funktioniert einfach per Drag & Drop der entsprechenden Dateien oder - besonders bei größeren Datenmengen und unternehmensinternen Datenumgebungen - per Schnittstelle (REST API), zum Beispiel zu SharePoint.
Dateien in der Wissensdatenbank, die via SharePoint integriert wurden.
Wenn Du mehr über die Funktionsweise und den Look & Feel der Wissensdatenbanken in der AI Suite erfahren möchtest, besuche gerne unsere Dokumentation.
Schluss mit generischen Antworten und Halluzinationen
Vektordatenbanken sind ein zentrales Element für die effiziente Nutzung von Unternehmensdaten in KI-Anwendungen. Sie ermöglichen eine semantische Suche und das Management unstrukturierter Daten, was Unternehmen in die Lage versetzt, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die synsugar AI Suite nutzt diese Technologie, um das volle Potenzial von Unternehmenswissen auszuschöpfen.
