Wie funktionieren Vektordatenbanken?

Wie werden Embeddings in Vektordatenbanken gesucht?

Vektor-Datenbanken sind das Herz moderner KI-Systeme, insbesondere für Aufgaben wie Suche, Empfehlungen und Retrieval-augmentierte Generierung (RAG). Aber wie suchen sie effizient in Embeddings?

🔹 Vektor-Datenbanken speichern unstrukturierte Daten (z. B. Texte und Bilder)

🔹 Vektor-DBs verwenden eine Vektorsuche namens Approximate Nearest Neighbor.

🔹 ANN ist viel schneller als KNN, das eine langsame Suchzeit hat.

🔹 ANN gruppiert Vektoren, sucht die nächste Gruppe und verfeinert die Suche innerhalb der Gruppe.

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