Mit dem Durchbruch von generativer KI haben auch Vektordatenbanken in letzter Zeit an Bedeutung gewonnen. Sie werden dabei hauptsächlich für sogenannte Retrieval Augmented Generation (RAG) Anwendungen genutzt um unternehmensspezifisches Wissen für Large Language Models (LLMs) verfügbar zu machen.

  • Doch was ist das besondere an Vektordatenbanken?
  • Was sind die Anforderungen, die Vektordatenbanken erfüllen müssen?
  • Wie unterscheiden sie sich von traditionellen relationalen und NoSQL Datenbanksystemen?
  • Wie funktionieren Vektordatenbanken?
  • Wie kann man Ähnlichkeitssuchen auf Vektordatenbanken mit “normalen” Abfragen kombinieren?
  • Kann man Vektordatenbanken auch für andere Anwendungsfälle außer RAG nutzen?

Diesen und ähnlichen Fragestellungen geht dieser Vortrag nach.