Vektor-Suche und Embeddings: Einfach erklärt für Entscheider und Interessierte
Was ist eigentlich Vektor-Suche – und warum sprechen plötzlich alle darüber? Diese Frage hören wir bei coding9.de immer öfter, und das zu Recht: Vektor-Suche ist eine der spannendsten Technologien der letzten Jahre, die Suchergebnisse und Empfehlungen viel intelligenter macht. Sie spielt mit sogenannten Embeddings zusammen und ermöglicht, dass Maschinen nicht nur Wörter zählen, sondern wirklich verstehen, was jemand sucht.
In diesem Artikel erkläre ich, wie Vektor-Suche und Embeddings funktionieren – ohne komplizierte Formeln – und zeige anhand von Beispielen wie basegpt (ein Produkt von coding9.de) und conversea.ai, wie das heute schon im Einsatz ist.
Vom Wort zum Sinn: Was ist Vektor-Suche?
Bei einer klassischen Suche wird nach Wörtern gesucht, die genau im Text vorkommen. Tippt jemand z.B. 'laufende Schuhe' in den Shop, dann findet das System nur Produkte, die genau 'laufende' und 'Schuhe' enthalten.
Das Problem:
Synonyme wie 'Sportschuhe' oder 'Sneaker' werden übersehen.
Rechtschreibfehler wie 'laufene Schue' liefern oft keine Treffer.
Die Bedeutung hinter der Anfrage ('bequem für Jogging im Wald') bleibt unberücksichtigt.
Hier kommt die Vektor-Suche ins Spiel: Statt nur Zeichenketten zu vergleichen, wandelt sie Text, Bilder oder andere Daten in Zahlenlisten (Vektoren) um, die die Bedeutung enthalten. Dann sucht das System nicht nach dem gleichen Wort, sondern nach ähnlichen Bedeutungen im 'Vektor-Raum'.
Das Ergebnis:
✅ Mehr relevante Treffer
✅ Bessere Ergebnisse trotz Rechtschreibfehlern
✅ Verständnis für Synonyme und Zusammenhänge
Und was sind Embeddings?
Der Schlüssel dazu sind die sogenannten Embeddings. Ein Embedding ist eine Repräsentation (meist Hunderte von Zahlen), die z.B. einen Satz wie 'leichte Laufschuhe für Damen' in eine Form bringt, die Computer 'verstehen' können. Texte mit ähnlicher Bedeutung haben dann auch ähnliche Embeddings und liegen im Vektor-Raum nah beieinander.
Man kann sich das vorstellen wie eine große Landkarte: Jedes Dokument, Produkt oder Bild hat einen Punkt auf dieser Karte. Sucht jemand nach etwas, wird sein Suchbegriff ebenfalls auf dieser Karte platziert, und das System schaut: Welche Punkte liegen am nächsten?
Wo kommen die Embeddings her?
Man braucht ein Modell, das diese Embeddings erstellt. Solche Modelle sind vortrainierte Künstliche Intelligenzen. Bis jetzt greifen viele Unternehmen auf den Service von OpenAI zurück. Hier bietet coding9.de mit basegpt eine spannende Alternative:
basegpt.eu funktioniert mit der gleichen Schnittstelle wie OpenAI.
Der Unterschied: Es ist möglich, unterschiedliche KI-Modelle auszuprobieren oder selbst zu hosten.
Sie können somit flexibel entscheiden, welche Leistung, Kosten und Datenschutzlevel für Ihr Projekt ideal sind.
Wenn Sie basegpt nutzen möchten, können Sie uns direkt über coding9.de/contact ansprechen.
Mit basegpt erzeugen Sie also Embeddings – und diese speichern Sie dann in einer Datenbank.
Wie speichert und sucht man diese Daten?
Auch hier gibt es mittlerweile mehrere Möglichkeiten. Besonders beliebt: die Kombination aus PostgreSQL + pgvector.
Warum?
Sie brauchen keine neue Software – PostgreSQL können viele Firmen ohnehin schon.
Mit der Erweiterung pgvector speichern Sie die Vektoren direkt in Ihrer Datenbank.
Abfragen funktionieren weiterhin in SQL und lassen sich wunderbar mit Ihren anderen Daten kombinieren.
Sie können Millionen von Datensätzen effizient durchsuchen.
Beispiel: Ein Online-Shop könnte alle Produktbeschreibungen mit Embeddings versehen und in PostgreSQL speichern. Wenn ein Kunde sucht, wird seine Anfrage ebenfalls in einen Vektor umgewandelt. Mit pgvector findet das System dann in Sekundenschnelle die Produkte mit den ähnlichsten Vektoren – also den relevantesten Ergebnissen.
Alternativen: Wann lohnt sich etwas anderes?
Neben pgvector gibt es auch spezialisierte Vektor-Datenbanken wie z.B.:
Für viele Unternehmen reicht pgvector völlig aus. Wenn Sie jedoch Milliarden von Vektoren speichern und durchsuchen möchten, lohnt sich eine spezialisierte Lösung.
Praxisbeispiele: conversea.ai & basegpt.eu
conversea.ai
Ein Paradebeispiel für Vektor-Suche in Aktion ist conversea.ai: Die Plattform bietet einen KI-basierten Shopping-Assistenten für E-Commerce. Der Kunde kann frei formulieren, z.B.:
Ich suche ein Sommerkleid in Blau, das elegant aussieht, aber bequem ist.
Die Software versteht den Wunsch und sucht im Produktkatalog nach den besten Treffern – auch wenn die Begriffe 'elegant' oder 'Sommerkleid' nicht wörtlich vorkommen. Dank Embeddings werden die passenden Produkte trotzdem gefunden.
basegpt.eu
Wenn Sie eine eigene Lösung bauen möchten, bietet Ihnen basegpt.eu eine flexible und datenschutzfreundliche Alternative zu OpenAI. Sie können damit:
Embeddings erstellen
Mit unterschiedlichen Modellen experimentieren
Und das Ganze über eine vertraute Schnittstelle
Wenn Sie Interesse haben, melden Sie sich bei uns unter coding9.de/contact – wir beraten Sie gern.
Fazit: Warum jetzt starten?
✅ Ihre Suchergebnisse werden relevanter.
✅ Ihre Kunden finden schneller, was sie suchen.
✅ Sie heben sich von der Konkurrenz ab.
Ob in einem Shop, einer Wissensdatenbank, oder für Empfehlungen – Vektor-Suche ist die Technologie, die Ihre Daten 'verstehen' lässt. Und mit Tools wie pgvector, basegpt.eu oder conversea.ai war es noch nie so einfach, damit loszulegen.
Technische Implementierung: Ein praktischer Leitfaden
Für Entwickler und technische Entscheider ist es wichtig zu verstehen, wie eine Vektor-Suche konkret implementiert wird. Hier ein praktischer Überblick:
Schritt 1: Daten vorbereiten
Zunächst müssen Ihre Daten in ein Format gebracht werden, das für die Embedding-Generierung geeignet ist. Bei Produktdaten könnte das so aussehen:
Produktname und Beschreibung zusammenführen
Relevante Attribute (Farbe, Material, Größe) hinzufügen
Kategorien und Tags einbeziehen
Kundenbewertungen für besseren Kontext nutzen
Schritt 2: Embeddings generieren
Mit einem Service wie basegpt.eu oder OpenAI können Sie Ihre Texte in Vektoren umwandeln. Ein typischer Workflow:
# Beispiel mit Python
import requests
# Text für Embedding vorbereiten
product_text = "Rote Laufschuhe für Damen, Größe 38, atmungsaktiv"
# Embedding via API generieren
response = requests.post(
'https://yourspecificdomain/embeddings',
json={'text': product_text, 'model': 'text-embedding-ada-002'}
)
embedding_vector = response.json()['embedding']Schritt 3: Vektoren speichern
Mit pgvector in PostgreSQL sieht das Speichern so aus:
-- Tabelle mit Vektor-Spalte erstellen
CREATE TABLE products (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name TEXT,
description TEXT,
embedding vector(1536) -- Dimension abhängig vom Modell
);
-- Index für schnelle Suche
CREATE INDEX ON products
USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);Schritt 4: Ähnlichkeitssuche implementieren
Wenn ein Nutzer sucht, wird seine Anfrage ebenfalls in einen Vektor umgewandelt und mit der Datenbank verglichen:
-- Suche nach ähnlichen Produkten
SELECT
name,
description,
1 - (embedding <=> $1) AS similarity
FROM products
ORDER BY embedding <=> $1
LIMIT 10;Häufige Herausforderungen und Lösungen
Performance bei großen Datenmengen
Problem: Bei Millionen von Vektoren kann die Suche langsam werden.
Lösung: Verwenden Sie approximative Suchalgorithmen wie IVFFlat oder HNSW. Diese opfern minimale Genauigkeit für deutlich bessere Performance.
Kosten der Embedding-Generierung
Problem: API-Calls für Embeddings können bei großen Datenmengen teuer werden.
Lösung: Cachen Sie Embeddings, nutzen Sie Batch-Processing und evaluieren Sie Self-Hosting-Optionen wie basegpt.eu für bessere Kostenkontrolle.
Qualität der Suchergebnisse
Problem: Manchmal sind die Ergebnisse nicht so relevant wie erwartet.
Lösung: Experimentieren Sie mit verschiedenen Embedding-Modellen, Fine-Tuning und Hybrid-Ansätzen (Kombination aus Vektor- und Keyword-Suche).
Zukunftsausblick: Wohin geht die Reise?
Die Vektor-Suche entwickelt sich rasant weiter. Hier sind einige spannende Trends:
Multimodale Embeddings
Zukünftige Modelle werden Text, Bilder und sogar Audio in einem gemeinsamen Vektor-Raum abbilden können. Stellen Sie sich vor: Ein Kunde fotografiert ein Kleidungsstück und findet ähnliche Produkte – nicht nur optisch, sondern auch in Bezug auf Stil und Beschreibung.
Personalisierte Embeddings
Embeddings, die sich an individuelle Nutzer anpassen. Das System lernt, was 'sportlich' oder 'elegant' für verschiedene Kunden bedeutet und liefert personalisierte Ergebnisse.
Edge Computing für Embeddings
Kleinere, effizientere Modelle ermöglichen es, Embeddings direkt auf dem Gerät des Nutzers zu generieren – schneller und datenschutzfreundlicher.
Use Cases jenseits von E-Commerce
Vektor-Suche revolutioniert nicht nur Online-Shops. Hier weitere spannende Anwendungsfälle:
Wissensmanagement in Unternehmen
Mitarbeiter finden relevante Dokumente, auch wenn sie nicht die exakten Begriffe kennen. 'Vertrag mit dem großen Kunden aus München letztes Jahr' findet das richtige Dokument, auch wenn der Firmenname nicht erwähnt wird.
Kundenservice und Support
Support-Tickets werden automatisch ähnlichen, bereits gelösten Fällen zugeordnet. Das beschleunigt die Lösung und verbessert die Konsistenz.
Content-Empfehlungen
News-Portale und Streaming-Dienste nutzen Vektor-Suche, um Inhalte zu empfehlen, die thematisch ähnlich sind – auch wenn sie unterschiedliche Keywords verwenden.
Recruiting und HR
Lebensläufe und Stellenausschreibungen werden semantisch gematcht. Das System versteht, dass 'Python-Entwickler' und 'Backend-Engineer mit Django-Erfahrung' ähnliche Profile sein können.
Praktische Tipps für den Einstieg
Sie möchten Vektor-Suche in Ihrem Unternehmen einsetzen? Hier eine Checkliste für den Start:
Definieren Sie Ihren Use Case: Was genau wollen Sie verbessern? Produktsuche, Dokumentensuche, oder etwas anderes?
Evaluieren Sie Ihre Daten: Haben Sie genug qualitativ hochwertige Textdaten? Sind diese strukturiert?
Starten Sie mit einem Proof of Concept: Testen Sie mit einer kleinen Datenmenge, ob die Technologie Ihre Erwartungen erfüllt.
Wählen Sie die richtige Infrastruktur: Cloud-Service oder Self-Hosting? PostgreSQL oder spezialisierte Vektor-DB?
Planen Sie für Skalierung: Denken Sie von Anfang an darüber nach, wie das System mit wachsenden Datenmengen umgehen soll.
Nächste Schritte:
Prüfen Sie: Welche Daten in Ihrem Unternehmen könnten von semantischer Suche profitieren?
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf – wir helfen Ihnen bei der Umsetzung: 👉 coding9.de/contact
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