Vektordatenbanken spielen eine zentrale Rolle in modernen KI-Anwendungen. Sie bilden die Grundlage für semantische Textsuchen, indem sie Embeddings, numerische Repräsentationen von Texten oder anderen Daten speichern. Diese Embeddings ermöglichen es, Informationen anhand ihrer Bedeutung zu finden. Vektordatenbanken speichern und verwalten solche Embeddings besonders effizient und machen dadurch semantische Suchen leistungsfähig und skalierbar. Im Rahmen unseres Vergleichs haben wir uns die drei Lösungen Chroma, PGVector und OpenSearch genauer angesehen. Mithilfe eines eigens erstellten Kriterienkatalogs konnten wir die Stärken und Schwächen der einzelnen Datenbanksysteme evaluieren und so ermitteln, welche Lösung sich am besten für die unterschiedlichen Einsatzszenarien der semantischen Suche eignet.
Der Kriterienkatalog
Grundlage der Bewertung war ein von uns erstellter Kriterienkatalog mit mehr als 15 funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen, darunter:
- Updatebarkeit und Löschbarkeit: Können bestehende Datenbankeinträge einfach aktualisiert oder entfernt werden?
- Vektorsuche: Unterstützt die Datenbank verschiedene Suchmetriken wie einfache Kosinusähnlichkeit oder euklidische Distanz?
- Hybride Suche: Lassen sich klassische (schlüsselwortbasierte) und semantische Suchen kombinieren, um präzisere Ergebnisse zu erzielen?
- Integration externer Embedding-Modelle: Wie einfach ist es, eigene oder externe KI-Modelle zur Erzeugung von Embeddings einzubinden?
- Authentifizierung & Sicherheit: Welche Möglichkeiten gibt es, den Zugriff zu kontrollieren und Daten zu schützen?
- Backup & Recovery: Wie gut lässt sich ein Datenverlust verhindern oder rückgängig machen?
- Skalierbarkeit, Cloud-Nativität, Dokumentation: Ist die Lösung für den produktiven Einsatz in Cloud-Umgebungen geeignet und wie gut ist sie dokumentiert?
Jede Eigenschaft wurde mit einer Priorität („sehr hoch" bis „niedrig") gewichtet und anschließend für jede Datenbank bewertet.
ChromaDB
Chroma ist eine spezialisierte Open-Source-Vektordatenbank, die vor allem für KI-Anwendungen und LLMs konzipiert wurde. Sie überzeugt durch ihre einfache Python-Integration und die native Unterstützung in Frameworks wie LangChain.
Stärken:
- Sehr einfache API, schnelle Einrichtung (in-memory, via Docker oder pip)
- Nahtlose Integration externer Embeddings
- Gute Metadaten-Unterstützung und Filtermöglichkeiten
- Aktive Open-Source-Community und kontinuierliche Weiterentwicklung
Schwächen:
- Keine native hybride Suche
- Keine horizontale Skalierung, sondern nur vertikal
- Eingeschränkte Backup-Optionen im laufenden Betrieb
- Kein offizieller Managed Service
Fazit:
Ideal für Prototypen, lokale Anwendungen oder kleinere Datensätze. Eine schnelle, unkomplizierte und einsteigerfreundliche Lösung.
PGVector
PGVector ist eine Erweiterung für PostgreSQL, welche unter anderem den neuen Datentyp VECTOR(n) einführt. Dabei gibt „n“ die Dimension des Vektors an. Damit lassen sich Vektorsuchen direkt über SQL-Abfragen durchführen, was die Bedienung für alle vereinfacht, die sich schon in PostgreSQL zurechtfinden.
Stärken:
- Vollständige SQL-Integration (UPDATE, DELETE, JOINs, etc.)
- Stabile Backup-Mechanismen (auch im Live-Betrieb)
- Gute Cloud- und Container-Unterstützung
Schwächen:
- Flexible, aber aufwändige hybride Suche (BM25 + Vektorsuche kombinierbar)
- Performanz begrenzt durch PostgreSQL-Grundarchitektur
- Kein reiner In-Memory Betrieb möglich
Fazit:
PGVector eignet sich besonders für Projekte, die bereits PostgreSQL einsetzen und eine semantische Suche nahtlos in bestehende Systeme integrieren möchten. Es ist eine stabile und bewährte Lösung, die sich gut für mittlere Datenmengen eignet, aber bei sehr großen Vektordaten an ihre Grenzen stößt.
OpenSearch
OpenSearch ist ein Fork des letzten Open-Source-Standes von Elasticsearch und wird seitdem unabhängig weiterentwickelt. Strukturell ist es weiterhin sehr ähnlich zu Elasticsearch, wodurch Migrationen zwischen den Systemen mit einem überschaubaren Aufwand möglich sind. Mit OpenSearch lassen sich hybride Suchen durchführen, bei denen klassische Textsuche und semantische Vektorsuche kombiniert werden.
Stärken:
- Native hybride Suche (BM25 + Vektor) via REST-API
- Hohe Skalierbarkeit (Sharding, Clustering)
- Ausgereifte Authentifizierungsmechanismen (LDAP, API Keys)
- Umfangreiche Backup-Funktionen (Snapshots im Live-Betrieb)
- Cloud-native und als Managed Service (AWS OpenSearch Service) verfügbar
Schwächen:
- Höherer Ressourcenverbrauch durch Sharding-Overhead
- Kein reiner In-Memory Betrieb möglich
Fazit:
OpenSearch überzeugt durch seine hohe Skalierbarkeit, flexible Kombinationsmöglichkeiten von klassischer und semantischer Suche sowie umfangreiche Sicherheitsfunktionen. Damit ist es für verschiedenste produktive Anwendungen gut geeignet.
Vergleich auf einen Blick
| Kriterium | Chroma | PGVector | OpenSearch |
| Vektorsuche | ✓ (Cosine, L2) | ✓ (SQL-basiert) | ✓ (kNN-Feature) |
| Hybride Suche | ✗ (nur manuell) | ✗ (teilweise) | ✓ |
| Skalierbarkeit | nur vertikal | teilweise horizontal | voll horizontal |
| Cloud-Nativität | teilweise | ✓ | ✓ |
| Backup | teilweise | ✓ | ✓ |
| Lizenz | Open Source | Open Source | Open Source |
| Dokumentation & Support | ✓ | ✓ | ✓ |
Gesamtfazit
Alle drei getesteten Systeme sind Open Source und bieten solide Grundlagen für semantische Suchsysteme. Welche Lösung am besten passt, hängt stark vom jeweiligen Einsatzszenario ab:
- Chroma für schnelle Prototypen und kleinere Datensätze
- PGVector für bestehende SQL-Umgebungen und Standardbetrieb
- OpenSearch für produktive, skalierbare Systeme mit hohen Anforderungen
Ausblick
Vektordatenbanken entwickeln sich kontinuierlich weiter. Neue Funktionen und Optimierungen erscheinen regelmäßig, um die Leistungsfähigkeit und die Integration in bestehende Systeme zu verbessern. Gleichzeitig bringt jede Lösung ihre eigenen Stärken und Herausforderungen mit sich.
Falls Sie mehr dazu wissen wollen, sprechen Sie uns gerne an.
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