Vektordatenbanken speichern und durchsuchen effizient Embeddings (Vektordarstellungen) nach Ähnlichkeit — ermöglichen semantische Suche, RAG und Empfehlungssysteme. Sie sind eine Schlüsselinfrastruktur-Komponente für moderne KI-Anwendungen, die mit Embeddings arbeiten.
Was Vektordatenbanken tun
VECTOR DATABASE → stores EMBEDDINGS (vectors) and searches them by SIMILARITY:
→ store millions of vectors (representing documents, images, etc.)
→ given a query vector, efficiently find the most SIMILAR vectors (nearest neighbors)
→ optimized for high-dimensional vector similarity search at scale
→ enables fast semantic similarity search over large embedding collections
