Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und findet zu einer Anfrage die inhaltlich ähnlichsten Abschnitte. Sie ist der Suchteil eines RAG-Aufbaus — nicht der Speicherort Ihrer Dokumente, sondern ein zusätzlicher Index über sie. Für die Bewertung eines Angebots ist wichtiger, welche Rechte- und Filterfunktionen sie bietet, als wie schnell sie ist.
Was ist die eigentliche Anforderung?
Nicht die Geschwindigkeit — die ist bei den üblichen Beständen unkritisch. Entscheidend ist, ob sich die Suche nach Zugriffsrechten und Metadaten filtern lässt: nach Mandant, Abteilung, Vertraulichkeitsstufe, Gültigkeitszeitraum.
Ohne diese Filterung müsste die Rechteprüfung nachgelagert erfolgen, und dann kann ein Treffer bereits in die Antwort geflossen sein, den der Fragende nicht sehen darf. Das ist der Unterschied zwischen einer sauberen Architektur und einer nachträglich abgesicherten.
Braucht man dafür ein eigenes Produkt?
Nicht zwingend. Verbreitete Datenbanken haben Vektorfunktionen ergänzt, und für viele Unternehmensbestände reicht das aus — mit dem Vorteil, dass Betrieb, Sicherung und Rechteverwaltung bereits etabliert sind.
Ein spezialisiertes Produkt lohnt bei sehr großen Beständen oder besonderen Anforderungen an die Suchverfahren. Für den ersten Anwendungsfall ist es selten der Engpass — und eine zusätzliche Komponente bedeutet zusätzlichen Betrieb, zusätzliche Sicherung und einen weiteren Ort, an dem Ihre Inhalte liegen.
Wie bleibt der Index aktuell?
Geänderte Dokumente müssen nachgezogen werden, gelöschte müssen verschwinden. Das klingt selbstverständlich und ist der Punkt, an dem Aufbauten im Betrieb auseinanderlaufen: Der Bestand ändert sich weiter, der Index bleibt auf dem Stand der Einführung.
Praktisch braucht es dafür zwei Dinge: einen Auslöser bei Änderungen im Quellsystem und ein regelmäßiges Abgleichen, das übersehene Fälle einsammelt. Ohne das zweite fällt erst nach Monaten auf, dass Antworten aus Dokumenten stammen, die längst zurückgezogen wurden.
Das gilt in beide Richtungen: Ein gelöschtes Dokument, das im Index verbleibt, ist nicht nur ein Qualitätsproblem, sondern bei personenbezogenen Inhalten ein Verstoß gegen das eigene Löschkonzept.
Wovon ist das zu unterscheiden?
Dokumentenmanagementsystem
Das DMS bleibt die führende Ablage. Die Vektordatenbank ist ein Index darüber und ersetzt sie nicht — ein Aufbau, der eine zweite Dokumentenhaltung erzeugt, schafft ein Problem statt eines zu lösen.
Suchmaschine
Klassische Suchmaschinen arbeiten wortbasiert und werden in der Praxis mit der Vektorsuche kombiniert, weil exakte Bezeichner anders zu behandeln sind als Sachfragen.
Häufige Fragen
Liegen unsere Dokumente dann doppelt?+
Gespeichert werden Abschnitte und ihre Embeddings, nicht zwingend die Originaldateien. Trotzdem ist der Index wie der Dokumentenbestand zu behandeln: gleiche Rechte, gleicher Verarbeitungsort, gleiche Löschfristen.
Was passiert bei einem Löschantrag?+
Die Löschung muss den Index miterfassen, sonst bleiben Inhalte auffindbar, die gelöscht sein sollten. Das gehört ins Löschkonzept und wird regelmäßig übersehen — es ist einer der ersten Punkte, nach denen bei einer Prüfung gefragt wird.
Wie groß wird der Index?+
Als Größenordnung ein Bruchteil des Dokumentenbestands. Der Speicherbedarf ist bei Unternehmensbeständen praktisch nie der begrenzende Faktor — Rechte und Aktualisierung sind es.
Verwandte Begriffe
Am eigenen Dokument statt an Definitionen
Begriffe helfen bei der Einordnung, nicht bei der Entscheidung. Schicken Sie uns ein typisches Dokument und drei Fragen dazu — Sie sehen das Ergebnis an Ihrem eigenen Material, bevor über Budget gesprochen wird.
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