Vektorsuchsysteme

Vektorsuchsysteme sind Informationsgewinnungssysteme, die Dokumente, Abfragen oder andere Daten durch hochdimensionale Vektorrepräsentationen beschreiben. Im Gegensatz zu traditionellen Keyword-basierten Suchmaschinen ermöglichen sie die semantische Ähnlichkeitssuche, bei der ähnliche Bedeutungen auch bei unterschiedlicher Formulierung gefunden werden können.

Funktionsweise: Zunächst werden Inhalte mithilfe von Embedding-Modellen in Vektoren überführt. Ein Index speichert diese Vektoren zusammen mit Metadaten. Bei einer Abfrage wird der Query-Text (oder das Query-Medien) in einen Vektor transformiert und mit dem Index nach ähnlichsten Vektoren durchsucht. Wegen großer Datenmengen werden in der Praxis Approximate Nearest Neighbor-Algorithmen genutzt, um relevante Ergebnisse effizient zu liefern.

Typische Datenformen: Texte, Bilder, Ton, Tabellen oder Code werden in Vektoren überführt. Embeddings können vortrainiert oder auf Domänen angepasst (feinabgestimmt) werden. Die Ähnlichkeit wird oft über Kosinusähnlichkeit, inneres Produkt oder Distanz gemessen.

Indizes und Implementierungen: Es gibt exakte Suchmethoden sowie ANN-Indexe wie hierarchische Navigable Small World (HNSW), Inverted File mit Produktquantisierung (IVF+PQ) oder graphbasierte Strukturen. Populäre Bibliotheken und Systeme umfassen FAISS, Annoy, ScaNN, Milvus oder Vespa.

Anwendungen: Semantische Suche in Wissenstexten, Frage-Antwort-Systeme, Multimodale Suche, Empfehlungssysteme, Code-Suche und Inhaltserkennung.

Herausforderungen: Abbildung der Semantik hängt stark von der Embedding-Qualität ab; hohe Speicherkosten, Indexpflege, Aktualität der Daten; Bias, Datenschutz- und Sicherheitsaspekte; Evaluierung mit Metriken wie Recall@k, MRR oder NDCG.

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