Technik · Datenhaltung
Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank ist der Baustein, der KI-Systeme Ihr eigenes Wissen finden lässt. Sie sucht nach Bedeutung statt nach exakten Wörtern. Hier finden Sie eine verständliche Erklärung, die verbreiteten Systeme und die Frage, die im DACH-Raum zählt: wo stehen die Daten?
Was eine Vektordatenbank anders macht
Eine normale Datenbank sucht nach Zeichenketten: Wer „Urlaub“ eintippt, findet nur Dokumente, in denen genau dieses Wort steht. Eine Vektordatenbank versteht dagegen den Sinn – sie findet die Urlaubsregelung auch bei der Frage „Wie viele freie Tage stehen mir zu?“.
Dahinter steckt ein einfacher Trick: Jeder Textabschnitt wird in eine lange Zahlenreihe umgerechnet, die seine Bedeutung abbildet. Ähnliche Bedeutungen ergeben ähnliche Zahlenreihen. Die Datenbank sucht dann nicht nach Text, sondern nach Nähe zwischen diesen Zahlen.
Wo sie zum Einsatz kommt: als Gedächtnis hinter einem RAG-System, einem Chatbot mit Firmenwissen oder einer internen Suche. Wenn Sie kein solches Projekt planen, brauchen Sie sie nicht.
Der Datenschutz-Punkt, den viele übersehen
Eine verbreitete Annahme lautet: „Da stehen ja nur Zahlen drin, keine Texte.“ Das ist gefährlich verkürzt. In der Praxis wird der ursprüngliche Textabschnitt fast immer mitgespeichert, damit er der KI übergeben werden kann. Und selbst ohne ihn lassen sich aus diesen Zahlenreihen Inhalte teilweise rekonstruieren.
Praktisch heißt das: Eine Vektordatenbank mit Firmendokumenten ist datenschutzrechtlich genauso zu behandeln wie die Dokumente selbst – inklusive Auftragsverarbeitungsvertrag, wenn sie bei einem externen Anbieter liegt, und inklusive Löschkonzept.
Verbreitete Systeme
Übersicht verbreiteter Systeme, Stand Juli 2026, nach Angaben der jeweiligen Projekte und Anbieter. Die Reihenfolge ist keine Rangfolge. Einträge sind nicht bezahlt, und wir erhalten derzeit auch keine Vergütung für vermittelte Anfragen. Beides kann sich ändern – bezahlte Platzierungen kennzeichnen wir dann unmittelbar am Eintrag als „Anzeige“, eine Vermittlungsvergütung weisen wir an dieser Stelle aus. Wie wir uns finanzieren, steht auf Transparenz.
Links und Preisangaben zuletzt geprüft: 07/2026.
Qdrant
Open Source (Apache 2.0) · Rust · Sitz Berlin
Quelloffene Vektor-Suchmaschine unter Apache 2.0, geschrieben in Rust; das Projekt startete 2021, das Unternehmen dahinter sitzt in Berlin. Kombiniert dichte und dünnbesetzte Vektoren, wendet Metadatenfilter bereits während der Suche an und reduziert den Speicherbedarf per Quantisierung; neue Daten sind nach Angaben des Projekts sofort durchsuchbar, ohne den Index neu aufzubauen.
Datenhaltung: selbst betrieben oder Qdrant Cloud bei AWS, Google Cloud oder Azure; Hybrid und Private Cloud in der eigenen Infrastruktur · Preis: kostenloser Tarif (0,5 vCPU, 1 GB RAM, 4 GB Speicher), Standard-Tarif laut Anbieter nach Ressourcenverbrauch, Premium mit Mindestumsatz
pgvector
Open Source (PostgreSQL-Lizenz) · Erweiterung für PostgreSQL
Keine eigene Datenbank, sondern eine quelloffene Erweiterung für PostgreSQL – die Datenbank, die in vielen Unternehmen ohnehin läuft. Standardmäßig sucht pgvector exakt und liefert damit vollständige Trefferquote; für mehr Tempo lassen sich näherungsweise Indizes anlegen (HNSW oder IVFFlat), die laut Dokumentation Genauigkeit gegen Geschwindigkeit tauschen. Nutzbar aus jeder Sprache mit einem Postgres-Client, mit den vorhandenen Werkzeugen zur Überwachung. Für wachsende Datenmengen verweist das Projekt auf mehr Arbeitsspeicher und CPU sowie auf Replikate und Sharding-Werkzeuge wie Citus.
Datenhaltung: in der eigenen PostgreSQL-Installation, also dort, wo diese Datenbank betrieben wird · Preis: quelloffen unter der PostgreSQL-Lizenz, keine Lizenzkosten
Weaviate
Open Source (BSD-3-Clause) · Weaviate B.V., Niederlande
Quelloffen unter BSD-3-Clause, geschrieben in Go; hinter dem Projekt steht die niederländische Weaviate B.V. Speichert Objekte und Vektoren gemeinsam und beherrscht semantische, Stichwort- und hybride Suche (BM25) samt strukturierter Filter. Eingebaute Vektorisierungs-Module erzeugen Einbettungen direkt aus Text oder Bildern, sodass keine separate Pipeline nötig ist; Zugriff über REST, GraphQL und gRPC, mit Clients für Python, Go und JavaScript.
Datenhaltung: selbst betrieben oder Weaviate Cloud bei AWS und Google Cloud, in der Dedicated-Variante auch Azure; die Zahl der wählbaren Regionen hängt laut Anbieter vom Tarif ab · Preis: kostenloser Tarif (100.000 Objekte), Flex ab 45 $ im Monat, Premium ab 400 $ im Monat, jeweils zuzüglich nutzungsabhängiger Posten
Chroma
Open Source (Apache 2.0) · Such- und Retrieval-Datenbank für KI-Anwendungen
Quelloffene Such- und Retrieval-Datenbank für KI-Anwendungen unter Apache 2.0 – neben der Vektorsuche werden auch Stichwort-, Volltext- und Metadatensuche genannt. Setzt auf Objektspeicher auf, mit abfrageabhängigem Daten-Tiering und Caching. Der Cloud-Dienst ist nach Angaben des Anbieters serverlos und SOC 2 Typ II zertifiziert.
Datenhaltung: selbst betreibbar; Chroma Cloud wahlweise in AWS us-east-1 oder Google Cloud europe-west1, die Daten bleiben laut Anbieter in der gewählten Region; auf Anfrage auch in der eigenen VPC (BYOC) · Preis: Starter 0 $ zuzüglich Nutzung, Team 250 $ im Monat zuzüglich Nutzung, Enterprise auf Anfrage
Pinecone
US-Anbieter · hybride Suche und Reranking
Wird als vollständig verwaltete, serverlose Vektordatenbank angeboten – nach eigenen Angaben ohne eigene Infrastruktur und ohne Tuning, mit hybrider Suche aus semantischer und Stichwortsuche, Reranking und Echtzeit-Indexierung. Für Anforderungen an Datenhoheit, Netzwerkabschottung und Datenstandort gibt es zusätzlich Bring Your Own Cloud: Dabei läuft die Datenebene im eigenen AWS-, GCP- oder Azure-Konto, Vektoren und Anfragen verlassen diese Umgebung laut Anbieter nicht, und es ist kein eingehender Netzwerkzugriff nötig. Einzelne Funktionen, die auf Diensten außerhalb des Kundenkontos beruhen, sind dort nicht verfügbar.
Datenhaltung: verwalteter Dienst bei AWS, Google Cloud oder Azure mit wählbarer Region, im kostenlosen Tarif nur AWS us-east-1; im Enterprise-Tarif auch im eigenen Cloud-Konto (BYOC) · Preis: Starter kostenlos, Builder 20 $ im Monat, Standard ab 50 $ und Enterprise ab 500 $ Mindestumsatz im Monat, darüber nach Verbrauch
Häufige Fragen
Welche soll ich nehmen?
Ehrliche Antwort: Für die meisten mittelständischen Projekte ist die Wahl weniger entscheidend, als es wirkt. Statt nach dem „besten“ System zu suchen, geht man am besten von den eigenen Voraussetzungen aus: Welche Datenbank läuft ohnehin schon im Haus? Wo dürfen die Daten liegen? Wie groß wird der Bestand? Und wer soll das System später betreiben – Sie selbst oder ein Dienstleister? Aus diesen vier Fragen ergibt sich die Auswahl meist von allein. Viel wichtiger als die Systemwahl ist die Qualität Ihrer Dokumente.
Muss ich mich darum überhaupt kümmern?
Als Entscheider: nein. Wenn ein Dienstleister Ihre Lösung baut, wählt er das passende System aus. Was Sie wissen sollten, ist nur: Wo liegt sie, und wer hat Zugriff? Diese Frage gehört in jedes Angebot.
Was kostet das?
Die quelloffenen Systeme sind lizenzkostenfrei – Sie zahlen nur den Server, auf dem sie laufen. Bei gehosteten Diensten wird meist nach gespeicherter Menge und Abfragen abgerechnet. Für typische Mittelstandsprojekte ist die Vektordatenbank selten der große Kostenblock.
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Wie wir mit Ihren Daten umgehen, steht in unserer Datenschutzerklärung.
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