Was ist eine Vektor-Datenbank?
Eine Vektor-Datenbank speichert Daten als mathematische Vektoren (Embeddings) und ermöglicht die schnelle Suche nach semantisch ähnlichen Inhalten. Statt wie eine klassische Datenbank nach exakten Übereinstimmungen zu suchen, findet eine Vektor-Datenbank Inhalte, die bedeutungsmäßig ähnlich sind – auch wenn sie völlig andere Wörter verwenden.
Wie funktioniert eine Vektor-Datenbank?
Texte werden durch ein NLP-Modell in hochdimensionale Vektoren umgewandelt – Zahlenreihen, die die Bedeutung des Textes mathematisch repräsentieren. Texte mit ähnlicher Bedeutung liegen im Vektorraum nah beieinander. Bei einer Suchanfrage wird diese ebenfalls in einen Vektor umgewandelt und die Datenbank findet die nächstgelegenen (ähnlichsten) gespeicherten Vektoren – in Millisekunden, auch bei Milliarden von Einträgen.
Welche Rolle spielen Vektor-Datenbanken bei AI-Suche?
Vektor-Datenbanken sind ein zentraler Baustein des RAG-Verfahrens, das die meisten AI-Suchmaschinen nutzen. Wenn ChatGPT oder Perplexity eine Frage beantworten, suchen sie zuerst in einer Vektor-Datenbank nach den relevantesten Web-Dokumenten und integrieren diese dann in die Antwort.
Was bedeutet das für GEO?
Vektor-Datenbanken finden Inhalte nach Bedeutung, nicht nach Keywords. Für GEO heißt das: Inhalte, die ein Thema semantisch umfassend und klar behandeln, werden als relevant erkannt – unabhängig von exakten Keyword-Übereinstimmungen. Semantische Tiefe, klare Definitionen und gut strukturierte Absätze erleichtern die korrekte Vektorisierung.
💡 Kurz & knapp
Vektor-Datenbank = Suche nach Bedeutung statt Keywords. Kern der AI-Suchtechnologie. Semantisch reiche Inhalte werden bevorzugt gefunden und zitiert.