1. Chroma (Developer-First)
Chroma ist die beliebteste Datenbank für Prototyping und kleine und mittlere Projekte.
- Besonderheit: „Plug-and-play“ für Python-Entwickler.
- Stärken: Sehr schnell aufgesetzt, läuft lokal in einer Python-Instanz, ideal für KI-Chatbots.
2. Pinecone (Native / Managed)
Pinecone ist der Marktführer für Teams, die eine „Zero-Ops“-Lösung suchen.
- Besonderheit: Es ist vollständig verwaltet (Cloud-only). Sie müssen keine Server warten.
- Stärken: Extrem einfache API, schnelle Skalierung per Knopfdruck, hervorragende Filterung von Metadaten.
- Schwächen: Proprietär (kein Open Source), kann bei riesigen Datenmengen teuer werden.
3. Milvus (Native / Enterprise)
Milvus ist die Wahl für hochskalierbare Enterprise-Anwendungen.
- Besonderheit: Cloud-native, verteilte Architektur. Kann Milliarden von Vektoren verarbeiten.
- Stärken: Open Source, unterstützt GPU-Beschleunigung für extrem schnelle Suchen, sehr flexibel bei den Indizierungs-Algorithmen (HNSW, IVF, etc.).
- Schwächen: Hohe Komplexität bei der Einrichtung und Wartung (Self-hosting).
4. Weaviate (Native / Hybrid)
Weaviate kombiniert Vektorsuche mit einer Graph-Datenstruktur.
- Besonderheit: Fokus auf „Hybrid Search“ (Kombination aus Keyword-Suche und semantischer Vektorsuche).
- Stärken: Modular aufgebaut, integriert sich hervorragend in Frameworks wie LangChain, unterstützt GraphQL.
- Schwächen: Kann bei sehr großen Datenmengen speicherintensiv sein.
5. Qdrant (Native / Performance)
Qdrant ist in Rust geschrieben und auf maximale Effizienz ausgelegt.
- Besonderheit: Sehr performantes Filtering. Man kann Vektorsuche präzise mit Bedingungen (z. B. „nur Dokumente von 2024“) kombinieren, ohne Geschwindigkeit zu verlieren.
- Stärken: Extrem schnell, geringer Ressourcenverbrauch, gute Open-Source-Community.
6. pgvector (Erweiterung für PostgreSQL)
Dies ist keine eigene Datenbank, sondern ein Plugin für das bekannte PostgreSQL.Besonderheit: Erlaubt es, Vektoren direkt neben relationalen Daten (SQL) zu speichern.Stärken: Wenn Sie bereits Postgres nutzen, müssen Sie kein neues System lernen. Volle SQL-Power.Schwächen: Weniger optimiert für extrem komplexe Vektor-Operationen im Vergleich zu nativen Systemen.
Wie unterscheiden sie sich im Kern? Die Unterschiede liegen primär in drei Bereichen:
- Deployment: Wollen Sie sich um nichts kümmern (Pinecone), oder wollen Sie die volle Kontrolle über die Hardware (Milvus, Qdrant)?
- Such-Logik: Benötigen Sie eine reine Vektorsuche, oder müssen Sie diese oft mit klassischen Textfiltern mischen (Weaviate, Qdrant)?
- Skalierung: Geht es um 100.000 Dokumente (Chroma, pgvector) oder um 10 Milliarden (Milvus, Pinecone)?
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