Beste Vector-Datenbanken für KI-Anwendungen 2026
Vector-Datenbanken für KI-Anwendungen sind 2026 zur unverzichtbaren Infrastruktur für RAG (Retrieval-Augmented Generation), semantische Suche und Empfehlungssysteme geworden. Die besten Vector-Datenbanken – Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector und Elasticsearch – bieten effiziente Ähnlichkeitssuche über hochdimensionale Embeddings im großen Maßstab. Die Wahl von Vector-Datenbanken erfordert die Bewertung von Query-Latenz, Index-Typen (HNSW, IVF), Deployment-Modellen (managed vs. self-hosted) und Kostenstrukturen. Pinecone glänzt als vollständig verwaltete Lösung mit minimalem Betriebsaufwand, während Milvus maximale Kontrolle für selbst gehostete Deployments bietet. Qdrant bietet Rust-basierte Performance mit Docker-Einfachheit, und pgvector erweitert PostgreSQL um Vector-Funktionen. Die Vector-Datenbank-Performance wirkt sich direkt auf die RAG-Anwendungsqualität aus – langsames Retrieval verschlechtert die LLM-Antwortzeiten und erhöht die Kosten. Für Teams, die LLM-Anwendungen entwickeln, ist die Wahl der Vector-Datenbank ebenso kritisch wie die Modellwahl. ...