Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen hat Vektor-Suchdatenbanken in den letzten Jahren zu einem zentralen Thema in der Datenverarbeitung gemacht. Embeddings, also numerische Vektorrepräsentationen komplexer Daten wie Texte, Bilder oder Audio, ermöglichen es, ähnliche Inhalte effizient und präzise zu finden. Dies ist besonders relevant für moderne Anwendungen wie semantische Suche, Empfehlungsalgorithmen oder kontextbezogene künstliche Intelligenz. Doch die Frage, ob man für ein Projekt wirklich eine spezialisierte Vektor-Suchdatenbank benötigt, ist nicht trivial und bedarf einer genauen Abwägung verschiedener Faktoren. Im Folgenden erläutern wir die wichtigsten Aspekte, die bei dieser Entscheidung eine Rolle spielen, illustriert anhand des Praxisbeispiels von Intercom, einem Unternehmen, das seine KI-Retrieval-Systeme unter anderem mit Elasticsearch realisiert hat.
Die Ausgangssituation bei Intercom war zunächst ein in-Memory-Retrieval-System. Dabei wurden alle Vektoren für einen Kunden aus einem S3-Storage-Service heruntergeladen und im Hauptspeicher verarbeitet, um eine brute-force K-Nearest-Neighbor-Suche (KNN) durchzuführen. Dieses Vorgehen ermöglicht eine einfache Iteration und flexible Experimente im frühen Entwicklungsstadium, insbesondere da Datenwissenschaftler vertraute Tools wie Jupyter Notebooks und Pandas nutzen konnten. Allerdings stießen sie mit zunehmendem Datenvolumen auf erhebliche Limitierungen. Die Ladezeiten der Vektoren aus S3 wurden zu einem Flaschenhals, insbesondere bei großen Kunden mit Millionen von Embeddings.
Die Latenz für das reine Laden der Daten konnte sich auf bis zu 15 Sekunden erhöhen – ein nicht hinnehmbarer Zustand für eine produktive KI-Anwendung mit Echtzeitanforderungen. Angesichts dieses Engpasses begann Intercom einen Technologieauswahlprozess und definierte klar messbare Anforderungen. Sie erwarteten ein Wachstum auf mehr als 100 Millionen Embeddings mit Embedding-Vektoren von 768 bzw. 1024 Dimensionen. Die Lösungen mussten wirtschaftlich tragbar sein und eine Filterfunktionalität bieten, um zum Beispiel Inhalte nach Sprache, Nutzer-Rechten oder Content-Typen selektieren zu können.
Weitere Erwägungen betrafen die Vereinfachung des Softwarebetriebs, die Integration von Volltextsuche und vorhersagbare Skalierungseigenschaften. Bei der Auswahl standen etablierte Vektor-Datenbanken wie Pinecone, Milvus, Qdrant und Weaviate neben der bewährten Elasticsearch-Plattform zur Debatte. Obwohl spezialisierte Systeme attraktiv bei Performance und Flexibilität erschienen, waren sie oft kostenintensiver und brachten Risiken bei Betriebssicherheit und Wartung mit sich. Im Kontrast dazu bot Elasticsearch den Vorteil, dass es bereits tief in der Unternehmensinfrastruktur verankert war und das Expertenteam von Intercom viel Erfahrung im Betrieb großer Elasticsearch-Cluster hatte. Benchmarking-Ergebnisse zeigten eine solide Performance von Elasticsearch bei der Vektor-Suche – mit Suchlatenzen im Bereich von wenigen Millisekunden bis etwa 200 Millisekunden selbst bei Hunderttausenden von Vektoren.
Diese Suchzeiten waren angesichts der Rechenzeit von Sprachmodellen vernachlässigbar, da dort Latenzen meist mehrere Sekunden betragen. Als Entscheidungskriterien zählten neben der Leistung vor allem die niedrigeren Infrastrukturkosten, die geringere Komplexität beim Onboarding und der Betrieb, die umfassende Expertise im Team sowie die flexible Kombination von Filterkriterien mit Vektor- und Volltextsuche. Der praktische Betrieb bestätigte diese Entscheidung eindrucksvoll. Innerhalb von zwei Jahren wuchs die Menge der Embeddings bei Intercom auf rund 600 Millionen, die performant und zuverlässig in Elasticsearch verarbeitet werden. Die Kosten lagen dabei deutlich unter denen der spezialisierten Managed-Services.
Die durchschnittliche Suchlatenz betrug circa 30 Millisekunden, was zu spürbaren Verbesserungen der Nutzererfahrung führte. Insbesondere bei großen Kunden mit umfangreichen Inhalten konnten Antwortzeiten halbiert werden. Das Gesamtsystem meisterte dabei eine Verzehnfachung des Datenvolumens und des Anfrageaufkommens, ohne dass infrastrukturelle Anpassungen oder Ausfälle notwendig wurden. Diese positiven Ergebnisse sind ein Beleg dafür, dass eine integrative, bewährte Technologie oft mehr Vorteile bietet als die neueste Speziallösung. Die Entscheidung hängt jedoch stark von den individuellen Anforderungen ab.
Vektor-Datenbanken bieten manchmal erweiterte Features, wie etwa Approximate Nearest Neighbor (ANN) Suchmethoden, die bei extrem großen Datenvolumina und höchsten Performance-Ansprüchen Vorteile bringen können. Wichtiger als noch so gute Benchmarks sind aus betrieblicher Sicht jedoch Faktoren wie die Fähigkeit, vorhandenes Know-how zu nutzen, Betriebssicherheit zu gewährleisten und die Komplexität gering zu halten. Wer neue Technologien auswählt, sollte neben den technischen Aspekten unbedingt auch den Pflegeaufwand und die langfristigen Betriebskosten einrechnen. In manchen Fällen können umfangreiche Dokumentationsdefizite, mangelnde Community-SA oder fehlende Skalierungs-Dokumentationen erhebliche Herausforderungen bedeuten. Die langfristige Wartbarkeit und einfache Integration in bestehende Systeme mögen auf den ersten Blick unspektakulär erscheinen, sind jedoch essentiell für die Stabilität und Kosteneffizienz von Such- und KI-Systemen.
Wer nun vor der Entscheidung steht, in eine Vektor-Suchtechnologie zu investieren, sollte folgende Leitlinien berücksichtigen: Nutzen Sie die Erfahrung, die im Team bereits vorhanden ist. Das flache Lerngefälle reduziert Fehler und Ausfallzeiten. Evaluieren Sie, welche Eigenschaften der Vektor-Datenbank für Ihre konkreten Use-Cases erforderlich sind. Brauchen Sie unbedingt Filterbarkeit, Hybrid-Suche mit Volltext oder ANN? Wie hoch ist Ihr Datenvolumen tatsächlich? Prüfen Sie kritisch, ob Leistungssteigerungen neuer Technologien die zusätzlichen Kosten und Risiken rechtfertigen. Prototypen und Proof of Concepts helfen dabei, praxisnahe Erkenntnisse zu gewinnen.
Achten Sie darauf, den Full-Stack-Betrieb inklusive Backup, Disaster Recovery und Monitoring nicht zu unterschätzen. Die Implementierung einer neuen Technologie ist nicht nur eine Frage der technischen Machbarkeit, sondern auch der Ressourcen für langfristigen Support. Abschließend lässt sich sagen, dass der Trend zu Vektor-Suchdatenbanken verständlich ist, gerade bei Innovationsführern. Dennoch gibt es keine Universalantwort, ob eine spezialisierte Lösung nötig ist. In vielen Fällen erweist sich ein strategisch bewährtes System wie Elasticsearch als sehr gute Wahl, die sowohl nativen Support für Vektor- als auch Volltextsuche bietet, umfassend skalierbar ist und sich bestens in bestehende Infrastrukturen eingebunden lässt.
Letztlich ist es entscheidend, realistische Wachstumsszenarien zu modellieren und neben den technischen Vorzügen auch die betrieblichen Aspekte sorgfältig abzuwägen, um die für das jeweilige Unternehmen beste, nachhaltigste und kosteneffizienteste Lösung zu finden.
