PostgreSQL ist eine der bekanntesten und bewährtesten relationalen Datenbanken auf dem Markt. Seit über drei Jahrzehnten wird diese Datenbanktechnologie erfolgreich in verschiedensten Softwareentwicklungsprojekten eingesetzt. Besonders in mittelständischen Unternehmen gehört PostgreSQL oft zur Basis der IT-Infrastruktur. Diese Verbreitung und das Vertrauen in PostgreSQL resultieren aus seiner Stabilität, Flexibilität und Erweiterbarkeit. Eine dieser Erweiterungen, die sich insbesondere im Bereich von Machine Learning und KI-Anwendungen zunehmend durchsetzt, ist pgvector. Doch warum eignet sich diese Erweiterung so gut für Embeddings und warum sollte man pgvector anderen spezialisierten Vektordatenbanken vorziehen, wenn man nicht mehrere Milliarden von Daten verwendet?

Was ist PostgreSQL?

Bevor wir tiefer in die Welt der Embeddings und pgvector eintauchen, ist es wichtig zu verstehen, was PostgreSQL überhaupt ist. PostgreSQL ist eine relationale Datenbank, die für ihre Zuverlässigkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit bekannt ist. Ursprünglich in den 1980er Jahren entwickelt, ist sie mittlerweile eine der am weitesten verbreiteten Open-Source-Datenbanken der Welt. Die Vorteile von PostgreSQL liegen unter anderem in ihrer ACID-Konformität (Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit), was eine hohe Datensicherheit und -integrität gewährleistet.

In vielen klassischen Softwareentwicklungsprojekten kommt PostgreSQL zum Einsatz. Sei es im E-Commerce, bei Content-Management-Systemen oder für interne Unternehmensdatenbanken – PostgreSQL ist durch seine Vielzahl an Features und Erweiterungsmöglichkeiten häufig die erste Wahl. Eine sehr bekannte Erweiterung ist beispielsweise PostGIS, da sie für geografische Daten bei OpenStreetMap verwendet wird. Für Datentypen rund um Vektoren gibt es die bereits angesprochene Erweiterung pgvector. Perfekt für Embeddings.

Was sind Embeddings?

Um zu verstehen, warum pgvector für Embeddings so gut geeignet ist, muss man zunächst den Begriff Embeddings erklären. Embeddings sind numerische Darstellungen von Daten – in der Regel Text, Bilder oder andere unstrukturierte Daten – die in einen Vektorraum eingebettet werden. Diese Vektoren fassen die semantische Bedeutung der Daten in einer Weise zusammen, die es Maschinen ermöglicht, komplexe Beziehungen zwischen ihnen zu erkennen.

Zum Beispiel wandeln Large Language Models (LLMs) wie GPT, Gemini oder Mistral Text in Vektoren um. Diese Vektoren enthalten Informationen über die Beziehungen zwischen Wörtern, Sätzen und Konzepten. Wenn zwei Wörter im Vektorraum nahe beieinander liegen, bedeutet dies, dass sie eine ähnliche Bedeutung haben.

Embeddings sind in vielen KI-Anwendungen von zentraler Bedeutung, insbesondere in Bereichen wie:

– Textklassifizierung
– Empfehlungssysteme
– Ähnlichkeitssuche
– Spracherkennung
– Bilderkennung

Hier kommt pgvector ins Spiel, um die Speicherung und Abfrage dieser Vektoren in PostgreSQL zu ermöglichen.

Was ist pgvector?

pgvector ist eine Erweiterung für PostgreSQL, die speziell für die Speicherung und den Vergleich von Vektoren entwickelt wurde. Vektoren können, wie oben beschrieben, numerische Repräsentationen von Daten sein, die durch Embeddings entstehen. pgvector bietet die Möglichkeit, diese Vektoren in einer PostgreSQL-Datenbank zu speichern und Abfragen zu ihrer Ähnlichkeit auszuführen.

Dies eröffnet eine Vielzahl von Möglichkeiten, insbesondere für Unternehmen, die bereits auf PostgreSQL setzen und gleichzeitig Machine-Learning- oder KI-basierte Anwendungen entwickeln möchten. Die zentrale Stärke von pgvector liegt darin, dass es die bestehende PostgreSQL-Infrastruktur nutzt und somit eine nahtlose Integration in bestehende Softwarelandschaften ermöglicht.

Vorteile von pgvector im Vergleich zu anderen Vektordatenbanken

Während es spezialisierte Vektordatenbanken wie Pinecone oder Weaviate gibt, die ebenfalls auf die Verarbeitung und Abfrage von Embeddings ausgelegt sind, bietet pgvector einige wesentliche Vorteile, die es besonders attraktiv machen:

1. Nahtlose Integration in bestehende PostgreSQL-Infrastrukturen

Viele Unternehmen nutzen bereits PostgreSQL als zentrale Datenbanktechnologie. Mit pgvector ist es möglich, Vektoroperationen direkt in die bestehende Datenbank zu integrieren, ohne eine separate Infrastruktur für Vektordatenbanken aufbauen zu müssen. Dies spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern reduziert auch die Komplexität.

2. ACID-Konformität

Da pgvector auf PostgreSQL basiert, profitieren Unternehmen von der ACID-Konformität der Datenbank. Das bedeutet, dass Transaktionen auch bei der Speicherung und Abfrage von Vektoren sicher und zuverlässig ablaufen. Andere Vektordatenbanken bieten diese robuste Transaktionssicherheit nicht immer in gleichem Maße.

3. Flexible und ausgereifte Abfragesprache

PostgreSQL ist bekannt für seine leistungsstarke SQL-Abfragesprache und die Möglichkeit, komplexe Abfragen auszuführen. Mit pgvector können Unternehmen die vertraute SQL-Syntax nutzen, um Vektoroperationen wie Ähnlichkeitsabfragen durchzuführen. Dies erleichtert die Arbeit von Entwicklern, die bereits mit PostgreSQL vertraut sind.

4. Erweiterbarkeit und Community-Support

Ein weiterer großer Vorteil von PostgreSQL im Allgemeinen und pgvector im Speziellen ist die große Open-Source-Community. Erweiterungen und Verbesserungen werden kontinuierlich entwickelt und implementiert. Dadurch bleibt PostgreSQL stets auf dem neuesten Stand der Technik, was auch für pgvector gilt.

Einsatzszenario für pgvector: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Ein besonders relevanter Anwendungsfall von pgvector ist Retrieval-Augmented Generation (RAG), eine Technik, die Large Language Models (LLMs) mit externem Wissen kombiniert. Hierbei werden Embeddings genutzt, um relevante Informationen aus einer Datenbank abzurufen und in den Generierungsprozess der LLMs einzubeziehen.

Mit pgvector können Embeddings effizient in PostgreSQL gespeichert und durchsucht werden. Bei einer Anfrage vergleicht die Erweiterung die semantische Ähnlichkeit zwischen dem Eingabetext und gespeicherten Vektoren, um die relevantesten Datenpunkte zu finden und an das LLM zu übergeben. Dadurch wird die Textgenerierung nicht nur präziser, sondern auch inhaltlich fundierter.

Fazit: Old but Gold

Die PostgreSQL-Erweiterung pgvector bietet eine leistungsstarke und flexible Möglichkeit, Embeddings direkt in einer relationalen Datenbank zu verarbeiten. Für Unternehmen, die bereits auf PostgreSQL setzen, ist pgvector eine äußerst attraktive Lösung, um Vektoroperationen durchzuführen, ohne eine separate Vektordatenbank implementieren zu müssen.

Im Vergleich zu spezialisierten Vektordatenbanken bietet pgvector eine nahtlose Integration, die bewährte Zuverlässigkeit von PostgreSQL und die Möglichkeit, komplexe Abfragen mit vertrauter SQL-Syntax auszuführen. Für mittelständische Unternehmen, die sich mit Themen wie Machine Learning, Künstlicher Intelligenz und der Verarbeitung von Embeddings z.B. für RAG auseinandersetzen, stellt pgvector eine praxisnahe und effiziente Lösung dar.