RAG in der Praxis: Warum Vektordatenbanken der Schlüssel sind

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist aktuell einer der spannendsten Ansätze, wenn es darum geht, Large Language Models (LLMs) mit aktuellem, unternehmensspezifischem Wissen zu kombinieren. Doch ein zentraler Baustein wird dabei oft unterschätzt: die Vektordatenbank. Sie ist das Bindeglied zwischen externem Wissensspeicher und Sprachmodell – und ohne sie wäre RAG praktisch nicht umsetzbar.

Warum eine Vektordatenbank notwendig ist

Ein LLM wie GPT kann beeindruckende Antworten generieren. Aber: Es hat keinen direkten Zugriff auf unternehmensinterne Daten oder externe Quellen, die nach dem Training entstanden sind. Ohne zusätzliche Hilfe müsste es entweder blind raten oder Rohdaten sequenziell durchsuchen – eine Aufgabe, die bei Millionen Dokumenten schlicht unmöglich wäre. Hier setzt die Vektordatenbank an: Sie ermöglicht es, zielgerichteten Kontext aus großen Datenmengen zu extrahieren und in den Prompt des Modells einzubetten. Damit wird das LLM „wissensaktualisiert“, ohne dass ein erneutes Training erforderlich ist.

Wie der Prozess funktioniert

Der Ablauf lässt sich grob in vier Schritte unterteilen:

1.  Dokumentaufbereitung Dokumente werden zunächst in kleinere Abschnitte („Chunks“) zerlegt. Diese Teilstücke sind granular genug, um später gezielt durchsucht und verwendet zu werden.

2.  Erstellung von Embeddings Jeder Abschnitt wird durch ein Embedding-Modell (z. B. OpenAI Embeddings oder SentenceTransformers) in einen hochdimensionalen Vektor transformiert – typischerweise mit fester Dimension, etwa 768 Werten.

3.  Speicherung in der Vektordatenbank Die Vektoren werden zusammen mit Metadaten wie Quelle, Dokument-ID oder Zeitstempel in einer Vektordatenbank abgelegt. Bekannte Systeme sind Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant oder FAISS.

4.  Abfrageprozess Die Benutzerfrage wird ebenfalls in einen Vektor übersetzt. Mithilfe der Approximate Nearest Neighbor Search (ANN) sucht die Vektordatenbank nach den Vektoren, die dem Abfragevektor am ähnlichsten sind. Die Ähnlichkeit wird in der Regel über Kosinus-Similarität oder die euklidische Distanz berechnet. Die zugehörigen Textabschnitte (nicht die Vektoren selbst) werden in den Prompt eingefügt. Das LLM kombiniert sein trainiertes Wissen mit diesen Zusatzinformationen und liefert eine konsistente, kontextbezogene Antwort.

Der Vorteil für Unternehmen

Durch diese Architektur lassen sich LLMs ohne aufwändiges Re-Training jederzeit mit aktuellem, spezifischem Wissen „füttern“. Unternehmen profitieren von:

• Aktualität: Neue Dokumente stehen sofort für Abfragen bereit.
• Skalierbarkeit: Große Datenmengen lassen sich performant durchsuchen.
• Präzision: Statt allgemeiner Antworten liefert das Modell maßgeschneiderte Ergebnisse auf Basis der eigenen Wissensbasis.
• Anonymität: Damit verfügt das LLM über unternehmensinterne (nicht öffentlich zugängliche!) Informationen, ohne diese zu kennen oder dass diese Informationen publiziert werden müssen.

Gerade in datenintensiven Bereichen wie Compliance, Support, Forschung oder Dokumentenmanagement ist die Kombination aus Vektordatenbank und LLM ein echter Game Changer.

Fazit

Die Vektordatenbank ist kein „nice to have“, sondern das Fundament, auf dem RAG überhaupt funktioniert. Sie sorgt dafür, dass das LLM nicht nur sprachlich brillant antwortet, sondern auch faktenbasiert und aktuell bleibt. Wer die Möglichkeiten von RAG im Unternehmen nutzen möchte, kommt an diesem Baustein nicht vorbei.