Vektorindex vs. Vektordatenbank, klar erklärt! Die meisten Menschen verwenden diese Begriffe austauschbar. Das ist ein Fehler. Denken Sie so darüber nach: Ein Vektorindex ist ein Algorithmus. Er nimmt Ihre Vektoren, organisiert sie in eine durchsuchbare Struktur (wie HNSW) und findet ähnliche Elemente schnell. FAISS ist ein gutes Beispiel. Aber ein Algorithmus allein kümmert sich nicht um Speicherung, Filterung oder Skalierung. Er sucht nur. Eine Vektordatenbank umschließt diesen Index mit allem, was Sie benötigen - verteilte Speicherung, Metadatenfilterung, Persistenz und gleichzeitigen Zugriff. Sie gibt Ihnen auch Flexibilität, wie Sie indizieren. HNSW, IVF, DiskANN - verschiedene Techniken für unterschiedliche Kompromisse zwischen Geschwindigkeit, Genauigkeit und Speicher. Milvus ist ein gutes Beispiel. Also ist das eine ein Baustein. Das andere ist ein System. Diese Unterscheidung erscheint akademisch, bis Sie auf Skalierung stoßen. Dann wird es teuer. Ein Unternehmen für autonomes Fahren hat das auf die harte Tour gelernt. Sie bauten ein Suchsystem für Fahrvideos - massive Skalierung. Jede Fahrt erzeugt Frames; jeder Frame wird zu einem Vektor-Embedding. Die Ingenieure mussten Szenarien abfragen wie "städtische Kreuzungen bei Nacht mit Fußgängern" über Monate von Daten. FAISS war der natürliche Ausgangspunkt. Schnell, leichtgewichtig, einfach einzurichten. Aber als die Daten wuchsen, wurde das Embedding jedes Tages zu einer separaten Indexdatei. Monate später: Hunderttausende isolierte Dateien. ...