Die besten 3 Tools für Vektor-Embeddings speichern in 2025
Vektor-Embeddings effizient speichern und verwalten für Machine-Learning-Modelle, semantische Suche und KI-Anwendungen.

Qdrant

Qdrant
Qdrant ist eine Vektordatenbank, die hochdimensionale Daten mithilfe fortschrittlicher Technologie speichert und durchsucht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die exakten Text oder Zahlen speichern, arbeitet Qdrant mit Vektoren – mathematischen Darstellungen komplexer Informationen. Dadurch eignet es sich perfekt, um ähnliche Elemente basierend auf Bedeutung statt auf exakten Übereinstimmungen zu finden.

Weaviate

Weaviate
Weaviate ist eine Datenbank, die speziell für KI-Anwendungen entwickelt wurde, die die Bedeutung hinter Daten verstehen müssen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die nur genaue Wortübereinstimmungen finden, kann Weaviate Informationen basierend auf dem, was Sie meinen, und nicht nur auf dem, was Sie eingeben, finden.

Milvus

Milvus
Milvus ist eine Datenbank, die speziell zum Speichern und Durchsuchen von Vektor-Einbettungen entwickelt wurde. Wenn Sie KI-Modelle verwenden, um Text, Bilder oder andere Daten zu verarbeiten, erzeugen diese numerische Vektoren, die die Bedeutung dieser Daten darstellen. Milvus organisiert diese Vektoren, sodass Sie schnell ähnliche Elemente finden können.