Was ist Ähnlichkeitssuche? Der ultimative Leitfaden

„Je härter Sie arbeiten, desto müheloser wirkt es.“ Dieses Zitat des Hockey-Profis Jonathan Toews könnte ebenso gut das Motto der Ähnlichkeitssuche sein. Sie wirkt leicht und intuitiv, denn sie liefert Antworten und Empfehlungen in Sekunden. Doch die komplexen Datenströme, KI-Systeme und die enorme Rechenleistung hinter dieser Suchtechnik sind beeindruckend. Durch die schnelle Identifizierung von Treffern selbst in sehr großen Datenmengen hat sich die Ähnlichkeitssuche zu einem zentralen Bestandteil von Natural Language Processing, Empfehlungssystemen, Betrugserkennung und Suchmaschinen entwickelt. Sie unterstützt zudem immer mehr branchenspezifische Anwendungen, wie beispielsweise in der Arzneimittelforschung. Aber wie gelingt es dieser flexiblen Technologie, so große Mengen unstrukturierter Daten in so kurzer Zeit zu durchdringen? Und wie unterscheidet sie sich von etablierten Keyword-Suchen – oder ergänzt diese sogar? Schnallen Sie sich die Schlittschuhe an, und werfen wir einen Blick auf die Funktionsweise und Besonderheiten der Ähnlichkeitssuche.

Was ist Ähnlichkeitssuche?

Die Ähnlichkeitssuche, auch bekannt als Nearest Neighbor Search, ist eine Technik der Informationssuche und Datenanalyse, die in einem Datensatz jene Elemente findet, die einem gegebenen Anfrageobjekt am ähnlichsten sind. Sie eignet sich besonders für Anwendungen, bei denen Objekte, Dokumente, Bilder oder andere Datenpunkte identifiziert werden sollen, die gemeinsame Merkmale mit einer Anfrage teilen. Beispiele hierfür sind Bildsuchmaschinen oder die Inhalteempfehlungen von Streamingdiensten.

Ein System für die Ähnlichkeitssuche erstellt für jedes Element eines Datensatzes einen Zahlensatz – einen Vektor –, der die Merkmale des Elements numerisch abbildet. Dadurch erhält ein Computer eine numerische Repräsentation realer Konzepte oder Objekte, unabhängig davon, ob es sich bei den Daten um Bilder, Text, Audio, Video oder andere Formate handelt.

Die Vektoren vieler Datenpunkte werden anschließend in einer Vektordatenbank gespeichert und mittels eines Vektorindex organisiert, sodass die Informationen schnell durchsucht werden können. Bei einer Anfrage wird ein Vektor-Embedding für die in der Anfrage enthaltenen Merkmale und Konzepte generiert – und zwar mit demselben Algorithmus, der auch zur Erstellung der gespeicherten Vektoren verwendet wurde. Anschließend identifiziert die Datenbank mithilfe spezieller Algorithmen die ähnlichsten Treffer im Datensatz.

In manchen Fällen wird diese Art der Suche auch als „semantische Suche“ bezeichnet, da sie Elemente anhand ihrer Eigenschaften und der zugrunde liegenden Ideen vergleicht – nicht über klassische Keywords oder Pixelwerte. Dank ihrer hohen Geschwindigkeit und Genauigkeit, selbst bei sehr großen Datenmengen, ist die Ähnlichkeitssuche unverzichtbar für KI-gestützte Systeme wie Natural Language Processing, Bilderkennung und inhaltsbasierte Filterung.

Es ist nicht ungewöhnlich, dass geschäftliche Anwendungen sowohl die Ähnlichkeitssuche als auch klassische Keyword-Suchen kombinieren – wie beispielsweise Empfehlungssysteme, die aktuelle Geschäftsinformationen wie Preise und Verfügbarkeit berücksichtigen. Solche Funktionen lassen sich entweder realisieren, indem Daten zwischen einer spezialisierten Vektordatenbank und bestehenden Datenspeichern ausgetauscht werden, oder mithilfe einer multimodalen Datenbank, die Vektordaten und relationale Daten nativ verarbeiten kann.

Ähnlichkeitssuche im Vergleich zur traditionellen Suche

Vereinfacht gesagt sucht die traditionelle Suche nach genau dem, was Sie explizit eingeben, während die Ähnlichkeitssuche nach dem sucht, was Ihrem Beispiel oder Ihrer Anfrage am nächsten kommt.

Traditionelle Suche wird häufig für Datenbankabfragen eingesetzt, um exakte Treffer oder besonders relevante Elemente in strukturierten Daten anhand bestimmter Keywords oder Kriterien zu finden. Wenn Sie beispielsweise nach „bestes Ramen in San Francisco“ suchen, liefert eine traditionelle Suchmaschine Webseiten, die genau diese Keywords, vordefinierte verwandte Begriffe und eventuell ein numerisches Ranking enthalten. Der Schwerpunkt liegt darauf, präzise Ergebnisse bereitzustellen, die die Suchbegriffe direkt adressieren.

Die Ähnlichkeitssuche hingegen sucht nach Elementen, die Ihrer Anfrage konzeptionell oder strukturell nahekommen. Sie eignet sich besonders für unstrukturierte oder semistrukturierte Daten wie Bilder, Texte oder komplexe Datenpunkte. Suchen Sie etwa nach Bildern, die Ihrem Foto ähneln, identifiziert eine Similarity Search visuelle Merkmale oder Muster – wie Gras, Wolkenkratzer, Farben oder ausgedrückte Emotionen –, selbst wenn die Bilder nicht identisch sind. Ein Dokumentenabrufsystem kann Artikel finden, die ähnliche Themen behandeln oder eine vergleichbare Sprache verwenden, auch ohne exakte Schlüsselwörter. Im Ramen-Beispiel könnten Vektoren der in Bewertungen enthaltenen Texte die Grundlage für eine solche Ähnlichkeitssuche bilden.

Wichtige Unterschiede

Die zentralen Unterschiede zwischen traditioneller Suche und Ähnlichkeitssuche lassen sich aus mehreren Perspektiven betrachten: Zielsetzung, Datentypen, mathematische Verfahren und typische Einsatzszenarien. Wie bereits beschrieben, sucht die traditionelle Suche nach exakten oder besonders relevanten Treffern auf Basis klar definierter Keywords oder Kriterien. Die Ähnlichkeitssuche hingegen konzentriert sich darauf, Elemente zu finden, die einer Anfrage konzeptionell oder strukturell ähneln.

Traditionelle Suche arbeitet mit strukturierten Tabellendaten – also den Zeilen und Spalten, wie sie in Unternehmensanwendungen für Inventar- oder Personaldaten üblich sind. Die Ähnlichkeitssuche hingegen eignet sich besser für unstrukturierte oder semistrukturierte Daten wie Bilder, Audio und komplexe Datenpunkte, die häufig im JSON-Format vorliegen.

Auch die mathematische Grundlage unterscheidet sich: Die traditionelle Suche nutzt Boolesche Logik, Keyword Matching und Ranking-Algorithmen, um die Relevanz eines Elements innerhalb eines Datensatzes zu bestimmen. Die Ähnlichkeitssuche verwendet dagegen Vektordistanzmetriken wie Cosine Similarity, Euklidische Distanz oder Jaccard Similarity, um den Ähnlichkeitsgrad zwischen indexierten Elementen zu quantifizieren. Auf diese Metriken gehen wir später im Artikel noch detaillierter ein. Wie zu erwarten ist die traditionelle Suche vor allem dann im Einsatz, wenn exakte Ergebnisse aus Datenbankabfragen geschäftlicher Informationssysteme benötigt werden. Die Ähnlichkeitssuche kommt dagegen in Empfehlungssystemen, der Bilderkennung oder bei der inhaltsbasierten Filterung zum Einsatz.

In vielen geschäftlichen Anwendungsfällen nutzt ein System mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) jedoch beide Suchtechniken parallel und kombiniert sie mit einem LLM. Dadurch lassen sich semantische Suchergebnisse mit aktuellen Unternehmensdaten anreichern – für besonders präzise und hilfreiche Ausgaben. Ein Beispiel: Eine Empfehlungsmaschine findet über die Ähnlichkeitssuche passende Produkte und ergänzt diese Informationen um Preis und Verfügbarkeit aus einer traditionellen SQL-Abfrage. Diese kombinierten Daten werden anschließend einem LLM bereitgestellt, das eine leicht verständliche Antwort in natürlicher Sprache formuliert.

Wichtige Erkenntnisse

• Die Ähnlichkeitssuche, auch als Nearest Neighbor Search bekannt, gewinnt zunehmend an Bedeutung und bildet eine Schlüsseltechnologie für RAG und andere KI-gestützte Systeme.
• Sie identifiziert und ruft jene Elemente eines Datensatzes ab, die den Anfragebegriffen am ähnlichsten sind.
• Die Ähnlichkeitssuche ist damit ein zentrales Verfahren für Natural Language Processing, Empfehlungssysteme und Bildsuche.

Ähnlichkeitssuche einfach erklärt

Die Ähnlichkeitssuche ist eine Technik der Data Science und des maschinellen Lernens, mit der sich schnell jene Elemente in einem Datensatz finden lassen, die einem Anfrageobjekt am ähnlichsten sind. Doch wie erkennt ein System, dass zwei Bilder, Texte oder Audiodateien ähnlich sind? Hierzu werden die Daten durch ein KI-Modell verarbeitet, das reale Merkmale der einzelnen Objekte in Zahlen überträgt. Diese Zahlenwerte nennt man Vektor-Embedding. Vektor-Embeddings ermöglichen es Computern, unstrukturierte Informationen wie Ideen, Konzepte oder visuelle Muster in eine mathematisch verwertbare Form zu bringen. Eine Vektordatenbank speichert, indexiert und ermöglicht die Suche in großen Mengen solcher Vektoren – wobei jeder Vektor ein Objekt im hochdimensionalen Raum repräsentiert. Dadurch lässt sich mathematisch bestimmen, wie nahe sich zwei Objekte sind – oder wie ähnlich sie einander sind.

Anschließend erkennt das System die nächstgelegenen Treffer anhand einer bekannten Distanzmetrik wie der euklidischen Distanz, der Cosine Similarity oder der Jaccard Similarity. Data Scientists wählen die Metriken und Algorithmen abhängig vom Datentyp und dem Einsatzzweck des Systems – wie z. B. Anomalieerkennung, Produktempfehlungen oder Natural Language Processing. Ein Beispiel: Der Algorithmus Approximate Nearest Neighbor (ANN) wurde entwickelt, um Ähnlichkeitssuchprozesse zu beschleunigen und ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit zu bieten – insbesondere bei Datensätzen mit Milliarden von Elementen. Zu den gängigen ANN-Methoden gehören Annoy, eine Open-Source-Bibliothek mit baumähnlichen Strukturen für effiziente Suchen, sowie Faiss, das fortschrittliche Indexiertechniken einsetzt, um Milliarden von Vektoren zu verarbeiten.

Funktionsweise der Ähnlichkeitssuche

Die Ähnlichkeitssuche funktioniert, indem sie die gemeinsamen Merkmale zwischen einer Anfrage und den Elementen im durchsuchten Datensatz erkennt. Dies geschieht in der Regel mithilfe von Verfahren wie Vektor-Embeddings, Indexierung und Nearest-Neighbor-Suche. Hier ein genauerer Blick auf die einzelnen Schritte:

• Erstellung von Vektor-Embeddings: Vektor-Embeddings sind numerische Repräsentationen von Merkmalen, die in unstrukturierten oder semistrukturierten Daten vorkommen. Für ihre Erstellung werden Rohdaten wie Text, Bilder oder Audio in Zahlenfolgen – sogenannte Vektoren – umgewandelt, die die wesentlichen Eigenschaften und den Kontext der Daten abbilden. Eine Vielzahl von KI-Modellen erzeugt solche Embeddings. Im Textbereich beispielsweise erstellt das Embed-Modell von Cohere Vektoren, die semantische und syntaktische Beziehungen zwischen Wörtern abbilden, sodass ähnliche Begriffe im Vektorraum nah beieinander liegen. Das Feld der Vektor-Embeddings entwickelt sich rasant weiter, und zahlreiche innovative Open-Source-Modelle stehen im Open Neural Network Exchange zur Verfügung.
• Indexierung und Abfrage: Indexierung organisiert und speichert Vektor-Embeddings so, dass eine effiziente Suche und ein schneller Abruf möglich werden. In einer Vektordatenbank erhält jedes Element des Datensatzes ein Vektor-Embedding, das es beschreibt. Diese Vektoren werden im Index so angeordnet, dass das System schnell ähnliche Vektoren finden kann. Für jede Suchanfrage wird ebenfalls ein Vektor berechnet. Dies ermöglicht eine schnelle Suche im Index, um jene Elemente zu identifizieren, die der Anfrage am ähnlichsten sind.
• Durchführen der Suche: Die Suche beginnt damit, dass die Anfrage mit derselben Technik wie die Datensatzobjekte in einen Vektor umgewandelt wird. Anschließend nutzt der Suchalgorithmus diesen Vektor, um die nächstgelegenen Nachbarn zu bestimmen – also die Elemente, die der Anfrage am meisten ähneln. Die Ergebnisse werden häufig nach ihrem Ähnlichkeitswert sortiert. Die besten Treffer werden dem Nutzer angezeigt oder weiterverarbeitet, um das optimale Ergebnis für die Anfrage zu ermitteln.

Vorteile und Einschränkungen der Ähnlichkeitssuche

Die Ähnlichkeitssuche ist ein leistungsfähiges Verfahren, das sich besonders für Anwendungen mit unstrukturierten Daten eignet. Dennoch ist es wichtig, ihre Grenzen zu kennen und für jede Aufgabenstellung die passenden Techniken und Metriken zu wählen.

Zu den Vorteilen zählen:

• Effizienz: Die Ähnlichkeitssuche ermöglicht eine schnelle und präzise Ergebnisfindung, da die Elemente mithilfe spezialisierter Algorithmen logisch indexiert werden. Diese können die ähnlichsten Objekte in großen Datensätzen finden – ohne jedes Element vollständig vergleichen zu müssen.
• Personalisierung: Anwendungen können mithilfe von Ähnlichkeitssuchen maßgeschneiderte Empfehlungen erzeugen. Sie analysieren das Verhalten und die Vorlieben von Nutzern und erstellen Vektor-Embeddings, die deren Interessen abbilden. So lassen sich schnell passende Produkte, Artikel oder Medien vorschlagen.
• Vielseitigkeit/Skalierbarkeit: Da diverse und komplexe Datentypen wie Text, Video oder Audio effizient durchsucht werden können, lässt sich das Verfahren flexibel an verschiedenste Einsatzszenarien anpassen – wie z. B. inhaltsbasiertes Filtern, Betrugserkennung und viele weitere.
• Kosteneffizienz: Die Effizienz der Ähnlichkeitssuche führt zu geringeren Betriebskosten und besserer Performance. Durch optimierte Indexierungstechniken und zielgerichtete Algorithmen sinkt der Zeit- und Rechenaufwand, um ähnliche Elemente zu finden. Dies kann für sehr große Datasets von großem Vorteil sein.

Zu den Einschränkungen zählen:

• Komplexität: Die Erstellung von Vektor-Embeddings, die Auswahl geeigneter Ähnlichkeitsmaße sowie die Implementierung effizienter Index- und Query-Verfahren erfordern tiefes Fachwissen in Informatik und Datenmanagement. Dies kann für Unternehmen eine Hürde darstellen, wenn sie eigene Systeme aufbauen möchten, jedoch nicht über die erforderlichen technischen Kompetenzen verfügen.
• Hoher Ressourcenbedarf: Auch wenn die Ähnlichkeitssuche eine kosteneffiziente Option für große Datenmengen sein kann, entstehen dennoch Aufwände je nach Einsatzszenario. Die Generierung von Embeddings, der Aufbau von Indizes und das Ausführen von Abfragen können viel Zeit und Rechenleistung beanspruchen. Dies kann zu höheren Kosten und anspruchsvolleren Infrastrukturvorgaben führen.
• Datenvorbereitung: Um relevante Ergebnisse zu erzielen, benötigt die Ähnlichkeitssuche qualitativ hochwertige Daten und eine gründliche Vorverarbeitung. Rohdaten müssen häufig bereinigt, normalisiert und in ein geeignetes Format überführt werden, bevor Embeddings erstellt werden können. Dieser Schritt ist oft zeitintensiv.
• Datenschutz: Der Schutz sensibler Daten und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben sind besonders in produktiven Umgebungen entscheidend. Dies erhöht die Komplexität und den Gesamtaufwand bei der Implementierung eines solchen Systems.

Zentrale Konzepte der Ähnlichkeitssuche

Ein solides Verständnis der Kernkonzepte der Ähnlichkeitssuche ist entscheidend, um die Technologie effektiv in Anwendungen einzusetzen. Die folgenden Techniken und Technologien greifen dabei ineinander, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Vektorrepräsentation

Bei der Vektorrepräsentation werden Merkmale und Eigenschaften von gespeicherten Inhalten in numerische Vektoren in einem mehrdimensionalen Raum umgewandelt. Diese Vektoren erfassen die wesentlichen Charakteristika eines Datenobjekts – wie z. B. die Bedeutung von Wörtern in Texten, visuelle Elemente in Bildern oder Muster in Audiodaten. Der resultierende Vektor, der ein Objekt beschreibt, ist dessen Embedding. Durch die Erstellung von Vektoren sowohl für Daten als auch für Abfragen kann eine Vektordatenbank Abstände effizient messen und so die Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Objekten und Suchanfragen bestimmen.

Distanzmaße

Distanzmaße sind ein zentraler Bestandteil der Ähnlichkeitssuche, da sie die Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit zwischen Vektoren quantifizieren. Die Wahl des passenden Distanzmaßes hängt von der Art der Daten und vom Anwendungsfall ab. Häufig eingesetzte Distanzmaße sind die euklidische Distanz, die den direkten Abstand zwischen zwei Punkten misst, die Kosinusähnlichkeit, die den Winkel zwischen zwei Vektoren bewertet, sowie die Jaccard-Ähnlichkeit, die sich besonders für den Vergleich unterschiedlich großer Merkmalsmengen eignet.

Techniken und Algorithmen der Ähnlichkeitssuche

Organisationen wählen eine Ähnlichkeitssuchmethode abhängig vom Ziel ihrer Anwendung. Zum Beispiel: Geht es um den Aufbau eines Systems für Anomalieerkennung, Bildsuche oder Natural Language Processing? Diese Techniken nutzen die genannten Distanzmaße, um ihre Aufgaben zu erfüllen. Zwei weit verbreitete Ansätze sind KNN und ANN, wobei im Folgenden KNN beschrieben wird:

k-Nearest-Neighbor (KNN): Bei einer auf KNN basierenden Ähnlichkeitssuche wird ein Abfragevektor mit einer Menge von Datenvektoren verglichen. Der Algorithmus identifiziert die „k“ Datenpunkte, die der Abfrage gemäß des gewählten Distanzmaßes – wie der euklidischen Distanz oder der Kosinusähnlichkeit – am nächsten liegen. KNN sagt die Kategorie oder den Wert neuer Daten voraus, indem es diese mit ähnlichen Nachbarn im Datenbestand vergleicht. Ähnliche Datenpunkte liegen typischerweise nahe beieinander im Vektorraum.

Allerdings berechnet KNN die Distanzen zu allen Datenpunkten, was den Prozess insbesondere bei großen Datenmengen rechenintensiv macht. Trotz dieses Aufwands ist KNN in vielen Bereichen wirkungsvoll, wie z. B. in Empfehlungssystemen, der Bilderkennung oder der Anomalieerkennung.

Approximate nearest neighbor, oder ANN: ANN ist eine Technik der Ähnlichkeitssuche, mit der sich Elemente in einem Datensatz effizient finden lassen, die dem Vektor einer Suchanfrage sehr nahekommen – ohne dabei die exakte Distanz zu jedem einzelnen Punkt berechnen zu müssen. Dieser Ansatz eignet sich besonders für große Datenbestände, bei denen eine vollständig exakte Suche zu viel Rechenleistung erfordern würde. ANN-Algorithmen wie Locality-Sensitive Hashing (LSH) oder baumbasierte Methoden führen eine ungefähre Suche durch, indem sie die Dimensionalität der Daten reduzieren oder Indexstrukturen verwenden, um potenzielle Treffer schnell einzugrenzen. Die Ergebnisse sind nicht immer vollständig exakt, aber für praktische Anwendungen meist präzise genug. ANN kommt häufig in Bereichen wie der Bildsuche oder der Verarbeitung natürlicher Sprache zum Einsatz.

Anwendungen der Ähnlichkeitssuche

Die Ähnlichkeitssuche wird in vielen unterschiedlichen Anwendungen eingesetzt. Nutzer begegnen ihr beispielsweise in Empfehlungssystemen von Streamingdiensten oder bei Suchmaschinenergebnissen. Darüber hinaus spielt diese Technik auch in Bereichen wie Finanzwesen und Datensicherheit eine wichtige Rolle. Nachfolgend finden Sie weitere verbreitete Einsatzszenarien der Ähnlichkeitssuche:

• Bildsuche: Wenn eine KI-Anwendung Bilder anhand einer Suchanfrage oder eines Beispielbilds finden soll, nutzt sie meist die Ähnlichkeitssuche. Das System wandelt Bilder in Feature-Vektoren um, sodass Algorithmen diese Vektoren mit den im Datensatz gespeicherten vergleichen und Bilder mit ähnlichen Eigenschaften identifizieren können. Anschließend ruft das System effizient die ähnlichsten Bilder aus einer großen Datenbank ab. Dies ist beispielsweise bei Reverse Image Search hilfreich, bei der Nutzer ein Bild hochladen, um ähnliche oder identische Bilder zu finden, oder in Content-based Image Retrieval Systemen, die Bilder auf Basis textlicher Beschreibungen abrufen. In einem weiteren Beispiel der Fertigungsqualitätssicherung werden Bilder neu produzierter Teile mit bekannten guten und schlechten Mustern verglichen, um auffällige Teile zur weiteren Prüfung zu identifizieren.
• Empfehlungssysteme: Wenn Ihnen in einer Händler-App oder bei einem Streamingdienst personalisierte Empfehlungen angezeigt werden, basiert dies auf der Ähnlichkeitssuche Ihrer Präferenzen und bisherigen Verhaltensmuster. Diese Systeme wandeln Nutzerpräferenzen und Merkmalsdaten der Produkte in Vektoren um und indexieren sie in einem hochdimensionalen Raum, in dem auch die Produktvektoren abgelegt sind. Anschließend wird die Ähnlichkeit zwischen diesen Vektoren anhand von Metriken wie Kosinusähnlichkeit oder euklidischer Distanz berechnet. Das Ergebnis ist eine Liste von Produkten, die mit hoher Wahrscheinlichkeit Ihrem Geschmack entsprechen. Ein Filmempfehlungssystem erfasst beispielsweise Ihre bisherigen Auswahlentscheidungen und Präferenzen als Vektoren, sodass Filme empfohlen werden können, die denen ähneln, die Sie bereits gesehen und positiv bewertet haben. Durch ihre Fähigkeit, schnelle und präzise Personalisierung zu ermöglichen, ist die Ähnlichkeitssuche zu einem zentralen Baustein im E-Commerce, bei Streamingdiensten und auf Social-Media-Plattformen geworden.
• Betrugserkennung: Wenn Händler oder Finanzinstitute nach betrügerischen Transaktionen suchen, kommt häufig die Ähnlichkeitssuche zum Einsatz. Sie hilft dabei, ungewöhnliche Muster oder Anomalien zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten. Durch die Repräsentation von Transaktionen oder Nutzerverhalten als Vektoren können neue Datenpunkte mit historischen Daten verglichen werden, um die nächsten Nachbarn zu identifizieren. Weicht ein neuer Vorgang deutlich von diesen ab, kann er als verdächtig markiert werden. Die Ähnlichkeitssuche ist daher ein zentrales Tool im Finanzsektor und in anderen Branchen, um Verluste zu vermeiden und Sicherheitsrisiken zu minimieren.
• Exploration von Geschäftsdaten: Die Ähnlichkeitssuche kann beispielsweise Führungskräften helfen, Unternehmensdaten mit natürlichen Sprachabfragen zu erkunden, anstatt SQL-Abfragen formulieren zu müssen. In Kombination mit RAG können Datenerkundung und Visualisierung zu einem dialogorientierten Prozess werden – zwischen einer Person und einem tabellarischen Datensatz oder einem semistrukturierten Dokumentenarchiv.
• Gesundheitswesen und Arzneimittelentdeckung: Die Gesundheits- und Biotechbranche nutzt die Ähnlichkeitssuche auf vielfältige Weise. Durch die Vektorisierung großer Datenmengen können kontextuell relevante Studien, Wirkstoffe oder Mechanismen entdeckt werden, die bei herkömmlicher, schlüsselwortbasierter Suche möglicherweise übersehen würden. Dies erleichtert neue Erkenntnisse und Zusammenhänge. In chemischen Datenbanken und Wirkstoffbibliotheken kann die Ähnlichkeitssuche potenzielle Treffer anhand pharmakologischer Eigenschaften identifizieren und so die Wirkstoffentwicklung beschleunigen und Kosten senken. Dieselben Mustererkennungsfähigkeiten helfen zudem, neue Beziehungen in Genexpressionsdaten, Proteinsequenzen und anderen umfangreichen biologischen oder chemischen Datensätzen aufzudecken.

Tools und Bibliotheken

Es gibt eine Reihe von Tools und Bibliotheken, die Unternehmen bei der effizienten Implementierung von Ähnlichkeitssuchen unterstützen – jedoch unterscheiden sie sich in ihren Ansätzen und Funktionen. Im Folgenden sind einige Beispiele:

• Annoy, kurz für Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah, ist eine leichte und effiziente Bibliothek für die ungefähre Suche nach nächsten Nachbarn, entwickelt von Spotify. Sie eignet sich besonders für Anwendungen, bei denen Geschwindigkeit und Speichereffizienz entscheidend sind. Annoy erstellt eine baumartige Struktur zur Indexierung von Vektoren, wodurch sich ähnliche Elemente sehr schnell auffinden lassen. Die Bibliothek kann in verschiedene Programmierumgebungen integriert werden, darunter Python und C++.
• Faiss, kurz für Facebook AI Similarity Search, ist eine Open-Source-Bibliothek von Facebook AI Research, die inzwischen breit eingesetzt wird – unter anderem in Empfehlungssystemen, der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Faiss ist für leistungsstarke Ähnlichkeitssuchen optimiert und kann Milliarden von Vektoren auf einer einzigen Maschine verarbeiten. Die Bibliothek unterstützt verschiedene Distanzmaße und Indexierungsverfahren, darunter Flat, Inverted File (IVF) und Hierarchical Navigable Small World (HNSW) Graphen.
• Milvus ist eine Open-Source- und Cloud-native Vektordatenbank, die für Ähnlichkeitssuchen in unterschiedlichsten Datentypen wie Bildern, Videos und Texten entwickelt wurde. Milvus unterstützt verschiedene Indexierungsalgorithmen und Distanzmaße und kann sowohl in der Cloud als auch in einer Lite-Version auf einem Gerät betrieben werden. Die Datenbank ist für ihre Flexibilität und einfache Integration mit Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Frameworks bekannt und wird daher häufig für vielfältige Ähnlichkeitssuchanwendungen genutzt.
• Pinecone ist eine cloudbasierte Vektordatenbank, die für groß angelegte Ähnlichkeitssuchen entwickelt wurde. Sie vereinfacht das Speichern, Indexieren und Abfragen hochdimensionaler Vektoren und eignet sich für Aufgaben wie Empfehlungssysteme, Bildsuche oder Natural Language Processing. Pinecone unterstützt mehrere Distanzmaße und bietet APIs, die eine schnelle Integration in bestehende Systeme ermöglichen.
• Oracle AI Database ist eine multimodale Datenbank, die native KI-Vectorsuche direkt auf den strategischen Datenbeständen großer Unternehmen bereitstellt. Entwickler können damit KI-gestützte Ähnlichkeitssuchen ohne die Verwaltung oder Integration mehrerer Datenbanken realisieren – ohne Abstriche bei Funktionalität, Sicherheit oder Konsistenz. Sowohl große Unternehmen als auch schnell wachsende Start-ups nutzen sie für hochentwickelte KI-basierte Suchanwendungen.

Ähnlichkeitssuche mit Oracle AI Vector Search optimieren

Planen Sie den Einsatz von Ähnlichkeitssuchen in Ihren Anwendungen oder nutzen Sie diese bereits? Dann sollten Sie Ihre Daten nicht zur KI bringen. Lassen Sie stattdessen Oracle die KI und die Ähnlichkeitssuche direkt zu Ihren Geschäftsdaten bringen – in einer vereinfachten, unternehmensgerechten Architektur.

Native AI Vector Search in Oracle AI Database erleichtert es Ihnen, Ähnlichkeitssuchen gemeinsam mit anderen Datentypen zu entwickeln, bereitzustellen und zu betreiben. Dazu zählen relationale Daten, Text, JSON, räumliche Daten und Graphdaten – alles in einer einzigen Datenbank, die Sie zudem kostenfrei testen können.

Oracle AI Vector Search – mit Funktionen wie Dokumentenimport, Transformation, Chunking, Embedding, Ähnlichkeitssuche und RAG mit einem LLM Ihrer Wahl – steht nativ in der Datenbank oder über APIs zur Verfügung.

Bauen Sie Ähnlichkeitssuchfunktionen auf Oracle Cloud Infrastructure auf, und Sie erhalten KI, die für den Unternehmenseinsatz entwickelt wurde – mit Skalierbarkeit, Performance, hoher Verfügbarkeit und integrierter Sicherheit in der Datenmanagementplattform, die Ihre KI-Anwendung unterstützt.

Häufig gestellte Fragen zur Ähnlichkeitssuche

Wie kann die Ähnlichkeitssuche meinem Unternehmen zugutekommen?

Ein KI-gestütztes Vektorsuchsystem erleichtert es Mitarbeitern erheblich, Datenbestände und Dokumente mit natürlich formulierten Anfragen zu durchsuchen. Zudem unterstützt es personalisierte Services (wie z. B. Empfehlungssysteme im Onlinehandel), indem relevante Inhalte gezielt vorgeschlagen werden.

Welche Datentypen können für die Ähnlichkeitssuche verwendet werden?

Die Ähnlichkeitssuche kann mit allen Daten genutzt werden, für die Vektor-Embeddings vorliegen. Häufig kommt sie bei unstrukturierten oder semistrukturierten Daten zum Einsatz, darunter Text, Bilder, Videos und Audiodateien.

Wie verbessert die Ähnlichkeitssuche das Kundenerlebnis?

Die Ähnlichkeitssuche ermöglicht personalisierte Empfehlungen und Inhalte auf Basis individueller Präferenzen und früherer Interaktionen. So erhalten Kunden relevantere Vorschläge und ein deutlich individuelleres Nutzungserlebnis.

Wie skalierbar ist die Ähnlichkeitssuche für große Datenmengen?

Die Ähnlichkeitssuche ist hoch flexibel und sehr gut skalierbar. Durch die Indexierung von Vektordaten lassen sich auch umfangreiche Datenbestände effizient durchsuchen und passende Ergebnisse schnell zur Verfügung stellen.