Wie Vektorsuche LLMs präziser macht

Large Language Models (LLMs) werden erst dann zum Wachstumstreiber, wenn sie auf unternehmensspezifisches Wissen zugreifen können. Vektorsuche ermöglicht es, in Hochgeschwindigkeit relevanten Kontext für KI-Modelle bereitzustellen. Wie funktioniert die Technologie und wie lässt sie sich integrieren?

Viele Unternehmen setzen bereits Large Language Models ein – sei es, um mit intelligenten Chatbots den Kundenservice zu verbessern oder die eigenen Mitarbeiter zu unterstützen. Doch wir alle kennen das Problem: Hundertprozentig verlassen kann man sich auf die Antworten nicht. Denn LLMs neigen dazu, falsche Zusammenhänge herzustellen oder schlichtweg zu halluzinieren. Nur, wenn es gelingt, die Ergebnisqualität zu verbessern, bringt KI in der Praxis den gewünschten Erfolg. Entscheidend dafür sind die Daten, auf die die Modelle zugreifen.

Standardmäßig werden LLMs wie ChatGPT, Gemini und Claude mit riesigen Datenmengen aus dem Internet trainiert. Dadurch haben sie zwar ein breites Basiswissen, kennen aber unternehmensspezifische Inhalte nicht. Organisationen stehen daher vor der Herausforderung, die KI mit relevantem Kontext zu versorgen, damit sie spezifische Aufgaben korrekt ausführen kann. Hier kommen RAG (Retrieval Augmented Generation) und Vektorsuche ins Spiel. Statt KI-Modelle mit eigenen Daten zu trainieren – was aufwändig und teuer wäre – wird nachträglich eine Wissensbasis angebunden. Wenn ein Anwender eine Anfrage eingibt, sucht RAG in den verfügbaren Quellen nach relevanten Inhalten und übergibt die Ergebnisse an das LLM. Damit dies schnell und zuverlässig funktioniert, ist die richtige Suchtechnologie entscheidend.

Was ist Vektorsuche?

Während traditionelle, stichwortgesteuerte Suche wörtlich nach Begriffen sucht, geht Vektorsuche semantisch vor: Sie versteht die Bedeutung eines Begriffs und kann Verknüpfungen zu verwandten Inhalten herstellen. Wenn ein Anwender zum Beispiel „Auto“ eingibt, findet er auch Dokumente, die den Begriff „Fahrzeug“ oder „Kraftfahrzeug“ enthalten.

Vektorsuche bringt im Vergleich zur lexikalischen Suche viele Vorteile. Gerade in Unternehmensdokumenten, die voller Fachbegriffe, Abkürzungen oder freier Formulierungen sind, stellt Vektorsuche sicher, dass das LLM die richtigen Informationen findet und nicht an der Wortwahl scheitert. Auch wenn ein Anwender den exakten Begriff nicht kennt, zu dem er Informationen sucht, erhält er relevante Ergebnisse. Sogar dann, wenn er seine Suchanfrage in einer anderen Sprache formuliert. Dabei ist die Vektorsuche nicht auf Texte beschränkt, sondern kann verschiedene Medientypen durchsuchen, ganz gleich ob Bild, Audio oder Video. Dadurch findet sie auch Fotos, Clips und Tonaufzeichnungen, die zur Anfrage passen. So sind Unternehmen in der Lage, sämtliche Wissensquellen über eine zentrale Suchtechnologie miteinander zu verbinden und für KI-Modelle verfügbar zu machen.

So funktioniert die Vektorsuche

Auf technischer Ebene ist die Vektorsuche komplex, implementieren lässt sie sich dank integrierter Plattformen wie Elasticsearch jedoch schnell und einfach. Semantische Suche basiert auf einem komplett anderen Prinzip als klassische Stichwortsuche.

Zunächst werden Dokumente in sinnvolle Textabschnitte (Chunks) zerlegt und durch sogenannte Embedding- Modelle geschickt. Diese spezialisierten Sprachmodelle wandeln jeden Textabschnitt in einen Vektor um – eine numerische Darstellung, die nicht einzelne Wörter, sondern deren Bedeutung und Kontext abbildet. Anschließend werden die Vektoren indexiert. Ähnliche Inhalte erzeugen ähnliche Vektoren. Stellt ein Nutzer eine Anfrage, wird auch diese in einen Vektor übersetzt. Die Suchmaschine vergleicht dann die Abstände im Vektorraum und liefert genau die Ergebnisse, die semantisch am ähnlichsten sind – selbst wenn diese völlig andere Formulierungen verwenden.

Warum Quantisierung wichtig ist

Bei allen Vorteilen hat Vektorsuche den Nachteil, dass sie deutlich rechen- und speicherintensiver ist als klassische Stichwortsuche. Das liegt vor allem an den langen Zahlenketten, aus denen Vektoren bestehen. Diese zu vergleichen erfordert nicht nur viel Arbeitsspeicher und Rechenleistung, sondern kann auch länger dauern als herkömmliche Suche.

Um eine hohe Performance zu gewährleisten und Kosten zu reduzieren, spielt Quantisierung eine zentrale Rolle. Darunter versteht man ein Verfahren, das Vektoren komprimiert, sodass sie nur noch einen Bruchteil des ursprünglichen Speichers benötigen. Bei der BBQ-Optimierung (Better Binary Quantization) werden die normalerweise 32-Bit großen Zahlen zum Beispiel auf 8 Bit oder sogar 1 Bit verkleinert. Der Clou: Die komprimierten Vektoren lassen sich direkt durchsuchen, ohne dass sie erst wieder dekomprimiert werden müssen. Dadurch wird die Vektorsuche erheblich beschleunigt und funktioniert mindestens genauso performant wie traditionelle Stichwortsuche.

Erst das Zusammenspiel aus hochwertiger Datenbasis und intelligenter Suche stellt sicher, dass KI-Anwendungen in der Praxis zuverlässig funktionieren.

Steve Kearns, Elastic

Ein hybrider Ansatz liefert die besten Ergebnisse

LLMs können über Vektorsuche im Zusammenspiel mit RAG schnell relevanten Kontext finden, um bessere Antworten zu generieren. Komplett ersetzen kann die semantische Suche die Stichwortsuche aber nicht. Letztere ist immer dann überlegen, wenn ein Anwender gezielt nach einem Dokument sucht, in dem bestimmte Begriffe verwendet werden. Hier liefert die Stichwortsuche sofort den richtigen Treffer, während die Vektorsuche deutlich mehr Ergebnisse ausgibt als eigentlich gewünscht. In der Praxis hat sich gezeigt, dass eine Kombination aus beiden Verfahren die besten Erfolge erzielt.

Die Stichwortsuche findet zunächst exakte, wörtliche Übereinstimmungen, die semantische Suche erweitert diese um zusätzlichen Kontext. Anschließend werden die Ergebnisse zusammengeführt und KI-gestützt nach Relevanz sortiert. So entsteht ein vollständiges Bild, das Präzision bietet, wenn das Suchziel eindeutig ist, aber auch verlässliche Antworten liefert, wenn Anwender alternative Begriffe eingeben oder mehrdeutige Anfragen stellen.

Einfache Integration via MCP

Am besten lässt sich ein hybrider Suchansatz mithilfe einer Plattform einführen, die Tools zur Vektorisierung und Quantisierung mit einer leistungsfähigen Suchmaschine und RAG-Funktionalität vereint.

Diese kann dann über gängige KI-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex oder direkt über MCP (Model Context Protocol) an KI-Anwendungen angebunden werden. Bei Letzterem handelt es sich um einen neuen Standard, der die Kommunikation von KI-Agenten sowohl untereinander als auch mit externen Tools vereinfacht. Wenn eine Funktionalität als MCP Server bereitgestellt wird, können KI-Anwendungen direkt darauf zugreifen, ohne dass eine Schnittstelle programmiert werden muss.

Fazit

Hybride Suche in Kombination mit RAG schafft die Voraussetzung, um Large Language Models mit präzisem, unternehmensrelevantem Wissen zu versorgen. Sie ermöglicht es, Kontext deutlich schneller und verlässlicher bereitzustellen und hebt damit die Qualität von KI-Antworten auf ein neues Niveau. Doch selbst die beste Suchtechnologie ist nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreift. Unvollständige, veraltete oder schlecht strukturierte Inhalte führen zwangsläufig zu ungenauen Ergebnissen. Eine gute Datenhygiene bleibt daher unverzichtbar. Erst das Zusammenspiel aus hochwertiger Datenbasis und intelligenter Suche stellt sicher, dass KI-Anwendungen in der Praxis zuverlässig funktionieren.