Was ist Vector Search?
Vector Search ist der verwaltete Dienst von Google Cloud für Vektor-Ähnlichkeitssuche, heute Teil der Gemini Enterprise Agent Platform (ehemals Vertex AI). Der Dienst hieß ursprünglich Matching Engine und zwischenzeitlich Vertex AI Vector Search. Er basiert auf dem ScaNN-Algorithmus (Scalable Nearest Neighbors) von Google Research, derselben Retrieval-Technologie, die Google Search, YouTube und Google Play antreibt. Er führt Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN) aus: Statt jeden Vektor exakt zu vergleichen, findet er die ähnlichsten Vektoren näherungsweise und damit auch über Milliarden von Einträgen mit niedriger Latenz.
Das Problem, das Vector Search löst: Moderne KI-Anwendungen wandeln Texte, Bilder und andere Daten in Embeddings um, also numerische Vektoren, deren Nähe inhaltliche Ähnlichkeit ausdrückt. Eine klassische relationale Suche ist dafür ungeeignet. Vector Search indexiert diese Embeddings und beantwortet Ähnlichkeitsabfragen in Echtzeit. Damit bildet der Dienst die Abrufebene für Retrieval-Augmented Generation (z.B. über RAG Engine), semantische Suche und Empfehlungssysteme.
Kernfunktionen
- ANN-Suche mit ScaNN: Approximate-Nearest-Neighbor-Suche auf Basis des ScaNN-Algorithmus liefert relevante Treffer über sehr große Datasets bei niedriger Latenz. Die Recall-Messung erlaubt es, Genauigkeit und Geschwindigkeit gegeneinander abzuwägen.
- Hybride Suche und Filter: Vector Search kombiniert dichte Embeddings (semantisch) mit dünnbesetzten Embeddings (keywordbasiert). Boolesche Filter (Restricts) auf numerische und textuelle Attribute schränken Suchen auf Teilmengen der Daten ein.
- Flexible Anbindung: Index-Endpunkte lassen sich über öffentliche Endpunkte oder privat über VPC-Peering und Private Service Connect bereitstellen. Streaming-Updates aktualisieren den Index nahezu in Echtzeit.
- Integration ins KI-Ökosystem: Der Dienst arbeitet mit Vertex-AI-Embeddings sowie Frameworks wie LangChain und LlamaIndex zusammen und unterstützt multimodale Suche über Text- und Bild-Embeddings.
Typische Anwendungsfälle
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Eine Anwendung ruft zu einer Nutzerfrage die relevantesten Dokumentabschnitte aus dem Vektorindex ab und übergibt sie als Kontext an ein LLM. So werden Antworten auf aktuellen, unternehmenseigenen Daten geerdet und Halluzinationen reduziert.
Semantische Suche über Unternehmensdaten: Ein Unternehmen durchsucht große Dokument- oder Produktbestände nach Bedeutung statt nach exakten Stichworten. Nutzer finden passende Inhalte auch dann, wenn ihre Formulierung von der hinterlegten Beschreibung abweicht.
Empfehlungssysteme: Eine Plattform schlägt zu einem Produkt oder Inhalt ähnliche Einträge vor, indem sie deren Embeddings im Vektorraum vergleicht. Diese Technik treibt Empfehlungen bei großen Anbietern wie eBay und Mercado Libre an.
Vorteile
- Bewährte Retrieval-Technologie: ScaNN ist dieselbe Grundlage, die Google Search, YouTube und Google Play nutzen
- Skalierung auf sehr große Embedding-Datasets bei niedriger Latenz für Echtzeitanwendungen
- EU-Regionen, private Endpunkte (PSC/VPC) und CMEK-Unterstützung für Anforderungen an Datensouveränität
Integration mit innFactory
Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Einführung und Betrieb dieses Service.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was ist Vector Search (ehemals Vertex AI Vector Search)?
Vector Search ist Google Clouds verwalteter Dienst für Vektor-Ähnlichkeitssuche, früher als Matching Engine und zuletzt als Vertex AI Vector Search bekannt, heute Teil der Gemini Enterprise Agent Platform. Er basiert auf dem ScaNN-Algorithmus von Google Research und führt Approximate-Nearest-Neighbor-Suche (ANN) über sehr große Embedding-Datasets aus. Anwendungen indexieren Embeddings und fragen die nächstgelegenen Vektoren mit niedriger Latenz ab.
Wann sollte ich Vector Search einsetzen?
Der Dienst eignet sich, wenn Sie über große Mengen an Embeddings schnell die ähnlichsten Vektoren finden müssen. Typische Szenarien sind Retrieval-Augmented Generation zur Anreicherung von LLM-Antworten, semantische Suche über Dokumentbestände sowie Empfehlungssysteme für Produkte und Inhalte. Auch multimodale Suche über Text und Bild ist möglich.
Was kostet Vector Search?
Die Abrechnung ist infrastrukturbasiert. Sie zahlen pro Knotenstunde für die Compute-Knoten beziehungsweise Replikate, die den bereitgestellten Index hosten, sowie für den Aufbau und die Aktualisierung des Index. Die Kosten skalieren mit Datasetgröße, Anzahl der Replikate und Abfragevolumen. Verbindliche Preise nennt die offizielle Vertex-AI-Preisseite.
Ist Vector Search in der EU verfügbar und wie sieht die Anbindung aus?
Ja. Der Dienst ist in EU-Regionen verfügbar, darunter europe-west1 (Belgien) und europe-west4 (Niederlande). Index-Endpunkte lassen sich öffentlich oder privat über VPC-Peering und Private Service Connect (PSC) bereitstellen. Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) werden unterstützt, was den Einsatz bei Anforderungen an Datensouveränität erleichtert.
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