Ab 65 $ pro Monat · Gratis-Tarif🇺🇸
Graphdatenbank mit Vektorsuche, GraphRAG-Bausteinen und Aura Agent, als verwaltete AuraDB oder selbst betrieben.
Vektor- und KI-Datenbanken (Oktober 2026)
Diese Kategorie umfasst Datenbanken, die Vektoren für KI-Suche, Retrieval-Augmented Generation und das Gedächtnis von Agenten speichern und durchsuchen.
In diesem Ratgeber:17 ToolsVor dem Kauf klärenWorauf es bei Vektor- und KI-Datenbanken (Oktober 2026) ankommtFragen
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Ab 20 $ pro Monat · Gratis-Tarif🇺🇸
Vollständig verwaltete Vektordatenbank mit integrierten Embedding-Modellen, Volltextsuche und Assistenten-Baustein für RAG-Anwendungen.
Nutzungsbasiert · Gratis-Tarif🇩🇪
Open-Source-Vektordatenbank aus Berlin, als verwaltete Cloud, Hybrid Cloud in eigener Infrastruktur oder Private Cloud.
Ab 73 $ pro Monat · Gratis-Tarif🇺🇸
Mandantenfähige Graphdatenbank für GraphRAG und Agenten-Gedächtnis, mit Vektor- und Volltextsuche, selbst betrieben oder als Cloud.
Ab 1 $ nutzungsbasiert · Gratis-Tarif🇺🇸
Verteilte Graphdatenbank mit Vektorsuche für GraphRAG, Betrugserkennung und Kundenanalyse, als Cloud-Dienst oder selbst betrieben.
Ab 16 $ pro MonatInternational verfügbar
Serverlose Such-Engine auf Objektspeicher für Vektor-, Volltext- und hybride Suche, mit Regionen in Nordamerika, Europa und Asien-Pazifik.
Ab 0,05 $ nutzungsbasiert · Gratis-Test🇳🇴
Such- und Vektorplattform mit Hybrid-Suche und maschinell gelerntem Ranking in der Abfrage, als Open Source oder als Vespa Cloud.
Ab 45 $ pro Monat · Gratis-Tarif🇳🇱
Open-Source-Vektordatenbank aus Amsterdam mit gehosteten Embedding-Modellen und einem Query Agent für Abfragen in natürlicher Sprache.
Ab 197 $ pro Monat · Gratis-Tarif🇺🇸
Verwaltete Vektordatenbank auf Basis von Milvus mit Hybrid-Suche, Free-Tarif, AWS, Google Cloud und Azure sowie BYOC.
Kostenlos🇺🇸
Open-Source-Embedding-Datenbank mit einer API aus vier Funktionen, lokal nutzbar oder als verwaltete Chroma Cloud.
Preis auf Anfrage · Gratis-Tarif🇬🇧
In-Memory-Graphdatenbank mit Vektorsuche, GraphRAG-Werkzeugen und MCP-Anbindung, als Open-Source-Community-Edition oder Enterprise.
Kostenlos🇨🇳
Offenes Embedding-Modell der Beijing Academy of AI für über 100 Sprachen mit dichter, spärlicher und Multi-Vektor-Suche in einem Modell.
Kostenlos🇺🇸
Eingebettete Open-Source-Datenbank für multimodale KI-Daten auf Basis des Lance-Spaltenformats, mit Vektor-, Volltext- und SQL-Suche.
Kostenlos🇭🇰
Open-Source-RAG der Universität Hongkong, das aus Dokumenten einen Wissensgraphen baut und Fragen über Graph und Vektoren beantwortet.
Kostenlos🇩🇪
Offizieller MCP-Server von Qdrant, der KI-Assistenten ein semantisches Gedächtnis auf Basis der Vektordatenbank Qdrant gibt.
KostenlosInternational verfügbar
Verteilte Open-Source-Vektordatenbank unter dem Dach der LF AI & Data Foundation, für Milliarden Vektoren und hybride Suche.
KostenlosInternational verfügbar
Open-Source-Erweiterung für PostgreSQL, die Vektoren neben den übrigen Daten speichert und nach Ähnlichkeit durchsucht.
Worauf es bei Vektor- und KI-Datenbanken (Oktober 2026) ankommt
Diese Kategorie umfasst Datenbanken, die Vektoren für KI-Suche, Retrieval-Augmented Generation und das Gedächtnis von Agenten speichern und durchsuchen. Sie gliedert sich in drei Bereiche: eigenständige Vektordatenbanken, Graphdatenbanken mit Vektorsuche für Wissensgraphen und GraphRAG sowie Embedding-Speicher, die in eine Anwendung eingebettet sind oder eine bestehende Datenbank wie PostgreSQL erweitern. Sie finden verwaltete Cloud-Dienste und Open-Source-Projekte zum Selbstbetrieb.
Der KI-Anteil dieser Systeme ist die Ähnlichkeitssuche. Ein Embedding-Modell wandelt Text, Bilder oder andere Inhalte in Vektoren um, und die Datenbank liefert die Einträge, die einer Anfrage am nächsten sind, oft kombiniert mit Stichwortsuche und Filtern. Manche Produkte erzeugen Embeddings selbst, ordnen Treffer neu oder übersetzen Fragen in Alltagssprache in Abfragen. Graphdatenbanken ergänzen die Beziehungen zwischen Einträgen, sodass ein Sprachmodell zusammenhängende Fakten erhält.
Klären Sie vor der Auswahl, wer die Datenbank betreibt. Open Source gibt Ihnen Kontrolle, bringt aber Updates, Backups und Überwachung ins eigene Team. Verwaltete Dienste rechnen nach Verbrauch, Arbeitsspeicher oder Speicherplatz ab und verlangen oft einen monatlichen Mindestumsatz. Prüfen Sie die verfügbaren Regionen, ob Single Sign-on und Audit-Logs in Ihrem Tarif enthalten sind, und die Lizenz von Open-Source-Projekten, denn manche schränken den Betrieb als Dienst für Dritte ein.
Häufige Fragen zu Vektor- und KI-Datenbanken (Oktober 2026)
Brauche ich eine eigene Vektordatenbank?
Nicht immer. Wenn Sie bereits PostgreSQL betreiben, reicht für mittlere Mengen oft eine Erweiterung wie pgvector. Eigene Vektordatenbanken helfen bei sehr großen Beständen, vielen Mandanten oder Funktionen wie integrierten Embeddings und hybrider Suche.
Wann lohnt sich eine Graphdatenbank für KI?
Wenn Antworten von Beziehungen zwischen Einträgen abhängen, etwa zwischen Kunden, Verträgen und Produkten. GraphRAG verbindet das Durchlaufen des Graphen mit Vektorsuche, damit das Sprachmodell zusammenhängende Fakten erhält.
Können die Vektoren in der EU bleiben?
Die meisten verwalteten Dienste bieten EU-Regionen, teils nur in bezahlten Tarifen, und Open-Source-Datenbanken laufen auch im eigenen Rechenzentrum. Die Region wählen Sie beim Anlegen des Index.
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