Qdrant oder pgvector? Die richtige Vektordatenbank für den Mittelstand

pgvector reicht, wenn Sie bereits PostgreSQL betreiben und eine KI-Suche über eine überschaubare Menge Textabschnitte mit einfachen Filtern brauchen. Qdrant ist die bessere Wahl bei großen Dokumentenbeständen, vielen Filtern wie Berechtigungen und Abteilungen und wenn eine hybride Suche aus Bedeutung und Stichworten gewünscht ist. Beide sind quelloffen und lassen sich auf Servern in Deutschland betreiben.

Wer eine KI-Dokumentensuche oder einen Chatbot mit Firmenwissen plant, stößt schnell auf die Frage nach der Vektordatenbank. Was das überhaupt ist, erklärt der Beitrag Vektordatenbanken einfach erklärt. Hier geht es um die Auswahl.

Was die beiden unterscheidet

pgvector ist eine Erweiterung für die verbreitete Datenbank PostgreSQL. Vektoren liegen in einer normalen Tabelle neben anderen Daten und werden mit SQL abgefragt. Qdrant ist eine eigenständige, in Rust geschriebene Datenbank, die ausschließlich für Vektorsuche gebaut ist und unter der Apache-2.0-Lizenz steht.

Der entscheidende Punkt: Filter

In Unternehmen ist selten „finde die ähnlichsten Texte“ gefragt, sondern „finde die ähnlichsten Texte, die diese Person sehen darf, aus Abteilung X, nicht älter als zwei Jahre“. Laut Dokumentation filtert pgvector bei Näherungsindizes nach dem Index-Scan, was bei strengen Filtern zu wenigen oder fehlenden Treffern führen kann; dafür gibt es Gegenmittel wie iterative Scans oder Partitionierung. Qdrant wendet Filter auf Metadaten direkt in der Suche an. Je mehr Filter, desto eher spricht das für Qdrant. Mehr dazu im Beitrag Berechtigungen in der KI-Suche.

Hybride Suche: Bedeutung plus Stichwort

Reine Bedeutungssuche findet „Urlaubsanspruch“, wenn nach „freie Tage“ gefragt wird – aber nicht zuverlässig die Artikelnummer „HX-2040“. Qdrant kombiniert dafür dichte Vektoren (Bedeutung) mit dünnen Vektoren (Stichworte) und führt die Ergebnislisten zusammen, etwa mit Reciprocal Rank Fusion. Wie das funktioniert, zeigt der Beitrag Hybride Suche.

Entscheidungshilfe

Wichtiger als die Datenbank

Die Wahl der Datenbank entscheidet selten allein über die Qualität. Mindestens genauso wichtig sind die Aufteilung der Dokumente in Abschnitte, das gewählte Embedding-Modell und die Pflege der Daten. Der Beitrag Embeddings einfach erklärt beschreibt den Zusammenhang.

Wir setzen für Kundenprojekte in der Regel Qdrant ein, selbst gehostet in Deutschland, als Grundlage unserer KI-Dokumentensuche.

Häufig gestellte Fragen

Was ist pgvector?

Eine quelloffene Erweiterung für PostgreSQL, die Vektoren speichert und Ähnlichkeitssuche per SQL ermöglicht. Sie eignet sich, wenn PostgreSQL schon im Einsatz ist.

Ist Qdrant schneller als pgvector?

Pauschal lässt sich das nicht sagen; es hängt von Datenmenge, Index und Filtern aus. Qdrants Vorteil liegt vor allem bei vielen Filtern und eingebauter hybrider Suche.

Kann ich später von pgvector zu Qdrant wechseln?

Ja. Die Dokumente werden neu eingebettet oder die vorhandenen Vektoren übertragen. Bei sauber gebauter Anbindung ist das ein überschaubarer Schritt.

Brauche ich überhaupt eine eigene Vektordatenbank?

Für kleine Sammlungen nicht unbedingt – Open WebUI bringt eine eingebaute Lösung mit. Bei vielen Dokumenten, automatischer Aktualisierung und Rechten lohnt sich eine eigene.

Sie planen eine KI-Suche? Lassen Sie uns über die Kontaktseite die passende Architektur besprechen.