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ClickHouse + Vector Search

Analytics-Datenbank mit Funktionen für Vektorähnlichkeitssuche.

ClickHouse + Vector Search bezeichnet den Einsatz der Analytics-Datenbank ClickHouse als skalierbare Datenplattform, die neben klassischen SQL-Analysen auch Vektorähnlichkeitssuche ermöglicht. Dadurch lassen sich numerische Repräsentationen (Vektoren) von Texten, Bildern oder Events speichern und nach „semantischer Nähe“ abfragen – z. B. für KI-Suche, Empfehlungen oder RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Was ist ClickHouse (und warum Vector Search darin)?

ClickHouse ist eine spaltenorientierte OLAP-Datenbank, optimiert für sehr schnelle Aggregationen über große Datenmengen (Logs, Events, Metriken). Mit Vector Search wird ClickHouse zusätzlich zu einem Vektorspeicher: Zu jedem Datensatz kann ein Embedding-Vektor abgelegt werden, der dann per Distanzmaß (z. B. Cosine/Euclid) für „Nearest Neighbor“-Abfragen genutzt wird. Das ist besonders attraktiv, wenn Vektorsuche und Analytics ohnehin auf denselben Daten stattfinden sollen.

Wie funktioniert Vector Search in ClickHouse? (vereinfacht)

  • 1) Daten vorbereiten: Inhalte (z. B. Dokumente, Tickets, Produkttexte) werden in Chunks zerlegt (siehe Chunking (Text-Chunking)) und mit einem Embeddings-Modell in Vektoren umgewandelt.
  • 2) Speichern: Text/Metadaten (Quelle, Timestamp, Nutzer, Sprache) und der Vektor werden gemeinsam in ClickHouse gespeichert.
  • 3) Abfragen: Eine Nutzerfrage wird ebenfalls embedded. ClickHouse sucht die ähnlichsten Vektoren (Top-k) und filtert zusätzlich per SQL (z. B. nur „letzte 30 Tage“, nur bestimmte Mandanten/Produkte).
  • 4) Nutzen in KI-Workflows: Die Treffer dienen als Kontext für ein Large Language Model (LLM) (z. B. ChatGPT) – typisch in RAG (Retrieval-Augmented Generation). Optional folgt Re-Ranking (Neu-Rangordnung).

Wofür ist ClickHouse + Vector Search sinnvoll?

  • Semantische Suche über Event- und Logdaten: Neben „Keyword“-Suche kann man ähnliche Fehlermeldungen, Tickets oder Runbooks finden.
  • RAG auf Unternehmenswissen: Dokumente + Nutzungsmetriken in einer Plattform: Retrieval (Vektorsuche) und Auswertung (Analytics) zusammen.
  • Hybrid-Ansätze: Kombination aus SQL-Filtern, BM25/Keywords und Vektorsuche (siehe Hybrid Search (BM25 + Vektor)) für bessere Qualität.
  • Personalisierung & Empfehlungen: Nutzer- oder Produkt-Embeddings plus schnelle Aggregationen (z. B. „ähnliche Produkte, aber nur auf Lager“).

Beispiel (praxisnah)

Ein Support-Team speichert alle Tickets in ClickHouse. Pro Ticket-Chunk wird ein Embedding gespeichert. Bei einer neuen Anfrage sucht ClickHouse die 10 ähnlichsten Fälle, filtert per SQL auf denselben Produkttyp und aktuelle Version und liefert die passenden Textstellen. Ein LLM erzeugt daraus eine Antwort mit geringerem Halluzinationsrisiko (siehe Halluzinationen (Hallucinations)) – weil es auf echte Quellen gestützt wird.

Vorteile und Grenzen

  • Vorteile: Sehr schnelle Analytics, gute Skalierung für Events/Logs, SQL-Filter + Vektorsuche in einem System, weniger Datenbewegung zwischen „Analytics DB“ und Vektordatenbank (Vector Database).
  • Grenzen: Für reine „Vector-first“-Anwendungen können spezialisierte Vektor-Datenbanken mehr Features bieten (z. B. komplexere Index-/Tuning-Optionen). Außerdem hängen Qualität und Kosten stark von den verwendeten Embeddings und der Chunking-Strategie ab.

Merksatz: ClickHouse + Vector Search ist besonders stark, wenn du semantische Suche und harte Business-Filter/Reporting auf denselben Daten brauchst – etwa für KI-gestützte Suche, Observability oder RAG-Pipelines in Automationen (z. B. mit n8n und Automatisierung (Automation)).