Vier Datenbank-Skills für KI-Apps
Couchbase: Daten sind der KI-Treibstoff
Daten sind gleichzeitig Motor und Treibstoff bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Anwendungen. Entsprechend zentral ist die Rolle der Datenbank. Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbank-Plattform, hat in einem Statement zusammengefasst, was sie mitbringen muss, um KI-tauglich zu sein.
Hohe Leistung und Skalierbarkeit in allen Lebenslagen sind im Datenbank-Umfeld auch 2024 noch immer keine Selbstverständlichkeit. Dabei sind beide nur zwei der elementaren Fähigkeiten, die eine KI-geeignete Datenbank mitbringen muss. Darüber hinaus stellt KI jedoch noch ganz eigene, sehr spezifische Anforderungen an den Funktionsumfang einer Datenbank.
Couchbase beschreibt in einem Statement vier elementare Fähigkeiten, die eine KI-fähige Datenbank besitzen muss:
- Flexibles Datenmodell: Das wahrscheinlich größte Problem bei der Entwicklung und Optimierung von KI-Anwendungen sind geeignete Daten, sowohl quantitativ als auch qualitativ. Dabei ist der Großteil der verfügbaren Daten unstrukturiert, gleichzeitig produzieren KI-Anwendungen selbst eine Unmenge an unstrukturierten Daten. Eine Datenbank benötigt deshalb ein flexibles Datenmodell (JSON), das diese Daten nutzen, speichern, verarbeiten und bereitstellen kann.
- Multimodell-Struktur: Flexibilität ist auch bei der Datenbank-Architektur gefragt. Multimodell-Datenbanken machen Multi-Database-Architekturen überflüssig, die separate Datenbanken für die verschiedenen Speicher- und Abfrageformate (SQL, NoSQL) einsetzen. Diese Datenbanken reduzieren Aufwand und Fehlerquellen und vereinfachen so das Daten-Management. Zugleich senken sie das Risiko von KI-Halluzinationen.
- Edge-Features: Immer mehr KI-Apps werden am Edge eingesetzt – und das häufig in Verbindung mit KI-Tools aus der Cloud. In diesen Szenarien sind Datenbanken nötig, die Daten-Hosting und -verarbeitung dezentral bei niedrigsten Latenzzeiten beherrschen, um Daten für KI-Anwendungen sowohl in der Cloud, am Edge als auch im Endgerät in Echtzeit bereitstellen zu können.
- Vector Search: Ein immer wichtiger werdendes Datenbank-Feature im KI-Umfeld ist Vector Search (VS). Bei der Vektorsuche soll mit Hilfe von Machine Learning der Kontext unstrukturierter Daten erfasst werden, meist für semantische Suchen. Die VS-Fähigkeit einer Datenbank erspart den Einsatz separater Vektor-Datenbanken, senkt damit sowohl die Komplexität als auch die Kosten und verbessert so den Return-on-Invest.
„KI ist auf Datenbanken angewiesen, die Daten bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Apps schnell und unkompliziert bereitstellen“, erklärte Paul Salazar, Area Vice President Central and Eastern Europe bei Couchbase. „Für KI-Anwendungen prädestinierte Datenbanken punkten mit besonderen Features wie Edge-Handling oder Vector Search, die den Einsatz separater Datenbanken für spezifische Teilaspekte überflüssig machen und so einem der größten KI-Probleme gleich an der Wurzel begegnen: der zu großen Komplexität.“
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