Vektor-Datenbanken Vergleich 2026

Vektor-Datenbanken sind zentral für RAG und Similarity Search. Dieser Vergleich deckt 6 führende Lösungen ab.

Schnell-Vergleich

DB	Self-Hosted	Cloud	VRAM	Skalierung	AI Features
Qdrant	✅ Ja	✅ Ja	Niedrig	Hoch	Hybrid Search
Weaviate	✅ Ja	✅ Ja	Mittel	Hoch	Generative Search
Milvus	✅ Ja	✅ Ja	Hoch	Sehr hoch	Advanced Indexing
Chroma	✅ Ja	❌ Nein	Niedrig	Mittel	Simple + Fast
pgvector	✅ Ja	✅ Ja	Niedrig	Hoch	PostgreSQL Native
Pinecone	❌ Nein	✅ Cloud	Managed	Cloud	Fully Managed

Qdrant

Best für: Production RAG, Hybrid Search

docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant

Pros: Rust-Performance, Hybrid Search (BM25+Vector)
Cons: Weniger Ecosystem als Weaviate

Weaviate

Best für: Graphbasierte AI-Apps, Generative Search

Generative Search Beispiel:

Query
  ↓
Vector Search → Retrieve Top-K
  ↓
Generative Result (mit LLM)

Milvus

Best für: Cloud-Scale (Millionen Vektoren)

Performance: Schneller als Qdrant/Weaviate bei großen Mengen

Chroma

Best für: Lokal entwickeln, schneller Start

import chromadb
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection(name="my_docs")
collection.add(
    documents=["Doc1", "Doc2"],
    ids=["id1", "id2"]
)
results = collection.query(
    query_embeddings=[[...]], n_results=5
)

pgvector (PostgreSQL)

Best für: Bestehende PostgreSQL-Infrastruktur

CREATE EXTENSION vector;
CREATE TABLE embeddings (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  text TEXT,
  embedding vector(1536)
);
CREATE INDEX ON embeddings USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops);

Pinecone

Best für: Vollständig managed (keine Infra-Last)

Kost: ~$0.10 pro 1M vectors/Monat

Empfehlung nach Use Case

POC lokal: Chroma
Production Self-Hosted: Qdrant oder Weaviate
Large Scale: Milvus
Fully Managed: Pinecone
PostgreSQL Native: pgvector