KI-Datenbank aufsetzen: Schritt für Schritt zur Datenbasis für KI

Bevor technische Entscheidungen getroffen werden, lohnt sich ein Blick auf zwei häufige Hürden bei KI-Projekten: mangelnde Datenqualität und fehlende Dateninfrastruktur. Unternehmen, die Daten in isolierten Systemen und Silos verwalten, müssen deren gezielte Erschließung und Integration für die jeweilige KI-Anwendung einplanen. Eine durchdachte KI-Datenstrategie hilft dabei, Datenqualität, Zugriffsrechte und technische Anforderungen auf den geplanten KI-Einsatz abzustimmen. Wie Unternehmen Datensilos überwinden und eine belastbare Datenbasis aufbauen, zeigt unser Blogartikel zum Datenmanagement im Unternehmen.

Was ist eine KI-Datenbank?

Der Begriff "KI-Datenbank" wird für unterschiedliche Datenbanksysteme verwendet, die Daten für Anwendungen der künstlichen Intelligenz bereitstellen oder zusätzliche KI-Funktionen anbieten. Dazu können klassische relationale Datenbanken, Datenplattformen mit Machine-Learning-Funktionen und Systeme für Vektorsuche gehören. Welche Funktionen benötigt werden, hängt vom Anwendungsfall ab: etwa Modelltraining, analytische Abfragen oder die Suche nach passenden Informationen für ein Sprachmodell.

Damit gewinnen das Konzipieren einer KI-Datenstrategie und das strukturierte Aufsetzen einer KI-ready Datenarchitektur auch für deutsche Unternehmen an Bedeutung.

"Eine Datenbank mit KI erstellen" kann auch bedeuten, KI bei der Entwicklung eines Datenmodells oder beim Schreiben von SQL-Code einzusetzen. Solche Entwürfe sollten auf fachliche Richtigkeit, Sicherheit und Leistung geprüft und zunächst in einer Testumgebung erprobt werden. Unkontrollierte Schreibrechte auf produktive Datenbanken sind dafür nicht erforderlich.

Schritte zur Einrichtung einer KI-Datenbank

1. Zieldefinition und KI-Datenstrategie

• Bevor eine KI-Datenbank aufgesetzt wird, ist eine klare Definition der Ziele von essenzieller Bedeutung. Welche Probleme sollen mit der KI gelöst werden? Eine solche Zieldefinition hilft dabei, die Art und Struktur der benötigten Daten festzulegen.

• In einem nächsten Schritt wird eine gründliche Analyse der vorhandenen Daten durchgeführt, um deren Qualität, Umfang und Relevanz für die KI-Modelle zu bewerten und eine KI-Datenstrategie auszuarbeiten.

2. Auswahl des Datenbanktyps

• Es gibt verschiedene Arten von Datenbanken, die für KI geeignet sind, darunter relationale (SQL), NoSQL- und Vektordatenbanken. Daten- und Analyseplattformen können zusätzlich integrierte Funktionen für maschinelles Lernen anbieten.

• Relationale Datenbanken (z.B. MySQL, PostgreSQL) eignen sich für strukturierte Daten, die in einem festen Schema vorliegen.

• NoSQL-Datenbanken unterstützen unterschiedliche Datenmodelle. MongoDB speichert beispielsweise Dokumente mit flexibler Struktur, während Cassandra ein Wide-Column-Modell verwendet. Ihre Eignung hängt von den Daten und den benötigten Abfragen ab.

• Google BigQuery bietet mit BigQuery ML Funktionen für maschinelles Lernen. TensorFlow Extended (TFX) ist dagegen eine Plattform für produktive ML-Pipelines und kein Datenbanksystem. Die offizielle TFX-Dokumentation beschreibt die Komponenten für Datenverarbeitung, Training und Bereitstellung.

Datenbanktypen für KI-Projekte im Vergleich

Tabelle 1: Datenbanktypen und ihre typischen Einsatzfelder in KI-Projekten. Hinweis: Die Wahl des Datenbanktyps hängt von Datenvolumen, Struktur und dem konkreten KI-Anwendungsfall ab. In der Praxis kommen häufig hybride Architekturen zum Einsatz.

Bei der Auswahl zählen neben Datenvolumen und Struktur auch Abfragetyp, Änderungsrate, Berechtigungen und Betriebskosten. Prüfen Sie außerdem, ob sich die benötigten Funktionen in der vorhandenen Infrastruktur abbilden lassen. Für Vektorsuche kann beispielsweise eine Erweiterung wie pgvector in PostgreSQL infrage kommen; eine separate Vektordatenbank ist nicht grundsätzlich erforderlich.

Welche Datenbanktypen und Architekturen sich für unterschiedliche Anforderungen eignen, beleuchtet unser Artikel zur Datenarchitektur im Unternehmen.

3. Datenbereinigung und -vorbereitung

• Die Qualität der Datengrundlage ist entscheidend für den Erfolg jeder KI-Anwendung. Daher sollten die Daten gründlich bereinigt werden, um Fehler, Duplikate oder Inkonsistenzen zu vermeiden.

• Eine normierte Struktur und Formatierung der Daten sind wichtig, um sicherzustellen, dass die entsprechenden Modelle zuverlässig zu arbeiten vermögen.

4. Datenspeicherung und Zugriffskontrollen

• Beim Aufsetzen einer KI-Datenbank muss darauf geachtet werden, dass die Daten sicher und effizient gespeichert werden. Überlegungen zu Datenschutz und Zugriffskontrollen sind besonders dann wichtig, wenn KI-Modelle auf sensible Daten zugreifen sollen.

• Zugriffskontrollen müssen sicherstellen, dass Nutzer:innen und KI-Anwendungen nur auf freigegebene Daten zugreifen. Für die Einhaltung der DSGVO sind zusätzlich unter anderem Rechtsgrundlage, Verarbeitungszweck, Datenumfang und Löschfristen zu prüfen. Einen umfassenden Überblick über DSGVO-konformen KI-Einsatz bietet unser Leitfaden zu KI und Datenschutz.

• Bei einer KI-Suche müssen Berechtigungen auch für abgeleitete Textabschnitte, Suchindizes und gespeicherte Antworten gelten. Änderungen an Zugriffsrechten und Löschungen in den Quellsystemen sind in diese Verarbeitung zu übernehmen. Bei externen Diensten hilft außerdem die Prüfung von Anbieterbedingungen und Datenflüssen. Unser Artikel zur digitalen Souveränität im Unternehmen vertieft Fragen zu Datenkontrolle und Anbieterabhängigkeiten.

5. Integration von Machine-Learning-Tools

• Viele Datenbanken lassen sich über Schnittstellen und Datenpipelines mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-Learn verbinden. Das erleichtert die Bereitstellung von Daten für Training, Tests und Evaluation. Ob die Verarbeitung in der Datenplattform oder in einer separaten Umgebung erfolgt, hängt von der Architektur ab.

• Frameworks wie LangChain können Sprachmodelle mit Datenquellen und Werkzeugen verbinden. Sie unterstützen beispielsweise den Informationsabruf für Chatbots. Datenbankanbindung, Berechtigungen und die Verarbeitung von Fehlern müssen dabei gezielt umgesetzt werden.

• Ein geeigneter Datenzugriff kann die Bereitstellung relevanter Informationen verbessern. Er führt jedoch nicht automatisch zu schnellerem Lernen: Beim Modelltraining werden Parameter angepasst; bei einer RAG-Anwendung werden Informationen zur Beantwortung einer Anfrage abgerufen.

Eigene Daten für einen Chatbot erschließen

Für eine dokumentenbasierte Wissenssuche kann Retrieval-Augmented Generation (RAG) eingesetzt werden. Dabei werden freigegebene Inhalte beispielsweise aus Dokumenten oder einem Unternehmens-Wiki übernommen, in sinnvolle Textabschnitte aufgeteilt und mit Quellen- und Berechtigungsinformationen versehen.

Ein Suchindex macht diese Inhalte auffindbar. Häufig werden zusätzlich Embeddings erstellt, also numerische Repräsentationen für die Ähnlichkeitssuche. Je nach Anwendung kommen Vektor-, Volltext- oder kombinierte Suchverfahren infrage. Bei einer Anfrage werden passende, für die Person freigegebene Inhalte abgerufen und dem Sprachmodell als Kontext übergeben.

Das Modell formuliert daraus eine Antwort, die mit Fundstellen überprüfbar sein sollte. Fehlende Informationen müssen erkennbar bleiben. Änderungen und Löschungen in den Quellen sind im Index nachzuführen; Zugriffsrechte müssen auch beim Abruf wirksam sein.

Bei strukturierten Daten kann stattdessen eine kontrollierte Abfrage über freigegebene Schnittstellen oder SQL erforderlich sein. Welche Anbindung geeignet ist, ergibt sich aus Daten und Fragestellung.

IBM Think erläutert das RAG-Verfahren. RAG benötigt für den Informationsabruf kein erneutes Training des Sprachmodells, verhindert aber weder fehlerhafte Antworten noch Halluzinationen zuverlässig.

KI-Strategie und Datenarchitektur: Wo anfangen?

Eine leistungsfähige KI-Datenbank schafft eine technische Grundlage; eine klare KI-Strategie hilft, sie auf die passenden Anwendungen auszurichten. Unser Whitepaper "KI im Unternehmen einführen" zeigt, wie Sie KI strategisch planen, welche Voraussetzungen zu schaffen sind und wie eine nachhaltige Implementierung gelingt.

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Technologien und Tools für KI-Datenplattformen

Es existieren verschiedene Tools, die beim Aufbau einer KI-Datenbank für mittelständische Unternehmen nützlich sein können, als da wären:

• Google BigQuery ML: Mit BigQuery ML lassen sich unterstützte Modelle über SQL erstellen, trainieren und auswerten. Für bestimmte Verfahren kann die Verarbeitung innerhalb von BigQuery erfolgen. Bei externen Modellen oder angebundenen Diensten sind zusätzliche Datenflüsse und Berechtigungen zu prüfen. Die Google-Cloud-Dokumentation zu BigQuery ML beschreibt die verfügbaren Verfahren.

• Amazon S3 und AWS Glue: S3 bietet eine skalierbare Speichermöglichkeit, während AWS Glue dabei hilft, Daten so aufzubereiten, dass sie leicht in ETL-Prozesse integriert werden können.

• Databricks und Apache Spark: Tools wie Databricks oder Apache Spark eignen sich für die Verarbeitung großer Datenmengen und für die Arbeit mit verteilten Datenpipelines.

Neben klassischen Tools wie Google BigQuery ML oder Apache Spark kommen zunehmend spezialisierte Lösungen wie Microsoft Fabric Lakehouse, Snowflake Cortex sowie Vektordatenbanken wie Qdrant und Pinecone zum Einsatz. Frameworks wie LangChain unterstützen die Verbindung von Sprachmodellen mit Datenquellen und Werkzeugen; die konkrete Datenbankanbindung hängt von den verfügbaren Schnittstellen ab. Auch SAP AI Core bietet moderne Möglichkeiten zur Integration von KI in Unternehmensdatenlandschaften.

Best Practices für eine effektive KI-Datenbank

• Datensicherung: Regelmäßige Backups und erprobte Wiederherstellungsverfahren helfen, die Folgen von Datenverlust zu begrenzen. Vollständigkeit, Konsistenz und fachliche Richtigkeit der Daten müssen zusätzlich geprüft werden.

• Überwachung der Datenbankleistung: Da KI-Anwendungen oft große Datenmengen verarbeiten, ist eine kontinuierliche Leistungsüberwachung notwendig, um Engpässe oder Verzögerungen frühzeitig zu erkennen.

• Datenaktualität sicherstellen: Aktualisierung und Versionierung sollten zum Anwendungsfall passen. Für Training und Evaluation sind nachvollziehbare Datenstände erforderlich; bei einer Wissenssuche müssen relevante Änderungen zeitnah übernommen werden. Aktualität allein verhindert keine Verzerrungen. Auch Repräsentativität und Herkunft der Daten sind zu prüfen.

• Evaluation neuer KI-Frameworks: Neue Frameworks und Datenbankfunktionen sollten bei konkretem Bedarf geprüft werden. Entscheidend sind Kompatibilität, Sicherheit, Wartbarkeit und messbarer Nutzen. Änderungen zunächst in einer Testumgebung erproben.
• Qualität der KI-Anbindung testen: Prüfen Sie typische Abfragen und fachlich geprüfte Testfragen, Quellenbezug, Berechtigungen und den Umgang mit fehlenden Informationen. Berücksichtigen Sie außerdem Antwortzeiten, Kosten sowie Änderungen und Löschungen im Suchindex. Unser Beitrag zur KI-gestützten Softwareentwicklung in der Engineering-Praxis erläutert die Bedeutung aussagekräftiger Tests und fachlicher Verifikation.

FAQ: KI-Datenbank aufsetzen

Was ist der Unterschied zwischen einer herkömmlichen und einer KI-Datenbank?

Der Begriff "KI-Datenbank" bezeichnet keine einheitliche Datenbankklasse. Gemeint sind Datenbanksysteme, die Daten für KI-Anwendungen bereitstellen oder zusätzliche KI-Funktionen anbieten. Auch klassische Datenbanken können diese Aufgaben unterstützen. Entscheidend sind passende Schnittstellen, Abfrageverfahren und die Anforderungen des jeweiligen Einsatzes.

Welche Datenbanken eignen sich besonders für KI-Projekte?

Die Auswahl hängt von Daten und Abfragen ab. Relationale Datenbanken eignen sich für strukturierte Daten, Dokumentendatenbanken für flexible Dokumentmodelle. Für semantische Suche kommen Vektordatenbanken oder Erweiterungen wie pgvector infrage. BigQuery, Snowflake und Databricks bieten Daten- und Analysefunktionen; TFX ist eine Plattform für ML-Pipelines.

Braucht jedes Unternehmen eine eigene KI-Datenbank?

Nein. Vorhandene Datenbanken und Datenplattformen können je nach Anwendung ausreichen. Auch verteilte Quellen lassen sich über geeignete Schnittstellen und Suchindizes erschließen. Wichtig sind Datenqualität, nachvollziehbare Zugriffsrechte und verlässliche Aktualisierung. Ob eine zusätzliche Datenbank nötig ist, ergibt sich aus dem konkreten Anwendungsfall.

Welche Datenqualität brauche ich für KI-Projekte?

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Fehlerhafte, inkonsistente oder veraltete Daten führen zu unzuverlässigen Ergebnissen. Vor dem Aufsetzen einer KI-Datenbank sollten Unternehmen daher eine Datenqualitätsanalyse durchführen: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Relevanz der vorhandenen Daten sind die entscheidenden Kriterien.

Wie hängen Datenmanagement und KI-Datenbank zusammen?

Eine KI-Datenbank ist die technische Infrastruktur, Datenmanagement ist die organisatorische und strategische Grundlage dafür. Es legt fest, wie Daten erfasst, bereinigt, gepflegt und zugänglich gemacht werden. Auch verteilte Quellen können genutzt werden, wenn Zuständigkeiten, Datenqualität und Schnittstellen geklärt sind. Eine gemeinsame Datenstrategie verbindet diese Aufgaben.

Wie verbindet man einen Chatbot mit der eigenen Datenbank?

Die Anbindung erfolgt über freigegebene Schnittstellen und kontrollierte Abfragen. Für Dokumentenwissen kann RAG relevante Inhalte abrufen und dem Sprachmodell als Kontext bereitstellen. Strukturierte Daten lassen sich etwa über geprüfte SQL-Abfragen erschließen. Berechtigungen, Quellenbezug und Tests sind erforderlich; die Anbindung verhindert keine fehlerhaften Antworten.

Fazit: Die Bedeutung einer soliden KI-Datenbank

Da Daten das Rückgrat vieler Geschäftsmodelle sind, ist das Aufsetzen einer KI-Datenbank eine Investition in die Dateninfrastruktur eines Unternehmens. Eine gut strukturierte und optimierte KI-Datenbank kann die effiziente Bereitstellung von Daten für Machine-Learning-Modelle unterstützen und die Grundlage für eine erfolgreiche und nachhaltige KI-Strategie schaffen.

Unternehmen, die in diesen Bereich investieren, können die Voraussetzungen für fundierte Analysen und die Automatisierung geeigneter Geschäftsprozesse verbessern. Eine fundierte Implementierung von KI baut auf einer kohärenten Datenstrategie auf. Man sollte sich also davor hüten, die Datenhaltung stiefmütterlich zu behandeln.