26%
Prognozowany udział w pełni elektrycznych pojazdów (BEV, bez hybryd) w europejskim parku samochodowym do 2035 roku, w porównaniu z 4% w 2025 r.
BCG2035Europa
Spezialisierte Datenbank zur Speicherung von Embeddings, also numerischen Darstellungen der Bedeutung von Inhalten. Ermöglicht schnelles Suchen nach semantisch ähnlichen Dokumenten, Bildern oder Textabschnitten für RAG und Empfehlungen.
Warum das wichtig ist
Ermöglicht die Suche nach Bedeutung, nicht nach Wörtern: Eine Anfrage nach „Budget für Werbung“ findet ein Dokument über „Kosten einer Kampagne“. Dies ist der Motor für RAG und semantische Suchmaschinen.
Was ohne das fehlt
Ohne Vektor-Datenbank sieht die Suche nur wörtliche Wörter – Synonyme und Paraphrasen gehen verloren, und der AI-Assistent hat keinen Kontext zur Verfügung.
Wann es verwendet wird
Bei semantischer Suche, AI-Assistenten auf Basis eigener Kenntnisse und Empfehlungen ähnlicher Inhalte.
Wie wir es einsetzen
Suche nach ähnlichen Artikeln und Textabschnitten aus der Dokumentation vor der Antwort des AI-Assistenten.
Zahlen, die man kennen sollte
Akronyme in Zahlen
88%
Meta podaje, że ponad 88% z 137 000 usuniętych reklam oszukańczych w Polsce zostało wykrytych automatycznie przed zgłoszeniem.
Meta09/2026Polen
2 500 000 000 000 USD
Prognozowane światowe wydatki na AI w 2026 roku.
Gartner2026weltweit
Zahlen aus demselben Feld — gesammelt in unserer Marktdatenbank.