Empfohlene Vektor-Datenbanken (VDB) für Drupal - Übersicht über KI-Anbieter

Die Vector Datenbanken sind zu einem Schlüsselelement moderner KI-Anwendungen in Drupal geworden. Dank der Integration mit dem KI-Suchmodul ermöglichen sie semantische Inhaltssuche, Reduzierung von Halluzinationen in KI-Chatbots und die Implementierung von erweiterten RAG (Retrieval Augmented Generation) Funktionen. Die Wahl des richtigen VDB-Anbieters kann erhebliche Auswirkungen auf die Leistung, Kosten und Skalierbarkeit Ihrer KI-Lösung in Ihrem Drupal-Projekt haben.

Drupal-Entwickler stehen vor einem Dilemma: Welches VDB Provider-Modul sollen sie wählen? Sollen sie sich für eine selbst gehostete Lösung wie Milvus oder Postgres entscheiden, oder einen verwalteten Cloud-Dienst wie Pinecone nutzen? Was sind die Unterschiede in den Kosten, technischen Anforderungen und der Skalierbarkeit? Welche Lösung ist am besten für kleine Projekte und welche für Unternehmensanwendungen geeignet? Diese Fragen tauchen immer häufiger auf, wenn Teams sich entscheiden, KI-Suche in ihren Drupal-Projekten zu implementieren.

In diesem Artikel finden Sie einen umfassenden Überblick über alle 5 verfügbaren VDB Provider-Module für Drupal: Milvus, Pinecone, Postgres, Azure KI-Suche und SQLite. Wir stellen einen detaillierten Vergleich jeder Lösung vor, einschließlich Nutzungsstatistiken, technischen Anforderungen, Vor- und Nachteilen sowie praktischen Tipps zur Auswahl des richtigen Anbieters für Ihr Projekt. Sie erfahren, welches Modul am beliebtesten ist, welches eine stabile Version hat und welches am besten für Ihren speziellen Anwendungsfall geeignet ist.

In diesem Artikel:

• Was sind Vektor-Datenbanken und warum sind sie wichtig für Drupal?
• Überblick über die verfügbaren VDB Provider-Module - empfohlene Vektor-Datenbanken
• Empfohlene Vektor-Datenbanken für Drupal - Modulvergleich
• Welches Modul für Vektor-Datenbanken sollten Sie wählen? Entscheidungshilfe
• Was sind die technischen Anforderungen für Vektor-Datenbanken in Drupal?
• Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu Vektor-Datenbanken
• Empfohlene Vektor-Datenbanken - Zusammenfassung
• Möchten Sie KI-Suche implementieren oder eine RAG-Lösung in Drupal erstellen?

Was sind Vektor-Datenbanken und warum sind sie für Drupal wichtig?

Vektor-Datenbanken sind spezialisierte Systeme zur Speicherung und Suche von Daten in Form von Vektoren, d.h. numerische Darstellungen von Inhalten, die eine semantische Vergleichs- und Suche ermöglichen.

Im Kontext von Drupal AI, ermöglicht die Integration mit dem KI-Suchmodul:

• Semantische Inhaltsuche - Ergebnisse basierend auf Bedeutung, nicht nur auf Schlüsselwörtern finden.
• Reduzierung von Halluzinationen in KI-Chatbots - genaue Informationen aus Ihrer eigenen Inhaltsdatenbank bereitstellen.
• Retrieval Augmented Generation (RAG) - Anreichern von LLM-Antworten mit Kontext von Ihrer Website.
• Integration mit Views - mit der Search API erweiterte Ansichten mit semantischer Suche erstellen.

Alle VDB Provider-Module für Drupal fungieren als Zwischenschicht zwischen dem KI-Suchmodul und einer bestimmten Vektor-Datenbank und ermöglichen die flexible Auswahl einer auf die Bedürfnisse des Projekts zugeschnittenen Lösung.

Überblick über die verfügbaren VDB Provider-Module - empfohlene Vektor-Datenbanken

Stand 2. November 2025 bietet die Drupal-Community 5 VDB Provider-Module an. Jedes von ihnen hat einzigartige Funktionen und Anwendungsfälle. Im Folgenden finden Sie einen detaillierten Überblick über Vektor-Datenbanken.

1. Milvus VDB Provider – die beliebteste Wahl

Das Milvus VDB Provider-Modul ist derzeit die am weitesten verbreitete Lösung in der Drupal-Community. Es bietet die Möglichkeit, zwischen einer selbst gehosteten Option (Open Source Milvus-Server) und einem Cloud-Managed-Service (Zilliz Cloud) zu wählen.

• Nutzungsstatistiken: 292 Seiten (beliebtestes Modul)
• Status: Beta (Versionen 1.0.x und 1.1.x)
• Erstellungsdatum: 25. Oktober 2024

Vorteile von Milvus:

• Größte Benutzergemeinschaft - 292 Seiten verwenden dieses Modul.
• Flexibilität der Umsetzung - Auswahl zwischen Selbst-Hosting und Cloud.
• Aktive Entwicklung - 7 Maintainer auf Drupal.org, regelmäßige Updates.
• Gute Unterstützung - Die Organisationen FreelyGive und Soapbox unterstützen die Entwicklung der Lösung.
• Integration mit DDEV - fertige Beispiele für Docker Compose-Konfigurationen.

Nachteile von Milvus:

• Keine stabile Version – alle Versionen sind in der Beta-Phase.
• Höhere Komplexität - erfordert zusätzliche Infrastruktur (Milvus-Server oder Zilliz-Abonnement).
• Mehr offene Fehler – 7 offene Fehler in der Warteschlange (Stand 2. November 2025).

Wann sollte man Milvus wählen?

Milvus sollte in Betracht gezogen werden, wenn Sie:

• eine skalierbare Lösung für größere Projekte benötigen,
• eine Wahl zwischen Selbst-Hosting und Cloud wünschen,
• die beliebteste Lösung mit einer großen Gemeinschaft wünschen,
• Erfahrung in der Infrastrukturverwaltung haben oder ein Budget für Zilliz Cloud haben.

2. Pinecone VDB Provider - cloudbasierter Service

Pinecone VDB Provider ist ein Modul, das Drupal mit Pinecone integriert, einem verwalteten Vektordatenbank-Service in der Cloud. Es ist die ideale Wahl für Teams, die sich nicht um die Infrastrukturverwaltung kümmern möchten.

• Nutzungsstatistiken: 217 Seiten
• Status: Beta (Versionen 1.0.x und 1.1.x)
• Erstellungsdatum: 25. Oktober 2024

Vorteile von Pinecone:

• Verwalteter Service - keine Notwendigkeit, die eigene Infrastruktur zu warten.
• Einfache Installation - erfordert nur ein Pinecone Serverless-Konto und einen API-Schlüssel.
• Gute Code-Qualität- 0 offene Bugs in der Issues-Liste.
• Aktive Weiterentwicklung - Unterstützung von Soapbox, Innoraft und FreelyGive.
• Integration mit Search API - volle Integration mit Views und die Möglichkeit, die Ergebnisse von Search API Database/SOLR zu boosten.

Nachteile von Pinecone:

• Kosten für Abonnement - erfordert ein kostenpflichtiges Pinecone-Konto (obwohl ein Einsteigerpaket vorhanden ist).
• Abhängigkeit von einem externen Service - keine Kontrolle über die Infrastruktur.
• Begrenzung auf serverlose Architektur - das Modul unterstützt nur Pinecone Serverless, nicht das Modell auf Pod-Infrastruktur-Basis (Einsatz von eigenen Containern).
• Kleinere Community - 217 Seiten im Vergleich zu 292 bei Milvus.

Wann sollte man sich für Pinecone entscheiden?

Sie sollten sich für Pinecone entscheiden, wenn Sie:

• die Verwaltung der Infrastruktur vermeiden möchten,
• ein Budget für einen verwalteten Cloud-Service haben,
• eine schnelle Implementierung ohne Serverkonfiguration benötigen,
• Wert auf Stabilität legen und nicht Ihre eigene Infrastruktur warten möchten.

3. Postgres VDB Provider - Open Source mit pgvector

Postgres VDB Provider verwendet die pgvector Erweiterung für PostgreSQL und bietet eine Open-Source-Lösung, die sich einer bekannten und bewährten relationalen Datenbank bedient.

• Nutzungsstatistiken: 249 Seiten
• Status: Alpha (Version 1.0.x)
• Erstellungsdatum: 15. Oktober 2024

Vorteile von Postgres:

• Kostenloses Open-Source-Tool - keine Lizenzierungskosten.
• Einsatz von bekannter Technologie - PostgreSQL wird von den meisten Cloud-Providern breit unterstützt.
• Gute Leistung - PostgreSQL hat einen starken Ruf in Bezug auf Zuverlässigkeit und Performance.
• Einfache Inhouse-Bereitstellung - kann einfach lokal betrieben werden.
• Geeignet für kleine und mittlere Projekte - insbesondere geeignet für kleinere Vektordatenbanken.

Nachteile von Postgres:

• Alpha-Version - das Projekt ist nicht von der Sicherheitsrichtlinie von Drupal abgedeckt.
• Ausstattung mit der pgvector-Erweiterung erforderlich- pgvector muss in PostgreSQL installiert und konfiguriert werden.
• Mehr offene Bugs - 4 offen Bugs.
• Begrenzte Community der Wartenden - nur 2 Wartende auf Drupal.org.
• Fahrplan zeigt Grenzen auf - keine Unterstützung für Facetten, Probleme beim Ändern des Tabellenschemas.

Wann sollte man Postgres wählen?

Es lohnt sich, Postgres zu wählen, wenn Sie:

• bereits eine PostgreSQL-Infrastruktur haben,
• nach einer kostenfreien Open-Source-Lösung suchen,
• an einem kleinen oder mittelgroßen Projekt arbeiten,
• bereit für eine experimentelle Lösung (Alpha-Version) sind,
• die Kosten verwalteter Services vermeiden möchten.

4. Azure AI Search VDB Provider - Option für das Microsoft-Ökosystem

Azure AI Search VDB Provider ist das jüngste Modul im Ökosystem, das Drupal mit dem Azure AI Search-Service von Microsoft Azure integriert.

• Nutzungsstatistiken: 7 Seiten (am wenigsten beliebt)
• Status: Beta (Version 1.0.x)
• Erstellungsdatum: 20. Januar 2025

Vorteile von Azure AI Search:

• Integration in das Microsoft-Ökosystem - ideal für Organisationen, die Azure nutzen.
• Verwalteter Service - keine Notwendigkeit zur Wartung der Infrastruktur.
• Stabiler Code - 0 offene Fehler.
• Einfache Einrichtung - erfordert nur einen API-Schlüssel und die Index-Konfiguration.

Nachteile von Azure AI Search:

• Sehr kleine Community - lediglich 7 Seiten verwenden dieses Modul.
• Abhängigkeit von Microsoft Azure - es wird ein Azure-Konto und Abonnement benötigt.
• Neuestes Modul - entstanden im Januar 2025, hat somit weniger Zeit für die Community-Entwicklung.
• Projekt nicht von der Sicherheitsrichtlinie abgedeckt - Nutzung auf eigenes Risiko.
• Begrenzte Dokumentation - weniger Beispiele und Tutorials.

Wann sollte man Azure AI Search wählen?

Wählen Sie Azure AI Search, wenn Sie:

• bereits das Microsoft Azure-Ökosystem nutzen,
• die Integration mit anderen Azure-Services benötigen,
• ein Budget für Azure-Dienste haben,
• bereit für eine experimentelle Lösung mit kleiner Community sind.

5. SQLite VDB Provider - die einzige stabile Version des Vektordatenbank-Moduls

SQLite VDB Provider ist ein einzigartiges Modul im Ökosystem - das einzige, das eine offiziell stabile Version 1.0.0 hat. Es verwendet die sqlite-vec Erweiterung für SQLite und bietet eine leichtgewichtige, eigenständige Lösung.

• Nutzungsstatistik: 15 Seiten
• Status: STABIL (1.0.0) - das einzige Modul mit einer stabilen Version!
• Erstellungsdatum: 14. April 2025

Vorteile von SQLite:

• Die einzige stabile Version - 1.0.0 bedeutet Produktionsreife.
• Kostenloses Open-Source-Tool - keine Lizenzkosten.
• Kompakt und einfach - keine separate Datenbank-Server benötigt.
• Autark - die gesamte Datenbank wird in einer lokalen Datei gespeichert.
• Ideal für kleine Projekte - besonders geeignet für Anwendungen, die lokale Datenspeicherung erfordern.
• Einfach zu implementieren - keine zusätzliche Infrastruktur zu verwalten.

Nachteile von SQLite:

• Kleine Community - nur 15 Seiten verwenden dieses Modul.
• Einschränkungen bei der Skalierbarkeit - nicht geeignet für sehr große Projekte.
• Erfordert die Installation von sqlite-vec - die manuelle Installation der Erweiterung ist notwendig.
• Weniger Wartende - nur 1 Wartender (jimyhuang) auf Drupal.org.
• Mehr offene Bugs - 3 offene Fehler.

Wann sollte man SQLite wählen?

Es lohnt sich, SQLite zu wählen, wenn Sie:

• an einem kleinen Projekt oder Prototyp arbeiten,
• eine schnelle, einfache Lösung ohne zusätzliche Infrastruktur benötigen,
• eine stabile Version der Vektordatenbank (1.0.0) wünschen,
• Kosten und Komplexität der Serververwaltung vermeiden möchten,
• Ihre Anwendung keine hohe Skalierbarkeit erfordert.

Empfohlene Vektordatenbanken für Drupal – Modulvergleich

Im Folgenden finden Sie einen Vergleich aller empfohlenen Vektordatenbanken für Drupal. Die Daten stammen von den Projektseiten auf Drupal.org.

Welches Modul der Vektor-Datenbank sollten Sie wählen? Entscheidungshilfe

Wir stellen hier einige konkrete Tipps vor, um Ihnen bei der Wahl des richtigen Vektor-Datenbankmoduls für Drupal zu helfen.

Wählen Sie Milvus, wenn Sie:

• die beliebteste Lösung mit einer großen Community benötigen,
• die Flexibilität möchten, zwischen selbst gehosteten und Cloud-Optionen zu wählen,
• an einem größeren Projekt arbeiten, das Skalierbarkeit erfordert,
• Erfahrung im Infrastrukturmanagement haben oder ein Budget für Zilliz Cloud haben.

Wählen Sie Pinecone, wenn Sie:

• die Infrastrukturverwaltung vermeiden möchten,
• ein Budget für einen verwalteten Cloud-Service haben,
• eine schnelle Bereitstellung benötigen,
• Stabilität ohne Serverwartung wünschen.

Wählen Sie Postgres, wenn Sie:

• bereits über PostgreSQL-Infrastruktur verfügen,
• nach einer kostenlosen Open-Source-Lösung suchen,
• an einem kleinen oder mittelgroßen Projekt arbeiten,
• bereit für eine experimentelle Lösung (alpha) sind.

Wählen Sie Azure AI Search, wenn Sie:

• bereits das Microsoft Azure-Ökosystem nutzen,
• die Integration mit anderen Azure-Diensten benötigen,
• ein Budget für Azure-Dienste haben.

Wählen Sie SQLite, wenn Sie:

• an einem kleinen Projekt oder Prototyp arbeiten,
• eine stabile Version (1.0.0) benötigen,
• keine zusätzliche Infrastruktur möchten,
• eine Anwendung haben, die keine hohe Skalierbarkeit erfordert.

Welche technischen Anforderungen gelten für Vektor-Datenbanken in Drupal?

Alle VDB Provider Module erfordern:

• AI Modul
• AI Search Modul
• Search API Modul
• Key Modul (zum Verwalten von API-Schlüsseln)

Zusätzliche spezifische Anforderungen für jedes Modul:

• Milvus: Milvus Server (selbst gehostet) oder Zilliz Cloud-Konto.
• Pinecone: Pinecone Serverless-Konto und API-Schlüssel.
• Postgres: PostgreSQL mit pgvector Erweiterung installiert, PHP-Erweiterung pgsql.
• Azure AI Search: Microsoft Azure-Konto, erstellter Index in Azure AI Search, API-Schlüssel.
• SQLite: PHP-Erweiterung sqlite, installierte sqlite-vec-Erweiterung.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu Vektor-Datenbanken

Wir haben die am häufigsten gestellten Fragen und Antworten zu Vektor-Datenbanken zusammengestellt.

Welches VDB Provider Modul ist das beliebteste?

Derzeit ist der Milvus VDB Provider die beliebteste Lösung mit 292 Websites, die dieses Modul verwenden (Stand 2. November 2025).

Hat eines der Module eine stabile Version?

Ja, der SQLite VDB Provider ist das einzige Modul mit einer stabilen Version 1.0.0. Alle anderen Module befinden sich in der Beta- oder Alpha-Phase.

Welches Modul eignet sich am besten für kleine Projekte?

Der SQLite VDB Provider ist ideal für kleine Projekte - er bietet eine stabile Version, benötigt keine zusätzliche Infrastruktur und ist völlig kostenlos. Auch der Postgres VDB Provider ist eine gute Wahl für kleinere Projekte.

Kann ich den VDB Provider kostenlos verwenden?

Ja, Milvus (selbst gehostet), Postgres und SQLite sind völlig kostenlos und Open Source. Pinecone und Azure AI Search erfordern kostenpflichtige Abonnements.

Welches Modul eignet sich am besten für Unternehmensprojekte?

Milvus (mit Zilliz Cloud) oder Pinecone sind die besten Optionen für größere Projekte, die Skalierbarkeit und verwaltete Infrastruktur erfordern.

Unterstützen alle Module Drupal 11?

Ja, alle Module unterstützen sowohl Drupal 10.2 als auch Drupal 11.

Welches Modul hat die wenigsten Bugs?

Pinecone und Azure AI Search haben 0 offene Bugs. SQLite hat 3 offene Bugs, Postgres hat 4 und Milvus hat 7 offene Bugs.

Empfohlene Vektor-Datenbanken – Zusammenfassung

Die Wahl des richtigen VDB Provider Moduls für Drupal hängt von vielen Faktoren ab: Projektgröße, Budget, Teamerfahrung, Skalierungsanforderungen und Präferenzen für selbst gehostete vs. verwaltete Cloud-Dienste.

Die derzeit beliebteste Wahl ist Milvus (verwendet von 292 Sites), das Flexibilität und eine große Benutzergemeinschaft bietet. Pinecone (217 Sites) ist ideal für diejenigen, die das Management der Infrastruktur vermeiden möchten. Postgres (249 Sites) bietet eine kostenlose Open-Source-Lösung für kleinere Projekte. Azure AI Search (7 Sites) eignet sich am besten für Organisationen, die bereits das Microsoft-Ökosystem nutzen. SQLite (15 Sites) hingegen ist das einzige Modul mit einer stabilen 1.0.0-Version, ideal für kleine Projekte und Prototypen.

Alle Module befinden sich in aktiver Entwicklung, und die Drupal-Community arbeitet ständig an ihrer Verbesserung. Bevor Sie eine Entscheidung treffen, sollten Sie Ihre spezifischen Bedürfnisse, Ihr Budget und die technischen Fähigkeiten Ihres Teams analysieren.

Möchten Sie AI Search implementieren oder eine RAG-Lösung in Drupal erstellen?

Bei Droptica entwickeln wir AI-Lösungen mit LLM-Modellen, Vektor-Datenbanken und dedizierten RAG-Pipelines. Wir helfen Ihnen, die richtige Technologie zu wählen, AI Search zu implementieren, Chatbots zu integrieren und die Qualität der Modellantworten zu optimieren. Sehen Sie sich unsere Services zur Entwicklung generativer AI an.