> ## Documentation Index
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# Vektordatenbanken

> Verbinde deine Vektordatenbank mit Langdock und lasse deinen Agenten eine semantische Suche in deinen Daten durchführen.

Du kannst große Mengen an Informationen in einer Vektordatenbank hinzufügen und diese mit Langdock integrieren. Beim Erstellen eines Agenten kannst du deine Vektordatenbank verbinden und den Agenten eine Embedding-Suche in deinen Daten durchführen lassen. Langdock unterstützt derzeit:

* [Qdrant](https://qdrant.tech/documentation/)
* [Azure AI Search](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/)
* [Pinecone](https://docs.pinecone.io/guides/get-started/overview)
* [Milvus](https://milvus.io/docs)
* [Vertex AI Vector Search](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/vector-search/overview)

<Info>
  [Wissensdatenbanken](/de/using-langdock/library/knowledge-bases) nutzen Vektorsuche mit einer einfacheren Nutzeroberfläche. Wenn du ohne technische Einrichtung schnell loslegen möchtest, sind Wissensdatenbanken ideal. Für umfangreiche oder spezialisierte Anwendungsfälle, bei denen du benutzerdefinierte Chunking-, Metadaten- oder spezifische Einbettungsmodelle benötigst, bietet dir eine dedizierte Vektordatenbank die volle Kontrolle.
</Info>

## FAQ

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Wann sollte ich eine Vektordatenbank-Integration nutzen?">
    Nutze eine Vektordatenbank, wenn deine Organisation bereits durchsuchbare Embeddings außerhalb von Langdock verwaltet oder eine eigene Retrieval-Infrastruktur braucht. Nutze Langdock-Wissensdatenbanken, wenn Langdock die Dokumentenverarbeitung und das Retrieval übernehmen soll.
  </Accordion>

  <Accordion title="Was sollte ich prüfen, wenn die Vektorsuche schlechte Ergebnisse liefert?">
    Prüfe die Embedding-Qualität, das Chunking, die Metadaten-Filter, die Formulierung der Anfrage und ob der richtige Index verbunden ist. Die Retrieval-Qualität hängt oft davon ab, wie die Quelldaten aufbereitet wurden, bevor Langdock sie abfragt.
  </Accordion>
</AccordionGroup>