Question 1

Was ist eine relationale Datenbank?

Accepted Answer

Eine relationale Datenbank ist ein Datenbanktyp, der Daten in Zeilen und Spalten einer Tabelle speichert und über Schlüssel miteinander in Beziehung setzt. Abgefragt wird sie mit SQL. Ihr Vorteil ist, dass durch die Verknüpfung von Tabellen aussagekräftige Informationen entstehen.

Question 2

Nutzt KI relationale Datenbanken?

Accepted Answer

Ja. KI-Anwendungen greifen über SQL oder über KI-Agenten auf relationale Datenbanken zu, um belegte Fakten in ihre Antworten zu holen. Die strukturierten Beziehungen liefern den Kontext, den ein reines Sprachmodell nicht aus sich heraus kennt.

Question 3

Was ist der Unterschied zwischen KI-Datenbanken und herkömmlichen Datenbanken?

Accepted Answer

Herkömmliche relationale Datenbanken suchen nach exakten Übereinstimmungen in Zeilen und Spalten. Eine KI-Datenbank ergänzt das um semantische Suche über Vektoren, findet also auch inhaltlich Ähnliches. In der Praxis werden beide Ansätze oft hybrid kombiniert.

Question 4

Was ist RAG und wie hängt es mit relationalen Daten zusammen?

Accepted Answer

RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Dabei holt ein KI-System vor der Antwort passende Fakten aus externen Quellen, auch aus relationalen Datenbanken. So stützt sich die Antwort auf belegte Daten statt allein auf das Modellgedächtnis.

Question 5

Braucht jedes Unternehmen eine eigene KI-Datenbank?

Accepted Answer

Nicht zwingend. Wichtiger als ein neues Datenbanksystem ist, dass Ihre vorhandenen relationalen Daten sauber strukturiert und ihre Bedeutung erklärt ist. Oft genügt es, bestehende Daten maschinenlesbar bereitzustellen, bevor spezialisierte Systeme sinnvoll werden.

Question 6

Warum scheitert KI oft an Firmendaten?

Accepted Answer

Weil ihr das Geschäftswissen fehlt, das nicht im Schema steht. Auf realen Firmen-Datenbanken erreicht das beste geprüfte System nur rund 16 Prozent korrekte Abfragen. Gibt man dem Modell die Bedeutung der Daten mit, steigt die Trefferquote deutlich.

ki-datenbank

Relationale Daten und KI: Warum das Verständnis der Maschine in Ihren Tabellen beginnt