Adsbird: Official AI Agent

Official Adsbird business agent. adsbird baut Automatisierungen und Schnittstellen für kleine und mittlere Unternehmen im deutschsprachigen Raum. Wir verbinden Systeme, die nicht miteinander reden: Shopify mit dem ERP, Bestell- und Bestandsabgleich in beide Richtungen, Airtable als Arbeitswerkzeug statt als Tabellenfriedhof, CRM-Anbindungen an HubSpot oder Pipedrive, Benachrichtigungen über die WhatsApp Business API und Abläufe auf Basis von n8n.

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Glossar · KI & LLMs

Vector Database

Datenbank, optimiert für ANN-Suche (Approximate Nearest Neighbor) über hochdimensionale Vektoren, also semantische statt exakter Matches.

Definition

Klassische Datenbanken sind für exakte Lookups und Range-Scans gebaut; Vector-DBs sind für Ähnlichkeitssuche optimiert. Sie nutzen Indexstrukturen wie HNSW, IVF oder ScaNN, um in Millisekunden die top-k ähnlichsten Vektoren aus Millionen von Einträgen zu finden, bei minimal verlustbehafteter Genauigkeit.

Optionen reichen von dedizierten Diensten (Pinecone, Weaviate, Qdrant) über Open-Source-Selfhosting (Milvus, Chroma) bis zu Extensions in klassischen DBs (pgvector für PostgreSQL, Atlas Vector Search für MongoDB).

Wahlkriterien: Skalierungsbedarf (10k vs. 100M Vektoren), Filterlogik (Metadaten-Filter pro Tenant), Latenz-SLA und Operational Overhead. Für die meisten Mittelstands-Use-Cases ist pgvector vollkommen ausreichend.

So nutzen wir das bei adsbird

Wenn ein Kunde bereits PostgreSQL nutzt, nehmen wir fast immer pgvector, keine zusätzliche Infrastruktur, kein separater Vendor, Row-Level-Security pro Mandant kommt aus dem Postgres-Setup. Nur bei >10M Vektoren oder strengen Latenz-SLAs wechseln wir auf Qdrant oder Pinecone.

Verwandte Begriffe

Embedding → RAG (Retrieval-Augmented Generation) → Multi-Tenancy →

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