Wie Sie Ihre SQL Datenbank mit KI in einen intelligenten Motor verwandeln

Viele der Programmierpraktiken, die früher als selbstverständlich angesehen wurden, müssen angesichts der neuen Entwicklungen in der KI grundlegend hinterfragt und neu bewertet werden. Das bedeutet, dass die klassische Verwendung von SQL für einfache Datenabfragen, also das Ausführen von Standard-Queries, heute nahezu vollständig durch moderne, KI-basierte Methoden ersetzt wird. Der Grund: Standardabfragen erfordern exakte Übereinstimmungen und Filter, sie können keine semantischen Zusammenhänge erkennen.

Wenn Sie Ihre Daten als Grundlage für ein KI-System verwenden, wird das System deutlich flexibler: Es ermöglicht semantische Suchen, das heißt, die Abfragen erfassen nun Kontext und Ähnlichkeiten. Es funktioniert so, als würden Sie jemanden fragen, der Ihre gesamte Datenbank kennt und Ihnen genau das liefert, was Sie suchen, auch wenn Sie sich nicht sicher über die Daten sind. Hierbei kommt die Architektur der Embeddings zum Einsatz. Dies ist eine Technik, die Ihre Daten in numerische Vektoren umwandelt. Diese Vektoren gruppieren Ideen, stellen Zusammenhänge her und erfassen Kontexte.

Lohnt es sich also, Ihre Datenbank in einen intelligenten KI-Motor zu verwandeln? Welche Vorteile gibt es für Ihr Unternehmen und wie kann dies genutzt werden? Finden Sie es in diesem Beitrag heraus!

Das Problem traditioneller SQL-Suchen

Um zu verstehen, warum ein solches System für Ihre Projekte sinnvoll ist, schauen wir uns die Einschränkungen traditioneller SQL-Suchen näher an. Der Grund dafür ist eine starre und feste Struktur von SQL: Als deklarative Sprache muss exakt angegeben werden, was gefunden werden soll.

Um beispielsweise eine Zeile anhand eines Strings zu finden, nutzt man entweder Gleichheits- oder LIKE-Strukturen. Auch wenn LIKE etwas mehr Flexibilität bietet, muss man dennoch zumindest einen Teil des Strings genau kennen. Da SQL jedoch keinen Kontext versteht, sind die Ergebnisse oft ungenau, was die Abfrage in Situationen mit vielen Treffern wenig produktiv macht.

Stellen Sie sich vor, Sie suchen nach „Kündigung“ in einer großen Tabelle mit Gründen für die Kündigung eines Abonnements. Sie suchen ein bestimmtes Feedback, das Sie einmal gelesen haben, finden es aber nicht wieder. Nach einigen Minuten stellen Sie fest: Es stand „Abo beenden“ statt „kündigen“, und daher konnte SQL keine exakte Übereinstimmung finden.

Wenn Sie Ihre Datenbank als Informationsquelle für ein KI-Modell nutzen, wird der Kontext besser verstanden und daher das bestmögliche Ergebnis schnell geliefert. Minuten, sogar Stunden werden gespart, da das System die nächstliegende Antwort zu Ihrer Frage findet, auch wenn keine exakte Übereinstimmung vorliegt.

Was sind Embeddings und wie verändern sie das Spiel?

Embedding ist eine Technik, die einen Textstring in ein Zahlenarray, also einen Vektor, umwandelt. Diese Vektoren repräsentieren die „Bedeutung“ eines Wortes in einem mathematischen Raum. Beispiele:

• Das Wort „love“ wird zu einer Zahlenbox:
  

→ love → [0.4, -0.1, 0.6, …, 0.7]

• Das Wort „cuddle“ ergibt eine sehr ähnliche Box:
  

→ cuddle → [-0.4, 0.5, -0.4, …, -0.5]

• Das Wort „stone“ hingegen wird zu einem ganz anderen Vektor:
  

→ stone → [-1.01, 0.3, -0.9, …, -1.4]

Diese Embeddings werden von einem KI-Modell erzeugt, um Kontexte zu verstehen und zu erkennen, wann Ideen verbunden oder ähnlich sind. Dabei wird der mathematische Abstand zwischen den verschiedenen Vektoren berechnet: Es entsteht eine mehrdimensionale Karte, die dem Modell ermöglicht, zu erkennen, ob Wörter ähnliche Konzepte bedeuten. Das ist auch der Grund, warum KI so GPU-intensiv ist: Diese Karten sind auf komplexe Berechnungen spezialisiert, die sehr schnell erledigt werden. Daher laufen Modelle auf GPUs besser als auf CPUs.

Das ist besonders nützlich in verschiedenen Anwendungsfällen, wie zum Beispiel:

• Ein Chatbot für den Helpdesk: Sucht ein Kunde nach „Wie behebe ich einen Login-Fehler?“, kann die KI Dokumente mit den Begriffen „Authentifizierungsprobleme“ und „Probleme beim Zugriff auf das System?“ lesen und die Ähnlichkeit der Konzepte erkennen. Auf diese Weise kann die KI dem Kunden gezielt weiterhelfen.
• Intelligente FAQ: Die KI nutzt vergangene FAQs als eine Trainingsbasis, ermöglicht eine schnellere, genauere und anwenderfreundliche Problemlösung.  Das steigert die Nutzerzufriedenheit und erleichtert die Anwendung.
• Dialog mit einer Datenbank: Sie können Ihre Datenbank in ein intelligentes „Wesen“ verwandeln und mit ihr interagieren. Das ist ein mächtiges Werkzeug, um wertvolle Einblicke und Informationen zu gewinnen, die Ihnen sonst entgehen könnten. So gewinnen Sie ein besseres Verständnis für Ihre Daten und treffen effektive Geschäftsentscheidungen. Dafür sollten Sie die semantische Suche mit der Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur kombinieren und einen KI-Chatbot erstellen.

So erzeugen Sie Embeddings aus Ihren SQL-Daten

Nun sollte man verstehen, wie solche Embeddings aus den Daten der Datenbank erzeugt werden. Der Prozess ist recht einfach: Extraktion, Transformation und Laden. Zunächst müssen Sie genau bestimmen, welche Daten verarbeitet werden sollen. Dann führen Sie Abfragen durch, um alles in Embeddings umzuwandeln und speichern diese für die spätere Anwendung.

Beispiel: Sie möchten eine FAQ erstellen. Dafür wählen Sie die Fragen und Antworten aus der Datenbank, etwa mit folgender Abfrage:
SELECT id, statement, answer FROM questions;

Dann senden Sie diese Informationen an ein Modell, das sie in Embeddings umwandelt. Im Beispiel wird die OpenAI-API mit dem Modell „text-embedding-3-small“ und Python genutzt.

import openai
openai.api_key = ‘your-api-key’
response = openai.Embedding.create(
  model="text-embedding-3-small",
  input=”Your content”
)
embedding = response['data'][0]['embedding']

Zur Speicherung empfiehlt sich eine zusätzliche Spalte „embedding“ in der Tabelle, um den Vektor für jeden Eintrag zu speichern:

ALTER TABLE artigos ADD COLUMN embedding JSON;

Nachdem das Embedding erzeugt wurde, führen Sie einen SQL-Befehl wie diesen aus:

„UPDATE questions SET embedding = %s WHERE id = %s“

Speichern und Abfragen von Embeddings (semantische Suche)

Wie oben erwähnt, ist das Speichern der Embeddings in einer Datenbankspalte der einfachste Weg. Allerdings ist die Leistung dabei eingeschränkt, da der Code jeden einzelnen Vektor vergleichen muss. In Produktionsumgebungen empfiehlt sich eine Vektor-Datenbank. Beispiele:

Für die Suche wird die Kosinus-Ähnlichkeit verwendet. Die ist eine Technik, die bestimmt, wie nah Vektoren beieinander liegen (Wert zwischen -1 und 1):

• 1.0: identische Werte
• 0.0: nicht verwandt
• -1.0: gegensätzlich

Mit Python kann dies so umgesetzt werden:

similarity = cosine_similarity([consult_vector], [stored_vector])

Dieses Verfahren vergleicht das Embedding Ihrer Suchanfrage mit den gespeicherten Embeddings und findet die beste Übereinstimmung, vergleichbar mit einem ‚LIKE‘-Statement, jedoch KI-gestützt und viel genauer. Wenn wir nun alles zusammenfügen, ergibt sich der funktionierende Code für die semantische Suche wie folgt:

import openai
import json
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import mysql.connector

# Connect to your SQL database
conn = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="1234",
    database="mydatabase"
)
cursor = conn.cursor()

# Fetch stored text and embeddings
cursor.execute("SELECT id, description, embedding FROM articles WHERE embedding IS NOT NULL")
rows = cursor.fetchall()

# Input query to search
query_text = "How can I reset my password?"

# Generate embedding for the query
openai.api_key = "your-api-key-here"
response = openai.Embedding.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input=query_text
)
query_embedding = np.array(response['data'][0]['embedding']).reshape(1, -1)

# Compare the query vector to all stored embeddings
results = []
for article_id, description, embedding_json in rows:
    stored_embedding = np.array(json.loads(embedding_json)).reshape(1, -1)
    similarity = cosine_similarity(query_embedding, stored_embedding)[0][0]
    results.append((article_id, description, similarity))

# Sort results by similarity (highest first)
results.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)

# Display top 3 most similar results
for article_id, text, similarity in results[:3]:
    print(f"ID: {article_id}, Similarity: {similarity:.3f}")
    print(f"Text: {text}")
    print("---")

Herausforderungen und Best Practices

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch einige schwerwiegende Nachteile, die bei der Planung beachtet werden müssen:

• Kosten für API-Zugriffe: Die Nutzung von APIs, insbesondere für große Tabellen, kann teuer sein und führt zu sehr hohen Rechnungen von OpenAI oder Claude. Bei hohem Anfragevolumen lohnt es sich, ein eigenes LLM zu hosten oder günstigere KI-APIs zu wählen. 
• Daten-Normalisierung vor dem Embedding: Damit die Ergebnisse genau sind, müssen die Daten gut normalisiert sein. Die Datenaufbereitung ist daher von entscheidender Bedeutung.
• Aktualisierung der Vektoren nach Änderungen: Werden Daten aktualisiert, müssen auch die zugehörigen Vektoren aktualisiert werden, sonst werden veraltete Informationen verwendet.
• Datenschutz: Bei sensiblen Nutzerdaten und externer API-Nutzung muss der Schutz vor Datenlecks gewährleistet werden. Andernfalls drohen rechtliche Konsequenzen, falls Nutzer der Weitergabe an OpenAI, Claude, und andere KI-Unternehmen nicht zugestimmt haben.

Fazit

With all of this, we want to help you better understand that creating semantic searches and using your AI to level up your database is a powerful and useful tool for your projects.  Also, this technology can be combined into an RAG architecture, generating then an AI chatbot based on your data. It can be used in many different areas, even amongst non-technical users, such as creating help chats, helping with the creation of data reports, and many more. With this, your company will benefit from the latest advancements in the tech industry, accelerating processes and becoming smarter and up-to-date with what’s new. 

And, in case you want your data to be revolutionized with AI, with systems made with top-tier technologies and running as efficiently as possible, make sure to contact us at Chudovo. We are a consultancy focused on delivering top-notch software in many different areas, having delivered many advanced AI/ML projects. Schedule a meeting with us, and let’s see the best way to automate your company’s processes and make it more efficient and profitable than ever!

Unser Ziel ist es, Ihnen ein besseres Verständnis für das Potenzial semantischer Suchen und KI-gestützter Datenbanken zu vermitteln. Diese Technologie kann mit einer RAG-Architektur kombiniert werden, um einen KI-Chatbot auf Basis Ihrer Daten zu erstellen. Auch Nicht-Techniker können sie in vielen Bereichen nutzen, zum Beispiel für Hilfe-Chats, Datenberichte und vieles mehr. Ihr Unternehmen profitiert von den neuesten technologischen Entwicklungen und bleibt wettbewerbsfähig, denn die Prozesse werden erheblich beschleunigt.

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