Vektor-Datenbanken haben sich zur zentralen Retrieval-Infrastruktur für KI-Anwendungen entwickelt, insbesondere für Retrieval-Augmented Generation (RAG) und agentische Systeme. Der Artikel von MarkTechPost vergleicht neun produktionsreife Systeme auf mehreren Dimensionen: Datenbankarchitektur, Preismodelle, Skalierungsgrenzen und architektonische Kompromisse. Da der Markt 2026 erheblich gereift ist, unterscheiden sich die Anbieter zunehmend in Spezialisierung und Betriebsmodell – von vollständig verwalteten Cloud-Diensten bis hin zu selbst gehosteten Open-Source-Lösungen. Der Vergleich adressiert AI-Builder, die für unterschiedliche Workloads – etwa hoher Durchsatz, niedrige Latenz oder kostengünstige Archivierung – das geeignetste System auswählen müssen. Konkrete Zahlen und Systembezeichnungen sind dem Volltext vorbehalten; der Auszug nennt keine spezifischen Produkte oder Preispunkte.