Beobachtetes Signal · 4. Nov. 2026 · Technical Release · Quelle: https://martechseries.com/feed/ · Relevanz: 1/5 · Sentiment: Positiv
Percona startet Search für MongoDB mit lokalen Embeddings
Percona, ein Anbieter von Open-Source-Datenbanksoftware, hat die allgemeine Verfügbarkeit von Percona Search for MongoDB angekündigt. Dieses neue Angebot ermöglicht es Organisationen, Volltext-, Vektor- und Hybridsuche in ihrer eigenen Infrastruktur auszuführen, ohne auf externe Dienste zur Erzeugung von Embeddings angewiesen zu sein. Die Lösung ist in Percona Server for MongoDB und den Percona Operator integriert und ermöglicht es Teams, die Suche neben ihrer Datenbank bereitzustellen und zu skalieren. Sie unterstützt lokale Embedding-Anbieter wie Ollama, vLLM und LocalAI sowie gehostete Optionen wie OpenAI und Azure OpenAI. Zu den Hauptmerkmalen gehören lokale Embedding-Erzeugung, keine Anbieterbindung, Unterstützung für air-gapped Umgebungen und Unternehmenssicherheit. Percona plant, Backup- und Überwachungsunterstützung für die Suchschicht zu erweitern.
Dies ist eine Nischen-Produkteinführung eines Datenbankdienstleisters, die für die Infrastruktur relevant ist, aber die AdTech/MarTech-Branche insgesamt nicht direkt beeinflusst.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Percona kündigte die allgemeine Verfügbarkeit von Percona Search for MongoDB an.
- Die Lösung ermöglicht Volltext-, Vektor- und Hybridsuche in der Kundeninfrastruktur.
- Sie unterstützt lokale Embedding-Anbieter (Ollama, vLLM, LocalAI) und gehostete Optionen (OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face).
- Die Integration mit Percona Operator ist verfügbar; Backup- und Überwachungsunterstützung sind geplant.
- Zielgruppe sind selbstverwaltete MongoDB-Umgebungen mit strengen Datenresidenzanforderungen.
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Azure Cosmos DB startet Public Preview für Integrated Embeddings
Microsoft hat die Public Preview von Integrated Embeddings für Azure Cosmos DB angekündigt. Diese neue Funktion generiert und aktualisiert Vektor-Embeddings automatisch bei Schreib- oder Aktualisierungsvorgängen von Datensätzen. Entwickler konfigurieren die Embeddings über einen neuen embeddingSource-Block in der Container-Vektorrichtlinie, wodurch Quelleigenschaften, ein Microsoft Foundry Embedding-Modell und ein Ziel-Vektorpfad definiert werden. Die Vorschau unterstützt Azure OpenAI Embedding-Modelle wie text-embedding-3-small, text-embedding-3-large sowie text-embedding-ada-002 und nutzt die Microsoft Entra-Authentifizierung. Erste SDK-Unterstützungen umfassen das Azure Cosmos DB SDK für Python sowie das Management-SDK für Python und JavaScript, während eine Konfiguration über das Azure Portal zu einem späteren Zeitpunkt folgt. Microsoft stellt begleitend eine Python-Beispielanwendung sowie eine LangChain-basierte RAG-Dokumentation bereit. Die entstehenden Kosten beschränken sich auf Foundry-Inferenzaufrufe und Cosmos DB Request Units für Change-Feed-Operationen.
LocalFind Gemma: Lokale KI-gestützte semantische Dateisuche
LocalFind Gemma ist eine Open-Source-basierte, lokal ausgeführte semantische Suchmaschine sowie ein Chat-Assistent für persönliche Dateien wie Dokumente, Bilder und Audios. Das Tool nutzt Googles Gemma 4-Modelle über Ollama für Bildbeschreibungen und Agenten-Logik, Whisper für Audio-Transkriptionen, ChromaDB als Vektorspeicher sowie nomic-embed-text-v2-moe für mehrsprachige Embeddings. Bildbeschreibungen werden bereits bei der Indexierung generiert und in ChromaDB gespeichert, um wiederholte Inferenzprozesse zu vermeiden. Der Chat-Assistent kann Bilder direkt über die Vision-API von Ollama verarbeiten. Sämtliche Kernkomponenten laufen lokal auf dem Endgerät des Anwenders; optional steht eine Claude Desktop-Integration via MCP zur Verfügung, falls Dateien an Dritte übertragen werden sollen. Die Veröffentlichung erfolgte am 23. Mai 2026.
Microsoft veröffentlicht Open-Source-Embedding-Plattform OmniVec für Azure
Das Azure Cosmos DB-Team von Microsoft hat OmniVec als Open-Source-Plattform veröffentlicht, um Embedding-Pipelines für KI-Anwendungen auf Azure zu erstellen und zu betreiben. Die Lösung synchronisiert Vektordarstellungen operationaler Daten, indem sie Datenquellen, Embedding-Modelle, Vektorspeicher und Pipelines verwaltet. OmniVec automatisiert Backfills, Change Tracking, Modellaufrufe, Wiederholungsversuche und Schreibvorgänge in Vektorspeicher. Das Release unterstützt Azure Cosmos DB, PostgreSQL, SQL Server sowie Azure Blob Storage. Bei der Bereitstellung in einem Azure-Abonnement werden AKS, ein Azure Cosmos DB-Metadatenspeicher und eine Azure Container Registry (ACR) eingerichtet. Die Plattform unterstützt sowohl gehostete Azure OpenAI-Modelle als auch selbst gehostete GPU-Modelle. Das Projekt steht als Public Preview auf GitHub unter AzureCosmosDB/OmniVec zur Verfügung.
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