Mein nächstes Experiment: Eine eigene Vector-Datenbank für mein KI-Wissen

Kontext: Ich habe was Interessantes gefunden, das ich mit euch teilen möchte

🎯 Die Entdeckung

Ich bin über einen Artikel gestolpert (von Nate, falls den jemand kennt), der "Open Brain" beschreibt: eine eigene Vector-Datenbank für KI-Wissen.

Die Idee dahinter:

Statt auf die Memory-Funktionen von ChatGPT & Co zu vertrauen, baut man sich eine eigene, offene Wissensdatenbank. Die mit jedem Modell funktioniert – heute und in Zukunft.

🤔 Was mich zum nachdenken brachte

Ich nutze ChatGPT, Claude und auch andere Modelle. Sie haben Memory-Funktionen. Das ist praktisch, aber...

Die Memory-Funktionen sind "locked in":

→ ChatGPTs Memory funktioniert nur bei ChatGPT

→ Claudes Memory funktioniert nur bei Claude

→ Ein Wechsel bedeutet: Kontext verlieren

Selbst wenn ich exportieren könnte – wohin? In ein anderes geschlossenes System?

Das stört mich nicht täglich. Aber ist schon etwas, was ich hin und wieder vermisse. Weshalb ich auch mit Openclaw gestartet habe.

💡 Was ich vermisse

Eine intelligente Datenbank mit meinem Wissen.

Nicht einfach nur Notizen. Sondern:

→ Alles, was ich mit KI erarbeitet habe

→ Suchbar nach Bedeutung, nicht nach Keywords

→ Unabhängig vom Modell (ChatGPT, Claude, was auch immer)

→ Unter meiner Kontrolle

Konkret:

Ich habe Stunden mit der KI über Zielgruppen diskutiert. Marktanalysen gemacht. Preisstrategien entwickelt.

Wenn ich heute eine ähnliche Frage habe, starte ich bei Null. Naja, nicht ganz, aber das Memory File wird ja bewusst klein gehalten. Und dann suche mühsam in alten Chats.

Eine semantische Suche wäre nützlich: "Was wissen wir über Preise im Handwerk?" – und das System findet alles: Recherche, Gespräche, Entscheidungen.

⚖️ Der Unterschied: Kontrolle

Big-Tech Memory:

→ Funktioniert in einer App

→ Sie kontrollieren die Daten

→ Vendor Lock-in

→ Bequem

Eigene Datenbank:

→ Funktioniert überall

→ Ich kontrolliere die Daten

→ Offener Standard

→ Mehr Aufwand, mehr Freiheit