Herkömmliche Datenbanken speichern oft statische Dokumente (PDFs, Word-Dateien), die für Maschinen nur schwer interpretierbar sind. KI-taugliches Wissen ist dagegen modular aufgebaut, mit Metadaten angereichert und in einer semantischen Struktur, beispielsweise in Form von Vektordatenbanken, organisiert. Dadurch ist der Algorithmus in der Lage, Zusammenhänge zu „verstehen” statt nur nach Schlagworten zu suchen.
