Vektordatenbanken Kompakt - Grundlagen, Tools und Entscheidungskriterien

  • Dieser 2-tägige Kurs richtet sich an IT-Entscheider, Product Owner sowie Data- und KI-Projektleitungen. Sie lernen, Einsatzfelder und Grenzen von Vektordatenbanken zu bewerten und passende Lösungen für RAG, Suche und KI-Anwendungen fundiert in eigenen Projekten auszuwählen.

  • Vektordatenbanken sind ein wichtiger Baustein für moderne KI-Anwendungen, semantische Suche und Retrieval Augmented Generation (RAG). In diesem Seminar lernen Sie, wie Embeddings, Similarity Search und Chunking zusammenspielen und wann der Einsatz fachlich sinnvoll ist.

    Die Schulung erklärt zentrale Tool-Kategorien und vergleicht Lösungen wie Pinecone, Weaviate, Milvus und pgvector. Dabei stehen Datenschutz, Betrieb, Skalierung und Integration im Mittelpunkt.

    Sie erarbeiten klare Entscheidungskriterien für eigene Use Cases. Am Ende können Sie Anforderungen strukturieren, Grenzen erkennen und eine Tool-Entscheidungsmatrix nutzen, um Optionen nachvollziehbar zu bewerten.

    • Einführung in Vektordatenbanken
      • Zweck und typische Einsatzfelder
      • Unterschied zu klassischen Datenbanken
      • Nutzen für KI-Anwendungen und Suche
    • Grundbegriffe für Suche und RAG
      • Embeddings verständlich erklärt
      • Similarity Search und Distanzmaße
      • Chunking und Kontextbildung
      • Retrieval Augmented Generation
    • Architektur und Datenflüsse
      • Von Dokumenten zu Vektoren
      • Indexierung und Abfrage
      • Metadaten, Filter und Hybrid Search
      • Einbindung in LLM-Anwendungen
    • Tool-Landschaft im Überblick
      • Pinecone, Weaviate und Qdrant
      • ChromaDB, Milvus und pgvector
      • Managed Services vs. Self-Hosting
      • Open Source, Cloud und PostgreSQL-Integration
    • Auswahlkriterien für Projekte
      • Kostenmodell und erwartete Last
      • Datenschutz und Datenresidenz
      • Betrieb, Updates und Monitoring
      • Skalierung und Latenz
      • Schnittstellen und bestehender Tech Stack
    • Grenzen und Risiken
      • Qualität von Embeddings
      • Chunking-Fehler und Kontextverlust
      • Halluzinationen trotz Retrieval
      • Abhängigkeit von Modellen und Anbietern
    • Entscheidungsmatrix für eigene Use Cases
      • Anforderungen erfassen
      • Kriterien gewichten
      • Tools vergleichbar bewerten
      • Ergebnisse begründen und dokumentieren
    • Praxisnahe Einordnung
      • Use Cases für semantische Suche
      • RAG für Wissensbestände
      • Produktsuche und Empfehlungen
      • Wann klassische Suche genügt
  • Grundverständnis von Datenbanken, KI-Anwendungen oder Suchsystemen ist hilfreich. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Erfahrung in IT-, Produkt- oder Datenprojekten erleichtert die Einordnung.

  • Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
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Zeitrahmen: 2 Tageskurs | 09:00 bis 16:00 Uhr

Preise

Die Teilnahmegebühr beträgt

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(1.654,10 € inkl. 19% MwSt.)

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.


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