Vektordatenbanken für KI Training: Architektur & Praxis

Baue Retrieval-Augmented Generation (RAG) stabil, schnell und auditierbar mit der passenden Vector-DB-Architektur. Zu den Schwerpunkten gehören Vektor-Suche, Embeddings, Retrieval, Index-Design und Performance, Architekturentscheidungen für Vector Databases, Implementierung einer RAG-Pipeline, Observability, Evaluation, Betrieb und Sicherheit, Compliance, Governance.

Die Schulung richtet sich an Machine-Learning Engineers und Data Scientists mit Produktverantwortung, Software Engineers und Architektinnen, die RAG-Systeme bauen, Plattform- und DevOps-Teams, die Vector-DBs betreiben, IT-Security und Compliance, die KI-Datenflüsse bewerten und Alle, die Retrieval für KI-Anwendungen zuverlässig und überprüfbar machen wollen.

Grundkenntnisse in KI/LLM-Konzepten und APIs, z. B. Embeddings und Prompting. Erfahrung mit Datenpipelines oder Backend-Entwicklung ist hilfreich.

Zu den Schwerpunkten gehören Vektor-Suche, Embeddings, Retrieval, Index-Design und Performance, Architekturentscheidungen für Vector Databases, Implementierung einer RAG-Pipeline, Observability, Evaluation, Betrieb und Sicherheit, Compliance, Governance.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Implementierung einer RAG-Pipeline, Observability, Evaluation, Betrieb und Sicherheit, Compliance, Governance geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Vektordatenbanken sind der Engpass vieler KI-Produkte: Wenn Retrieval unzuverlässig ist, hilft auch das beste Modell nicht; In diesem Seminar baust Du Dir eine Architektur- und Implementierungskompetenz auf, mit der Du RAG-Systeme planbar skalierst; Du erarbeitest, wie Embeddings entstehen, welche Dimensionen und Normalisierung bedeuten und wie Cosine, Dot oder L2 die Ergebnislisten beeinflussen; Danach optimierst Du Chunking und Dokumentstrukturierung, damit die Vector-DB nicht mit zufälligen Textfragmenten gefüttert wird, sondern mit wiederverwendbaren,; Der Kurs führt Dich in die Praxis der ANN-Indizes: Du lernst, wann HNSW sinnvoll ist, wann IVF Vorteile bringt und wie PQ Speicher und Latenz beeinflusst.

Ja. „Implementierung einer RAG-Pipeline“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Ingestion: Parser, Cleaning, Dedup, Versionierung, Upserts, Deletes, Re-Embedding und Backfills, Prompt- und Kontextaufbau, Zitierfähigkeit und Fehlerbilder: Halluzinationen, Drift, Datenlücken.