Vektordatenbanken Kompakt - Grundlagen, Tools und Entscheidungskriterien

In dieser Schulung erhalten Sie eine klare Einführung in Vektordatenbanken. Sie lernen, warum sie in KI-Projekten, Suche und RAG genutzt werden und welche Fragen vor einer Tool-Auswahl geklärt werden müssen.

Das Seminar ordnet Embeddings, Similarity Search und Chunking in einfache Architekturzusammenhänge ein. Außerdem vergleichen Sie wichtige Lösungen aus dem aktuellen Marktumfeld.

Der Kurs hilft Ihnen, technische Möglichkeiten mit Business-Anforderungen zu verbinden. Sie bewerten Kosten, Datenschutz, Betrieb, Skalierung und Integration anhand einer praktischen Entscheidungsmatrix.

Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalte
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.

IT-Entscheider, Product Owner sowie Data- und KI-Projektleitungen, die Vektordatenbanken fachlich bewerten und Tool-Entscheidungen vorbereiten möchten.

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

PC-COLLEGE-Schulungshaus

Weiterführende Informationen auf der Seite des Anbieters