Vektordatenbanken – Grundlagen, Technologien & Praxis

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "Vektordatenbanken – Grundlagen, Technologien & Praxis" erwerben Sie ein fundiertes, praxisnahes Verständnis von Vektordatenbanken – von den konzeptionellen Grundlagen (Embeddings, Ähnlichkeitssuche, Indexstrukturen) über die Auswahl und den Betrieb geeigneter Technologien bis hin zur Integration in bestehende Daten- und KI-Architekturen. Sie lernen, geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren, eine passende technologische Lösung zu evaluieren, eine Vektorsuche oder RAG-Architektur eigenständig umzusetzen sowie Qualität, Performance, Kosten und Governance-Aspekte systematisch zu bewerten.

Zielgruppe Seminar

• Software-Entwickler
• Datenanalysten
• Data Scientists

Voraussetzungen

• Vorerfahrung im Umgang mit Datenbanken
• Python Grundkenntnisse sind hilfreich

Seminarinhalt

Einführung – Warum Vektordatenbanken?

• Von Tabellen zu Vektoren: Warum klassische Datenbanken an ihre Grenzen stoßen
• Was ist ein Vektor? Grundidee der Ähnlichkeitssuche vs. exakte Suche
• Typische Anwendungsfälle: Semantic Search, Empfehlungssysteme, RAG, Anomalieerkennung, Bildsuche
• Abgrenzung: Vektordatenbank vs. Volltextsuche vs. Graph-Datenbank
• Marktüberblick: Dedizierte Vektor-DBs vs. Vektor-Erweiterungen bestehender Datenbanken

Embeddings – Daten in Vektoren verwandeln

• Was sind Embeddings und warum funktionieren sie?
• Text-Embeddings: Sentence Transformers, OpenAI Embeddings, Cohere Embed
• Embeddings für andere Datentypen: Bilder (CLIP), Audio, tabellarische Daten
• Embedding-Modelle auswählen: Dimension, Qualität, Kosten, Geschwindigkeit
• Chunking-Strategien: Wie man Dokumente für die Vektorisierung aufbereitet
• Praxis: Erste Embeddings erzeugen und visualisieren

Ähnlichkeitssuche – Wie Vektordatenbanken funktionieren

• Distanzmetriken: Cosine Similarity, Euclidean Distance, Dot Product
• Brute Force vs. Approximate Nearest Neighbor (ANN)
• Indexstrukturen: HNSW, IVF, Product Quantization
• Trade-offs: Genauigkeit vs. Geschwindigkeit vs. Speicher
• Filtering & hybride Suche: Vektorsuche + Metadaten-Filter kombinieren

Technologien im Vergleich

• Dedizierte Vektordatenbanken: Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma
• Vektor-Erweiterungen: pgvector (PostgreSQL), Elasticsearch kNN, OpenSearch
• Cloud-native Angebote: Azure AI Search, AWS OpenSearch Serverless, GCP Vertex AI Vector Search
• Vergleichskriterien: Hosting (Managed vs. Self-Hosted), Skalierung, Kosten, Ecosystem
• Entscheidungshilfe: Welche Technologie passt zu welchem Szenario?

Datenmanagement & Betrieb

• Daten laden: Batch-Import & inkrementelle Updates
• Schema-Design: Metadaten, Namespaces, Collections
• Skalierung: Sharding, Replikation, Partitionierung
• Backup, Recovery & Versionierung von Vektordaten
• Performance Tuning: Index-Konfiguration, Caching, Hardware-Dimensionierung

Integration & Architektur

• Vektordatenbanken in bestehende Datenarchitekturen einbinden
• Embedding Pipelines: Von der Rohdatenquelle bis zum Vektorindex
• Integration mit LLMs & AI-Services (RAG als Architekturmuster)
• Kombination mit klassischen Datenbanken & Data Lakes
• Echtzeit vs. Batch: Wann werden Vektoren aktualisiert?

Use Cases im Detail

• Semantic Search: Dokumentensuche jenseits von Keywords
• Retrieval Augmented Generation (RAG): LLMs mit eigenem Wissen anreichern
• Empfehlungssysteme: Ähnliche Produkte, Content, Nutzer
• Anomalieerkennung: Ausreißer im Vektorraum identifizieren
• Multimodale Suche: Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild

Evaluation, Monitoring & Governance

• Retrieval-Qualität messen: Recall@k, MRR, nDCG
• Embedding-Qualität bewerten: Wie gut bilden die Vektoren Semantik ab?
• Monitoring im Betrieb: Latenz, Throughput, Index-Drift
• Datenschutz & Compliance: PII in Embeddings, Zugriffskontrollen
• Kosten im Griff behalten: Speicher, Compute, API-Calls

Praxis – End-to-End Projekt

• End-to-End: Daten aufbereiten, embedden, indexieren, abfragen
• Aufbau einer Semantic-Search-Anwendung
• RAG-Pipeline mit Vektordatenbank & LLM
• Performance-Vergleich verschiedener Konfigurationen
• Diskussion Best Practices & Lessons Learned

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

Übersicht: Datenbanken Schulungen Portfolio

Mehr zu den Vorteilen von Badges

Seminare kurz vor der Durchführung