Vektordatenbanken Kompakt – Grundlagen, Tools und Entscheidungskriterien

In dieser Schulung erhalten Sie eine klare Einführung in Vektordatenbanken. Sie lernen, warum sie in KI-Projekten, in der Suche und für 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.

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

Sie lernen, Vektordatenbanken mit Embeddings, Similarity Search und Chunking in Architekturzusammenhänge für Suche und RAG einzuordnen. Sie können technische Möglichkeiten anhand einer praktischen Entscheidungsmatrix mit Business-Anforderungen verbinden und Kosten, Datenschutz, Betrieb, Skalierung sowie Integration bewerten.

• IT-Entscheiderinnen und IT-Entscheider
• Product Owner
• Verantwortliche in Data- und KI-Projekten

Das Seminar eignet sich für Personen, die Tool-Entscheidungen vorbereiten oder bewerten.

Grundverständnis von Datenbanken, KI-Anwendungen oder Suchsystemen ist hilfreich. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Erfahrung in IT-, Produkt- oder Datenprojekten erleichtert die Einordnung.