KKC_0112 | Vektordatenbanken für KI Training: Architektur & Praxis

Dieser Aufbaukurs richtet sich an alle, die Vektordatenbanken nicht nur „zum Laufen“ bringen, sondern belastbar designen und betreiben wollen. Sie starten mit den technischen Stellschrauben, die Retrieval-Qualität in der Praxis bestimmen: Wahl und Umgang mit Embeddings, Normalisierung, Distanzmetriken sowie Chunking-Strategien, die aus unstrukturierten Dokumenten nutzbare Kontexte erzeugen. Darauf aufbauend gehen Sie in das Index-Design: Sie verstehen die Unterschiede von ANN-Ansätzen wie HNSW, IVF und PQ und lernen, Parameter so zu wählen, dass Build-Zeit, Speicherverbrauch und Query-Latenz zu Ihre Anforderungen passen.

Im nächsten Schritt treffen Sie Architekturentscheidungen, die in realen Projekten über Erfolg oder Dauerfeuer an Incidents entscheiden: Sharding, Replikation, Konsistenz, Caching sowie Multi-Tenancy und Isolation. Sie setzen eine RAG-Pipeline um, inklusive Ingestion, Cleaning, Deduplication, Versionierung und kontrollierten Re-Embedding-Backfills. Ein Schwerpunkt liegt auf Two-Stage Retrieval, Hybrid Search und Re-Ranking, damit Ergebnisse auch bei großen Datenmengen stabil bleiben.

Abschließend behandeln Sie Betrieb und Governance: Tracing und Monitoring, Offline- und Online-Evaluation mit Golden Sets, Rollback-Strategien sowie Sicherheitsmaßnahmen wie Zugriffskontrollen, Audit-Logs, Verschlüsselung, PII-Handling und Schutz gegen Prompt-Injection über manipulierte Quellen. Danach können Sie Vector-DB-Entscheidungen fachlich begründen, Implementierungen sauber aufsetzen und die Qualität messbar verbessern.

• Embedding-Auswahl, Normalisierung, Distanzmetriken und Chunking bewerten
• ANN-Ansätze wie HNSW, IVF und PQ fachlich einordnen
• Index-Parameter für Build-Zeit, Speicherverbrauch und Latenz wählen
• Sharding, Replikation, Konsistenz, Caching und Multi-Tenancy planen
• RAG-Pipelines mit Ingestion, Cleaning, Deduplication und Re-Embedding umsetzen
• Two-Stage Retrieval, Hybrid Search und Re-Ranking einsetzen
• Tracing, Evaluation, Rollback, Zugriffskontrollen, PII-Handling und Prompt-Injection-Schutz berücksichtigen

Das Seminar richtet sich an Entwickler/innen, Data Engineers, KI-Teams, Architekt/innen und IT-Verantwortliche, die Vektordatenbanken produktiv einsetzen möchten.

Vorausgesetzt werden Grundlagen in Datenbanken, APIs oder KI-Anwendungen. Erfahrungen mit RAG oder Cloud-Architekturen sind hilfreich.

• Vektor-Suche, Embeddings, Retrieval
  • Embedding-Modelle, Dimensionen, Normalisierung
  • Ähnlichkeitsmaße: Cosine, Dot, L2, MIPS
  • Chunking-Strategien, Overlap, Struktur aus Dokumenten
  • Qualitätsmetriken: Recall@k, MRR, NDCG
• Index-Design und Performance
  • ANN-Grundlagen: HNSW, IVF, PQ und Trade-offs
  • Index-Parameter, Build-Zeit vs. Query-Latenz
  • Filtering: Metadata, Hybrid Search, Sparse + Dense
  • Re-Ranking und Two-Stage Retrieval
• Architekturentscheidungen für Vector Databases
  • Eigenbetrieb vs. Managed, Kosten- und Betriebsmodell
  • Sharding, Replikation, Konsistenz und Verfügbarkeit
  • Cold/Hot Storage, Caching, Speicherkosten
  • Multi-Tenancy, Namespaces, Isolation
• Implementierung einer RAG-Pipeline
  • Ingestion: Parser, Cleaning, Dedup, Versionierung
  • Upserts, Deletes, Re-Embedding und Backfills
  • Prompt- und Kontextaufbau, Zitierfähigkeit
  • Fehlerbilder: Halluzinationen, Drift, Datenlücken
• Observability, Evaluation, Betrieb
  • Tracing: Retrieval-Latenz, Token-Kosten, Cache-Hits
  • Offline- und Online-Evaluation, Golden Sets
  • Monitoring von Index-Gesundheit und Datenqualität
  • Rollback-Strategien und sichere Releases
• Sicherheit, Compliance, Governance
  • PII-Handling, Zugriffskontrollen, Mandantenfähigkeit
  • Verschlüsselung, Schlüsselmanagement, Audit-Logs
  • Data Residency, Löschkonzepte, Retention
  • Prompt-Injection und Retrieval-Manipulation