
Vector Databases
Vector Databases sind die Infrastruktur hinter moderner KI: ohne sie kein RAG, keine semantische Suche, kein Embedding-basiertes Retrieval. Sie lernen, welche Vector-Datenbank für welchen Use Case geeignet ist, wie Embeddings gespeichert und abgefragt werden und wie Vector-Datenbanken in Produktions-KI-Systeme integriert werden — von pgvector im bestehenden PostgreSQL bis hin zu spezialisierten Managed-Services.






Ziele
Sie können nach diesem Kurs Vector Databases in eigene KI-Projekte integrieren: Embeddings generieren, indizieren und effizient abfragen. Sie kennen pgvector, Pinecone, Weaviate und Qdrant und können fundiert entscheiden, welcher Stack für Ihren Use Case und Ihre Infrastruktur geeignet ist.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: Embedding und Vector-Search-Grundlagen
- Embeddings: was sie sind und wie Sprachmodelle Text in Vektoren übersetzen
- Ähnlichkeitsmaße: Cosine Similarity, Dot Product und L2-Distanz
- ANN-Algorithmen: HNSW und IVF für schnelle Approximate Nearest Neighbor Search
- Embedding-Modelle: OpenAI text-embedding-3, Sentence-BERT und lokale Modelle
Modul 2: pgvector — Vector Search in PostgreSQL
- pgvector installieren und konfigurieren
- Embedding-Spalten anlegen, Daten einfügen und indizieren
- Ähnlichkeitssuche mit SQL: semantische Suche in bestehendem PostgreSQL
- Performance-Tuning: HNSW-Index-Parameter optimieren
Modul 3: Pinecone und Weaviate — Spezialisierte Vector Databases
- Pinecone: Managed Vector Database für Produktionssysteme
- Namespaces, Metadaten-Filterung und Hybrid Search in Pinecone
- Weaviate: Open-Source mit eingebauten Embedding-Modellen
- Qdrant: Self-Hosted Alternative mit Python-Client
Modul 4: Vector Databases in RAG-Systemen
- RAG-Architektur: Dokumente chunken, einbetten und in Vector DB speichern
- Hybrid Search: Vektorsuche + Volltextsuche kombinieren für bessere Treffer
- Re-Ranking: Retrieved Chunks nach Relevanz sortieren
- Produktions-Checkliste: Index-Management, Updates und Skalierung
Kodschul-Trainer & Team
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Über 3000 Fachkräfte in zwei Jahren geschult
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Wirkungsvolles Lernen mit realen Anwendungen
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Selina Schmid
Seminar Manager

Elisa Saleh
Back Office

Lars Gerigk
Portfolio Manager

Sebastian Carnal
HR & People

Ömer Akgeyik
Tech Lead
So läuft das Training ab
Unsere Schulungen sind 100% hands-on, mit einem praktischen Anteil von 70% und 30% Theorie. Sie finden vor Ort, bei uns oder online (auf allen gängigen Plattformen) statt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmenden kostenfrei Hands-outs und Unterlagen, die sie zur Vertiefung und weiteren Anwendung nutzen können.
Grundlagen
Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
Durchführung
Wir starten mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Demos und praxisnahen Beispielen. Anschließend üben die Teilnehmenden eigenständig, während der Trainer individuelles Feedback gibt und bei Bedarf Korrekturen vornimmt.
Anwendungsfälle
Das Gelernte wird auf konkrete Anwendungsfälle der Teilnehmenden angewendet. In einer praxisorientierten Session erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die den Teilnehmern helfen, das Wissen direkt in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Am häufigsten gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs konzipiert?
+Wie kann ich mich für den Kurs anmelden?
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+Brauche ich Vorkenntnisse zum Thema des Kurses?
+Werde ich das Gelernte in diesem Kurs anwenden können?
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Selina Schmid
Leiterin Kodschul