KI-gestützte Datenbanksuche: Aufbaukurs
Semantische Suche, RAG und Ranking für belastbare Treffer in produktionsnahen Datenbeständen
Die wichtigsten Themen
Hybrid Search mit BM25 und Vektoren
Chunking und Metadaten-Design
Re-Ranking für bessere Treffer
RAG mit Quellenangaben
Evaluation mit nDCG und MRR
Guardrails und Observability
Überblick In diesem Aufbau-Seminar entwickelst du eine KI-gestützte Datenbanksuche , die über reines Keyword-Matching hinausgeht und auch bei heterogenen Datenbeständen nachvollziehbare Treffer liefert. Im Mittelpunkt stehen...
In diesem Aufbau-Seminar entwickelst du eine KI-gestützte Datenbanksuche, die über reines Keyword-Matching hinausgeht und auch bei heterogenen Datenbeständen nachvollziehbare Treffer liefert. Im Mittelpunkt stehen semantische Suche, Hybrid Search und Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit messbarer Qualität: Welche Daten gehören in welchen Index, wie werden Chunks und Metadaten gestaltet, wann lohnt sich Re-Ranking und wie bleibt die Antwort auf Quellen rückführbar?
Der Kurs verbindet Vektorsuche, klassische Suchverfahren und Datenbankwissen zu einer Architektur, die Rechte, Mandantenfähigkeit, Latenz und Betriebskosten berücksichtigt. Du arbeitest mit Bewertungsmetriken wie nDCG, MRR und Recall@k, analysierst typische Fehlerbilder wie Datenlücken, Drift und Halluzinationen und leitest daraus konkrete Gegenmaßnahmen ab. Guardrails gegen Prompt-Injection, PII-Schutz und Observability für Trefferqualität, Kosten und Latenz runden den produktionsnahen Blick ab. Wenn du zunächst die technische Basis vertiefen möchtest, passt das Vektordatenbanken für KI Training als Vorbereitung.
Die Themen Suchintentionen und Relevanzkriterien · Hybrid Search mit BM25 · Vektorsuche für semantische Treffer · Index-Strategien für Datenbestände · Fehlerbilder bei KI-Suche · Chunking-Strategien und Overlap...
Sucharchitektur und Relevanzmodell
- Suchintentionen und Relevanzkriterien
- Hybrid Search mit BM25
- Vektorsuche für semantische Treffer
- Index-Strategien für Datenbestände
- Fehlerbilder bei KI-Suche
Embeddings, Chunking und Vektorindizes
- Chunking-Strategien und Overlap
- Metadaten-Design für Filter
- Embedding-Modelle bewerten
- HNSW, IVF und PQ
- Update- und Re-Embedding-Strategien
RAG-Pipelines für Datenbankwissen
- Retriever-Design mit Filtern
- Security-Filter und Facets
- Re-Ranking mit Cross-Encodern
- Prompting für zitierfähige Antworten
- Antwortformate mit Quellen
Evaluation, Tests und Guardrails
- Goldensets für Suchqualität
- Offline-Evaluation und A/B-Tests
- nDCG, MRR und Recall@k
- PII-Schutz und Policies
- Prompt-Injection-Gegenmaßnahmen
Integration, Betrieb und Use Cases
- API-Design und Caching
- Latenzbudgets und Kostenkontrolle
- Rollen, Rechte, Mandantenfähigkeit
- ETL/ELT und Dokumenten-Pipelines
- Versionierung, Rollback und Monitoring
- Wissensdatenbanken, Tickets, CRM
Wer hier richtig ist
- Data Engineers, Analytics Engineers und Datenbankverantwortliche, die semantische Suche in bestehende Datenbestände integrieren
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler mit Verantwortung für Suchfunktionen, APIs, Backends oder RAG-Anwendungen
- Data Scientists und ML Engineers, die Retrieval-Qualität, Embeddings und Re-Ranking belastbar bewerten
- IT-Architektinnen und IT-Architekten für Wissenssysteme, Dokumentenplattformen, Enterprise Search und KI-Anwendungen
Das lernst du
- Sucharchitekturen mit Hybrid Search, Vektorsuche und klaren Relevanzkriterien entwerfen
- Embeddings, Chunking, Metadaten und Index-Strategien passend zu Datenbestand und Latenzbudget auswählen
- RAG-Pipelines mit Retriever, Re-Ranking, Quellenangaben und Sicherheitsfiltern strukturieren
- Suchqualität mit Goldensets, nDCG, MRR und Recall@k nachvollziehbar bewerten
- Guardrails, Observability und Kostenkontrolle für den produktionsnahen Betrieb einplanen
So arbeiten wir
- Trainer-Input mit Architekturmustern, Entscheidungsleitfäden und typischen Trade-offs
- Geführte Übungen an bereitgestellten Umgebungen und realitätsnahen Beispieldaten
- Hands-on Labs zu Chunking, Retrieval, Re-Ranking, Evaluation und RAG-Ausgabeformaten
- Gruppenarbeit an Use-Case-Designs, Qualitätskriterien und Betriebsanforderungen
- Review typischer Fehlerbilder mit konkreten Gegenmaßnahmen für Suche, RAG und Betrieb
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Datenbanken, APIs und JSON
- Erste Erfahrung mit Suche, Embeddings oder LLM-Anwendungen empfohlen
- Für Grundlagen zu Vektorsuche: Vektordatenbanken für KI Training
- Für allgemeine KI-Architekturen: Azure OpenAI Service Training
Dein Fahrplan
Der erste Tag startet mit Suchintentionen, Relevanzkriterien und Architekturentscheidungen für KI-gestützte Datenbanksuche. Behandelt werden Hybrid Search mit BM25 und Vektorsuche, Index-Strategien für strukturierte und unstrukturierte Daten sowie typische Fehlerbilder wie Drift, Datenlücken und Halluzinationen.
Im zweiten Abschnitt stehen Embeddings, Chunking, Overlap, Metadaten und Vektorindizes im Mittelpunkt. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer vergleichen Auswahlkriterien für Embedding-Modelle, ordnen HNSW, IVF und PQ ein und planen Update- sowie Re-Embedding-Strategien für veränderliche Datenbestände.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
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Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
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- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
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Firmen-Seminar
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- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu KI-gestützte Datenbanksuche: Aufbaukurs
Was ist der Unterschied zwischen semantischer Suche, Hybrid Search und RAG?
Semantische Suche nutzt Embeddings, um Inhalte nach Bedeutung statt nur nach exakten Begriffen zu finden. Hybrid Search kombiniert diese Vektorsuche mit klassischen Verfahren wie BM25. RAG ergänzt darauf aufbauend ein Sprachmodell, das Antworten aus den gefundenen Quellen formuliert und diese nachvollziehbar ausgibt.
Brauche ich eine bestimmte Vektordatenbank für das Seminar?
Nein. Die Konzepte werden so vermittelt, dass sie auf verschiedene technische Umgebungen übertragbar sind. Entscheidend sind Index-Strategie, Metadaten, Latenz, Update-Verhalten und Bewertbarkeit. Für eine gezielte Vorbereitung eignet sich das Training zu Vektordatenbanken für KI.
Geht es im Aufbaukurs eher um LLM-Prompting oder um Suche?
Der Schwerpunkt liegt auf Retrieval, Ranking, Evaluation und Betrieb von KI-Suche. Prompting wird dort behandelt, wo es für RAG-Antworten, Quellenangaben, Ausgabeformate und Guardrails relevant ist. Ziel ist keine Prompt-Sammlung, sondern eine belastbare Such- und RAG-Architektur.
Welche Datenquellen lassen sich mit KI-gestützter Datenbanksuche erschließen?
Typische Szenarien sind SQL-Tabellen, Dokumente, Tickets, CRM-Daten, Vertragsbestände und interne Wissensdatenbanken. Im Seminar geht es besonders um die Kombination strukturierter und unstrukturierter Daten, passende Metadaten, Security-Filter und nachvollziehbare Antwortformate.
Wie wird die Qualität einer RAG- oder Vektorsuche gemessen?
Du arbeitest mit Goldensets, Offline-Evaluation, A/B-Tests und Relevanzmetriken wie nDCG, MRR und Recall@k. Dadurch wird sichtbar, ob Änderungen an Chunking, Embeddings, Filtern oder Re-Ranking die Trefferqualität tatsächlich verbessern.
Werden Berechtigungen, Datenschutz und Prompt-Injection behandelt?
Ja. Der Kurs behandelt Security-Filter, Rollen, Rechte, Mandantenfähigkeit, PII-Schutz, Policies und Guardrails gegen Prompt-Injection. Damit wird die KI-gestützte Suche nicht nur technisch funktionsfähig, sondern auch für produktionsnahe Umgebungen planbar.
Kann ich den Aufbaukurs mit weiteren KI-Trainings kombinieren?
Ja. Für Framework-basierte Umsetzung passt anschließend das LangChain RAG und Agents Intensiv-Training. Wenn der Schwerpunkt auf internen Wissensplattformen liegt, ist das Seminar KI im Wissensmanagement: Automatisierte Wikis eine passende Ergänzung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
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