Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Co
OpenAI Integration Kurse

Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Co

Von Embeddings bis Betrieb: Pinecone und Weaviate für robuste RAG-Backends sicher einsetzen

Die wichtigsten Themen

Embeddings und Vektorsuche

Pinecone vs. Weaviate

Schema und Metadaten planen

Stabile Chunking-Strategien

RAG-Queries und Re-Ranking

Evaluation mit Hit@k und NDCG

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
21. - 22.12.2026
15. - 16.02.2027
19. - 20.04.2027
07. - 08.06.2027
26. - 27.07.2027
20. - 21.09.2027

Online

Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
21. - 22.12.2026
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19. - 20.04.2027
07. - 08.06.2027
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Fragen und Antworten zu Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Co

Was ist der Unterschied zwischen Pinecone und Weaviate?

Pinecone und Weaviate sind Vektordatenbanken für semantische Suche und RAG-Backends, unterscheiden sich aber in Architektur, Datenmodell, Betriebsmodell und Integrationsansatz. Im Seminar vergleichst du beide Systeme anhand von Schema-Design, Namespaces, Tenants, Filterlogik, API-Zugriffen, Kostenhebeln und typischen Cloud-Use-Cases.

Geht es im Training um pinecone and weaviate in produktiven RAG-Projekten?

Ja. Der Kurs behandelt Pinecone and Weaviate nicht nur als Tool-Vergleich, sondern aus Projektperspektive: Datenpipeline, Index-Aufbau, Query-Patterns, Quellenbelege, Evaluation, Monitoring, Mandantenfähigkeit und Löschkonzepte. Ziel ist ein belastbares Retrieval-Backend statt einer einmaligen Demo.

Brauche ich Programmierkenntnisse für die Schulung?

Grundverständnis von APIs, JSON und Cloud-Anwendungen reicht aus. Du solltest technische Beispiele nachvollziehen und API-Abfragen einordnen. Wenn du JSON-Datenstrukturen auffrischen möchtest, passt das Python und JSON Training als Vorbereitung.

Wird Retrieval Augmented Generation mit LLMs behandelt?

Ja, aus Retrieval-Sicht. Du arbeitest mit Chunking, Query-Patterns, Hybrid Search, Filtern, MMR, Re-Ranking, Quellenbelegen und Evaluation. Prompt-Engineering steht nicht im Mittelpunkt; der Schwerpunkt liegt auf dem Vektor-Backend, das RAG zuverlässig mit relevanten Kontexten versorgt.

Welche Qualitätsmetriken werden für semantische Suche behandelt?

Du lernst, Retrieval-Qualität mit Ground-Truth-Daten, Hit@k und NDCG zu bewerten. Außerdem werden typische Fehlerbilder analysiert, zum Beispiel irrelevante Treffer, fehlende Quellen, zu große Chunks, schlechte Filterlogik oder Latenzprobleme bei höheren Trefferzahlen.

Werden Kosten, Datenschutz und Betrieb in der Cloud berücksichtigt?

Ja. Das Seminar behandelt Kostenhebel, Latenz, Durchsatz, Monitoring, Zugriffskontrollen, Mandantenfähigkeit, Datenminimierung und Löschkonzepte. Damit kannst du Vektordatenbanken nicht nur auswählen, sondern auch für Betriebs- und Governance-Anforderungen bewerten.

Muss ich eigene Lizenzen oder ein Notebook mitbringen?

Nein. Geräte, VMs und Software werden dir bei Bedarf zur Verfügung gestellt. Für die Übungen arbeitest du in bereitgestellten Umgebungen, damit alle Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieselben Voraussetzungen für Ingestion, Index-Aufbau, Query-Tests und Evaluation haben.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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