KI-Entwicklung & Programmierung Schulungen
Vektordatenbanken und KI Training: Architektur & Praxis
Entwickle stabile RAG-Architekturen mit Vektordatenbanken, messbarem Retrieval und sicherem Betrieb.
- Dauer
- 2 Tage
- Format
- Präsenz oder Live-Online
- Preis
- 1.450 € netto
- Uhrzeiten
- 09:00-16:00 Uhr
- Gruppe
- max. 8 Personen
- Niveau
- Aufbau
- Kursnummer
- KKC_0112
Aktuelle Termine und Online-Buchung: www.cmt.de/seminare/vektordatenbanken-ki-architektur
Vektordatenbanken und KI Training: Architektur & Praxis
Entwickle stabile RAG-Architekturen mit Vektordatenbanken, messbarem Retrieval und sicherem Betrieb.
Die wichtigsten Themen
Embeddings und Chunking designen
HNSW, IVF und PQ bewerten
Hybrid Search mit Filtern umsetzen
RAG-Pipelines produktionsreif bauen
Retrieval-Qualität messbar machen
Governance und Monitoring etablieren
Überblick In diesem Aufbau-Training entwickelst du ein belastbares Verständnis dafür, wie Vektordatenbanken die Grundlage für zuverlässige KI-Anwendungen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) bilden. Du lernst, Embeddings,...
In diesem Aufbau-Training entwickelst du ein belastbares Verständnis dafür, wie Vektordatenbanken die Grundlage für zuverlässige KI-Anwendungen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) bilden. Du lernst, Embeddings, Chunking und Ähnlichkeitssuche so zu gestalten, dass Qualität, Latenz, Kosten und Governance zusammenpassen. Wenn du noch einen breiteren Einstieg in LLM-Konzepte benötigst, passt der Large Language Model Grundkurs als Vorbereitung; für vertiefende RAG-Strategien bietet sich ergänzend der Large Language Models Aufbaukurs an.
Anhand typischer Architekturentscheidungen arbeitest du heraus, wann HNSW, IVF oder PQ sinnvoll sind, wie Hybrid Search mit Metadaten-Filtern umgesetzt wird und welche Betriebsmodelle mit Managed Services oder Eigenbetrieb realistisch sind. Das Training verbindet Architektur, Implementierung und Betrieb: von Ingestion, Cleaning, Versionierung und Re-Embedding bis zu Evaluation mit Golden Sets, Observability, Zugriffskontrollen und Auditierbarkeit. So entsteht ein Vector-DB-Setup, das nicht nur im Prototyp überzeugt, sondern auch in produktiven KI-Systemen nachvollziehbar, sicher und wartbar bleibt.
Die Themen Embedding-Modelle, Dimensionen und Normalisierung · Ähnlichkeitsmaße wie Cosine, Dot, L2 und MIPS · Chunking-Strategien, Overlap und Dokumentstruktur · Qualitätsmetriken wie Recall@k, MRR und NDCG...
Vektor-Suche, Embeddings und Retrieval
- Embedding-Modelle, Dimensionen und Normalisierung
- Ähnlichkeitsmaße wie Cosine, Dot, L2 und MIPS
- Chunking-Strategien, Overlap und Dokumentstruktur
- Qualitätsmetriken wie Recall@k, MRR und NDCG
Index-Design und Performance
- ANN-Grundlagen mit HNSW, IVF, PQ und Trade-offs
- Index-Parameter, Build-Zeit und Query-Latenz
- Metadaten-Filter, Hybrid Search, Sparse und Dense Retrieval
- Re-Ranking und Two-Stage Retrieval
Architekturentscheidungen für Vector Databases
- Eigenbetrieb, Managed Services, Kosten- und Betriebsmodelle
- Sharding, Replikation, Konsistenz und Verfügbarkeit
- Cold Storage, Hot Storage, Caching und Speicherkosten
- Multi-Tenancy, Namespaces und Isolation
Implementierung einer RAG-Pipeline
- Ingestion mit Parsern, Cleaning, Dedup und Versionierung
- Upserts, Deletes, Re-Embedding und Backfills
- Prompt- und Kontextaufbau mit Zitierfähigkeit
- Fehlerbilder durch Halluzinationen, Drift und Datenlücken
Observability, Evaluation und Betrieb
- Tracing für Retrieval-Latenz, Token-Kosten und Cache-Hits
- Offline- und Online-Evaluation mit Golden Sets
- Monitoring von Index-Gesundheit und Datenqualität
- Rollback-Strategien und kontrollierte Releases
Sicherheit, Compliance und Governance
- PII-Handling, Zugriffskontrollen und Mandantenfähigkeit
- Verschlüsselung, Schlüsselmanagement und Audit-Logs
- Data Residency, Löschkonzepte und Retention
- Prompt-Injection, Retrieval-Manipulation und Datenvergiftung
- Embedding- und Vector-Weaknesses in RAG-Architekturen
Zielgruppe
- Machine-Learning Engineers und Data Scientists mit Verantwortung für KI-Produkte und Retrieval-Qualität
- Software Engineers und Architektinnen, die RAG-Systeme planen, implementieren oder bewerten
- Plattform-, DevOps- und MLOps-Teams, die Vector-DBs produktiv betreiben
- IT-Security-, Datenschutz- und Compliance-Verantwortliche, die KI-Datenflüsse prüfen
Das lernst du
- Fundierte Architekturentscheidungen für Vector-DB-gestützte RAG-Systeme treffen und begründen
- Passende Index-, Chunking- und Suchstrategien für Qualität, Latenz und Kosten auswählen
- Produktionsreife Ingestion-Pipelines mit Versionierung, Re-Embedding und Backfills planen
- Retrieval-Qualität mit Golden Sets, Metriken und Re-Ranking messbar verbessern
- Observability, Security und Governance für den stabilen Vector-DB-Betrieb etablieren
So arbeiten wir
- Kurze Theorie-Impulse mit Architektur-Checklisten und Entscheidungsrastern
- Geführte Hands-on-Übungen an bereitgestellten Umgebungen
- Fallarbeit zu typischen RAG-Architekturen, Fehlerbildern und Betriebsentscheidungen
- Review von Retrieval-Ergebnissen, Metriken und Verbesserungsiterationen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in KI-, LLM- und API-Konzepten, insbesondere Embeddings und Prompting
- Erfahrung mit Datenpipelines, Backend-Entwicklung oder Cloud-Architekturen
- Hilfreich sind Grundlagen aus dem Python Machine Learning Grundkurs oder dem Large Language Model Grundkurs
Dein Fahrplan
Der erste Tag vermittelt die technischen Grundlagen produktionsreifer Retrieval-Systeme. Behandelt werden Embeddings, Distanzmetriken, Chunking-Strategien, Qualitätsmetriken und Zielwerte für Recall, Latenz und Kosten.
Darauf aufbauend folgen Index-Design und Sucharchitektur mit HNSW, IVF, PQ, Parameterwahl, Metadaten-Filtern, Hybrid Search, Two-Stage Retrieval und Re-Ranking für robuste Ergebnislisten.
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 - mit klarem Alltagsbezug 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 und Preise
| Zeitraum | Ort | Preis (netto) |
|---|---|---|
| 07.12. - 08.12.2026 | München oder Live-Online | 1.450 € |
| 11.01. - 12.01.2027 | München oder Live-Online | 1.450 € |
| 08.03. - 09.03.2027 | München oder Live-Online | 1.450 € |
| 10.05. - 11.05.2027 | München oder Live-Online | 1.450 € |
| 19.07. - 20.07.2027 | München oder Live-Online | 1.450 € |
| 13.09. - 14.09.2027 | München oder Live-Online | 1.450 € |
Alle Preise zuzüglich gesetzlicher Mehrwertsteuer. Freie Plätze und weitere Termine findest du unter www.cmt.de/seminare/vektordatenbanken-ki-architektur.
Firmenschulung und Inhouse
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine stimmen wir mit euch ab.
Dein Kontakt bei cmt
Yves Hoppe
Telefon 0800 71 20000
yves.hoppe@cmt.de
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
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Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich KI-Entwicklung.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
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- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Bewertungen & Feedback
Wissen
5.0
5.0
von 1 Bewertung
Verständlichkeit
5.0
Fragen und Antworten zu Vektordatenbanken und KI Training: Architektur & Praxis
Welche Vektordatenbank wird im Training verwendet?
Das Training ist herstellerneutral aufgebaut. Die Übungen finden in einer bereitgestellten Umgebung statt, damit du Architekturentscheidungen, Index-Design, Hybrid Search und Betriebsfragen auf gängige Vector-DB-Produkte übertragen kannst.
Brauche ich ein Notebook oder eigene Lizenzen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden dir bei Bedarf zur Verfügung gestellt. Eigene Entwicklungsumgebungen können genutzt werden, sind aber keine Voraussetzung.
Ist das ein Grundlagenkurs zu Large Language Models?
Nein. Das Training setzt ein Grundverständnis für Embeddings, LLM-Nutzung und APIs voraus. Für den Einstieg eignet sich vorher der Large Language Model Grundkurs.
Geht es auch um Compliance und Security?
Ja. Behandelt werden unter anderem PII-Handling, Zugriffskontrollen, Audit-Logs, Verschlüsselung, Löschkonzepte, Mandantenfähigkeit sowie Risiken durch Prompt-Injection, Retrieval-Manipulation und Datenvergiftung.
Wie praxisnah ist das Vektordatenbanken für KI Training?
Der Schwerpunkt liegt auf praxisnahen Architekturentscheidungen und Hands-on-Übungen: Ingestion, Chunking, Index-Design, Hybrid Search, Evaluation, Monitoring und Rollback-Strategien werden anhand typischer RAG-Szenarien bearbeitet.
Passt das Training zu Azure- oder AWS-basierten KI-Projekten?
Ja. Die Konzepte lassen sich auf Cloud- und On-Premises-Architekturen übertragen. Für plattformspezifische Vertiefung passen anschließend das AI-102 Training, Developing Generative AI Applications on AWS oder MLOps Engineering on AWS.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
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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.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. 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.
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