Vector Search ist ein zentraler Bestandteil moderner KI-Anwendungen, weil er Texte und andere Inhalte über semantische Nähe zugänglich macht. Für Entwickler-Rollen entstehen daraus neue Architekturmuster. Der Kurs zeigt, wie Vector Search methodisch in Anwendungen eingebaut wird.

!Kursinhalt

!1. Grundprinzipien der Vektorsuche
*Embeddings und Distanzmaße
*Indizes und Speicherstrukturen
*Abgrenzung zu Volltextsuche

!2. Aufbau eines Suchsystems
*Verarbeitung der Quellinhalte
*Wahl einer Vektordatenbank
*Schnittstellen für Anwendungen

!3. Bewertung und Tuning
*Relevanz der Treffer
*Kombination mit klassischer Suche
*Optimierung von Latenz und Kosten

!4. Pflege und Skalierung
*Aktualisierung der Inhalte
*Wachstum mit Datenmengen
*Wechsel von Modellen oder Datenbanken

!Berufliche Relevanz

*Tragfähige Suchsysteme jenseits klassischer Volltextlogik
*Solide Grundlage für RAG- und Assistenz-Architekturen
*Profilierung im wachsenden Feld semantischer Anwendungen