Seminar Qdrant – Grundlagen und semantische Vektorsuche

Semantische Suche findet inhaltliche Nähe statt nur identischer Begriffe. Dafür werden Daten in Vektoren überführt, in Qdrant strukturiert gespeichert und mit geeigneten Abfrage- und Filterregeln durchsucht.

Das Seminar vermittelt den vollständigen Grundablauf von der ersten Collection bis zu einem lauffähigen Suchprototyp. Mathematische und technische Grundlagen werden nur so weit vertieft, wie sie für belastbare Entscheidungen und praktische Arbeit notwendig sind.

Inhaltsverzeichnis

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Vektorsuche, Embeddings und Distanzmetriken verständlich einordnen
• Collections, Points, Vektoren und Payloads sicher verwalten
• Daten importieren und semantische Suchanfragen ausführen
• Filter und Payload-Indizes für präzise Treffer einsetzen
• Einen kleinen Suchdienst aufbauen und seine Qualität prüfen

Zielgruppe

Entwicklung, Data Engineering, technische Beratung, Produktmanagement, Solution-Architektur und Administration mit Einstieg in Vektorsuche.

Voraussetzungen

Allgemeine IT-Kenntnisse und grundlegende Programmiererfahrung. Vorkenntnisse zu Machine Learning sind nicht erforderlich.

Seminarinhalte

Tag 1: Grundlagen, Daten und erste Suche

1. Schritt 1: Vektorsuche verstehen

   Semantische Repräsentation, Ähnlichkeit, Approximate Nearest Neighbor und die Rolle einer Vektordatenbank werden anhand greifbarer Beispiele eingeordnet.

2. Schritt 2: Arbeitsumgebung bereitstellen

   Lokale oder verwaltete Instanz, Client, Verbindung, Authentifizierung und technische Grundprüfung werden eingerichtet.

3. Schritt 3: Collection anlegen

   Dimension, Distanzmetrik, Vektorfeld, Speicheroption und Collection-Status werden bewusst festgelegt und geprüft.

4. Schritt 4: Points importieren

   IDs, Vektoren, Payloads, Batch-Schreiben und Rückmeldung der Operationen werden praktisch umgesetzt.

5. Schritt 5: Ähnlichkeitssuche ausführen

   Abfragevektor, Trefferzahl, Score, Payload-Rückgabe und erste Interpretation der Suchergebnisse werden erarbeitet.

Tag 2: Filter, Query API und Prototyp

1. Schritt 6: Payloads gezielt filtern

   Must-, Should- und Ausschlussbedingungen, Wertebereiche, verschachtelte Felder und kombinierte Kriterien werden eingesetzt.

2. Schritt 7: Indizes ergänzen

   Payload- und Volltextindizes werden passend zu den Filtermustern angelegt und ihre Wirkung nachvollzogen.

3. Schritt 8: Query API nutzen

   Suche, Empfehlungen, Discovery, Scrollen, Gruppierung und Sortierung werden als einheitliche Abfragefamilie eingeordnet.

4. Schritt 9: Qualität prüfen

   Testfragen, erwartete Treffer, Score-Verteilung, Fehlerfälle und einfache Recall-Betrachtungen werden dokumentiert.

5. Schritt 10: Suchprototyp fertigstellen

   Ingestion, Query, Filter, Ergebnisdarstellung, Aktualisierung und Löschung werden zu einem kleinen Ende-zu-Ende-Dienst verbunden.

Praxisübungen

• Eine Collection mit Textembeddings und fachlichen Payloads aufbauen
• Semantische Suche mit und ohne Filter vergleichen
• Einen fehlenden Payload-Index erkennen und passend ergänzen
• Einen kleinen Suchdienst mit Import, Abfrage und Ergebnisdarstellung fertigstellen

Methodik

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar mit Demonstrationen, angeleiteten Laboraufgaben, Mess- und Kontrollpunkten sowie dokumentierten Praxisübungen verbunden. Jeder Arbeitsschritt endet mit einer technischen Prüfung, einer Einordnung typischer Fehlerbilder und einem wiederverwendbaren Ergebnis für den eigenen Projekt- oder Betriebskontext.