Seminar Weaviate Multimodale Suche und Multi-Vektoren

Dieses praxisorientierte Seminar behandelt gemeinsame und getrennte Vektorräume für Text, Bilder und weitere Modalitäten, Multi-Vektoren, Named Vectors, multimodale Datenaufnahme, Suchkombinationen, Gewichtung und Qualitätsbewertung. Alle Arbeitsschritte werden an einer durchgängigen Referenzumgebung ausgeführt, geprüft und in wiederverwendbaren Arbeitsvorlagen dokumentiert.

Inhaltsübersicht

• Anwendungsfall und Modalitäten
• Vektorraummodell
• Collection konfigurieren
• Multimodale Datenaufnahme
• Suchstrategien
• Qualität und Betrieb
• Lernziele und Abnahmekriterien
• Praxisübungen und Betriebsdokumentation

Lernziele

• Anforderungen in den Bereichen Anwendungsfall und Modalitäten, Multimodale Datenaufnahme und Qualität und Betrieb strukturiert analysieren und in eine umsetzbare Weaviate-Konfiguration überführen.
• Collections, Daten, Abfragen oder Betriebsparameter nachvollziehbar konfigurieren und mit reproduzierbaren Prüfungen verifizieren.
• Fehlersituationen systematisch eingrenzen, geeignete Diagnoseinformationen erfassen und belastbare Korrekturmaßnahmen ableiten.
• Qualität, Leistung, Sicherheit und Wartbarkeit anhand definierter Kriterien bewerten und die Lösung für den Regelbetrieb dokumentieren.

Schritt-für-Schritt-Inhalte

1. Anwendungsfall und Modalitäten

Schwerpunkt: Text, Bild, Dokumentseite und Metadaten, Suchintents, Ausgabeform, Datenschutz, Modellzugang und Qualitätskriterien.

1. Anforderungen für Anwendungsfall und Modalitäten erfassen: Text, Bild, Dokumentseite und Metadaten, Suchintents, Ausgabeform, Datenschutz, Modellzugang und Qualitätskriterien; Zielzustand, Eingaben, Abhängigkeiten und messbare Prüfkriterien in einer Arbeitsvorlage festhalten.
2. Technische Grundlage konfigurieren: passende Collections, Properties, Clients, Modelle, Indizes oder Infrastrukturparameter auswählen und jede Einstellung mit ihrem Zweck dokumentieren.
3. Vorgehen mit repräsentativen Daten ausführen: Ausgangszustand prüfen, Operation schrittweise durchführen, Rückgaben protokollieren und das erwartete Verhalten gegen die Prüfkriterien vergleichen.
4. Fehler- und Grenzfälle untersuchen: ungültige Eingaben, fehlende Berechtigungen, leere Ergebnisse, Zeitüberschreitungen oder Ressourcenengpässe gezielt auslösen und diagnostizieren.
5. Ergebnis absichern: Qualität, Latenz, Ressourcenbedarf, Sicherheit und Wartbarkeit bewerten; Konfiguration und Wiederholungsablauf als wiederverwendbares Runbook festhalten.

2. Vektorraummodell

Schwerpunkt: gemeinsamer multimodaler Raum, getrennte Named Vectors, Multi-Vektoren pro Objekt, Dimensionen und Distanzmetriken.

1. Anforderungen für Vektorraummodell erfassen: gemeinsamer multimodaler Raum, getrennte Named Vectors, Multi-Vektoren pro Objekt, Dimensionen und Distanzmetriken; Zielzustand, Eingaben, Abhängigkeiten und messbare Prüfkriterien in einer Arbeitsvorlage festhalten.
2. Technische Grundlage konfigurieren: passende Collections, Properties, Clients, Modelle, Indizes oder Infrastrukturparameter auswählen und jede Einstellung mit ihrem Zweck dokumentieren.
3. Vorgehen mit repräsentativen Daten ausführen: Ausgangszustand prüfen, Operation schrittweise durchführen, Rückgaben protokollieren und das erwartete Verhalten gegen die Prüfkriterien vergleichen.
4. Fehler- und Grenzfälle untersuchen: ungültige Eingaben, fehlende Berechtigungen, leere Ergebnisse, Zeitüberschreitungen oder Ressourcenengpässe gezielt auslösen und diagnostizieren.
5. Ergebnis absichern: Qualität, Latenz, Ressourcenbedarf, Sicherheit und Wartbarkeit bewerten; Konfiguration und Wiederholungsablauf als wiederverwendbares Runbook festhalten.

3. Collection konfigurieren

Schwerpunkt: Properties, Vektorisierer, Quellfelder, Zielvektoren, Multi-Vector-Encoding und Indexeinstellungen.

1. Anforderungen für Collection konfigurieren erfassen: Properties, Vektorisierer, Quellfelder, Zielvektoren, Multi-Vector-Encoding und Indexeinstellungen; Zielzustand, Eingaben, Abhängigkeiten und messbare Prüfkriterien in einer Arbeitsvorlage festhalten.
2. Technische Grundlage konfigurieren: passende Collections, Properties, Clients, Modelle, Indizes oder Infrastrukturparameter auswählen und jede Einstellung mit ihrem Zweck dokumentieren.
3. Vorgehen mit repräsentativen Daten ausführen: Ausgangszustand prüfen, Operation schrittweise durchführen, Rückgaben protokollieren und das erwartete Verhalten gegen die Prüfkriterien vergleichen.
4. Fehler- und Grenzfälle untersuchen: ungültige Eingaben, fehlende Berechtigungen, leere Ergebnisse, Zeitüberschreitungen oder Ressourcenengpässe gezielt auslösen und diagnostizieren.
5. Ergebnis absichern: Qualität, Latenz, Ressourcenbedarf, Sicherheit und Wartbarkeit bewerten; Konfiguration und Wiederholungsablauf als wiederverwendbares Runbook festhalten.

4. Multimodale Datenaufnahme

Schwerpunkt: Datei- und Metadatenvorbereitung, Referenzen, Batch-Import, Vektorprüfung, Fehlerbehandlung und Aktualisierung.

1. Anforderungen für Multimodale Datenaufnahme erfassen: Datei- und Metadatenvorbereitung, Referenzen, Batch-Import, Vektorprüfung, Fehlerbehandlung und Aktualisierung; Zielzustand, Eingaben, Abhängigkeiten und messbare Prüfkriterien in einer Arbeitsvorlage festhalten.
2. Technische Grundlage konfigurieren: passende Collections, Properties, Clients, Modelle, Indizes oder Infrastrukturparameter auswählen und jede Einstellung mit ihrem Zweck dokumentieren.
3. Vorgehen mit repräsentativen Daten ausführen: Ausgangszustand prüfen, Operation schrittweise durchführen, Rückgaben protokollieren und das erwartete Verhalten gegen die Prüfkriterien vergleichen.
4. Fehler- und Grenzfälle untersuchen: ungültige Eingaben, fehlende Berechtigungen, leere Ergebnisse, Zeitüberschreitungen oder Ressourcenengpässe gezielt auslösen und diagnostizieren.
5. Ergebnis absichern: Qualität, Latenz, Ressourcenbedarf, Sicherheit und Wartbarkeit bewerten; Konfiguration und Wiederholungsablauf als wiederverwendbares Runbook festhalten.

5. Suchstrategien

Schwerpunkt: Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild, Text-zu-Dokument, mehrere Zielvektoren, Gewichtung, Filter und Hybridanteile.

1. Anforderungen für Suchstrategien erfassen: Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild, Text-zu-Dokument, mehrere Zielvektoren, Gewichtung, Filter und Hybridanteile; Zielzustand, Eingaben, Abhängigkeiten und messbare Prüfkriterien in einer Arbeitsvorlage festhalten.
2. Technische Grundlage konfigurieren: passende Collections, Properties, Clients, Modelle, Indizes oder Infrastrukturparameter auswählen und jede Einstellung mit ihrem Zweck dokumentieren.
3. Vorgehen mit repräsentativen Daten ausführen: Ausgangszustand prüfen, Operation schrittweise durchführen, Rückgaben protokollieren und das erwartete Verhalten gegen die Prüfkriterien vergleichen.
4. Fehler- und Grenzfälle untersuchen: ungültige Eingaben, fehlende Berechtigungen, leere Ergebnisse, Zeitüberschreitungen oder Ressourcenengpässe gezielt auslösen und diagnostizieren.
5. Ergebnis absichern: Qualität, Latenz, Ressourcenbedarf, Sicherheit und Wartbarkeit bewerten; Konfiguration und Wiederholungsablauf als wiederverwendbares Runbook festhalten.

6. Qualität und Betrieb

Schwerpunkt: Testanfragen, Relevanzurteile, Modellvergleich, Latenz, Speicherbedarf, Re-Embedding und Produktionscheck.

1. Anforderungen für Qualität und Betrieb erfassen: Testanfragen, Relevanzurteile, Modellvergleich, Latenz, Speicherbedarf, Re-Embedding und Produktionscheck; Zielzustand, Eingaben, Abhängigkeiten und messbare Prüfkriterien in einer Arbeitsvorlage festhalten.
2. Technische Grundlage konfigurieren: passende Collections, Properties, Clients, Modelle, Indizes oder Infrastrukturparameter auswählen und jede Einstellung mit ihrem Zweck dokumentieren.
3. Vorgehen mit repräsentativen Daten ausführen: Ausgangszustand prüfen, Operation schrittweise durchführen, Rückgaben protokollieren und das erwartete Verhalten gegen die Prüfkriterien vergleichen.
4. Fehler- und Grenzfälle untersuchen: ungültige Eingaben, fehlende Berechtigungen, leere Ergebnisse, Zeitüberschreitungen oder Ressourcenengpässe gezielt auslösen und diagnostizieren.
5. Ergebnis absichern: Qualität, Latenz, Ressourcenbedarf, Sicherheit und Wartbarkeit bewerten; Konfiguration und Wiederholungsablauf als wiederverwendbares Runbook festhalten.

Praxisübungen

1. Übung 1: Anwendungsfall und Modalitäten – Text, Bild, Dokumentseite und Metadaten, Suchintents, Ausgabeform, Datenschutz, Modellzugang und Qualitätskriterien in einer vorbereiteten Referenzumgebung konfigurieren, ausführen, mit Negativtests prüfen und in einem Abnahmeprotokoll dokumentieren.
2. Übung 2: Vektorraummodell – gemeinsamer multimodaler Raum, getrennte Named Vectors, Multi-Vektoren pro Objekt, Dimensionen und Distanzmetriken in einer vorbereiteten Referenzumgebung konfigurieren, ausführen, mit Negativtests prüfen und in einem Abnahmeprotokoll dokumentieren.
3. Übung 3: Collection konfigurieren – Properties, Vektorisierer, Quellfelder, Zielvektoren, Multi-Vector-Encoding und Indexeinstellungen in einer vorbereiteten Referenzumgebung konfigurieren, ausführen, mit Negativtests prüfen und in einem Abnahmeprotokoll dokumentieren.
4. Übung 4: Multimodale Datenaufnahme – Datei- und Metadatenvorbereitung, Referenzen, Batch-Import, Vektorprüfung, Fehlerbehandlung und Aktualisierung in einer vorbereiteten Referenzumgebung konfigurieren, ausführen, mit Negativtests prüfen und in einem Abnahmeprotokoll dokumentieren.

Zielgruppe

ML Engineers, Data Scientists, Search Engineers und Entwickler multimodaler Such- oder RAG-Anwendungen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Weaviate, Embeddings und Vektorsuche; Erfahrung mit Bild- oder Dokumentdaten ist hilfreich.