// Persistenz & Daten
Semantische Suche in Java mit pgvector
Vektorsuche in einer bestehenden PostgreSQL-Datenbank, ohne zusätzliche Spezialsysteme.
- Inhouse-Schulung
- 1 Tag
- Fortgeschritten
- Remote oder vor Ort
- KI-Anwendung

Was Sie mitnehmen
- Sie erzeugen Embeddings für Texte mit LangChain4j und einem lokalen Modell über Ollama.
- Sie speichern Embeddings mit pgvector in einer bestehenden PostgreSQL-Datenbank.
- Sie führen Ähnlichkeitssuchen mit passenden Distanzmaßen und Indexen aus.
- Sie kombinieren Vektorsuche mit Volltextsuche und Filtern auf Fachdaten.
Agenda
Die Agenda ist die Grundlage. Schwerpunkte und Beispiele stimmen wir vorab auf Ihr Team ab.
Vormittag
- Embeddings und semantische Ähnlichkeit: Grundlagen und Grenzen
- pgvector einrichten: Datentyp vector, Distanzoperatoren
- Embeddings mit LangChain4j und Ollama erzeugen
- Übung: Dokumente in Abschnitte teilen, einbetten und speichern
Nachmittag
- Ähnlichkeitssuche per SQL und über den PgVectorEmbeddingStore
- Indexe mit HNSW und IVFFlat, Genauigkeit und Geschwindigkeit
- Hybride Suche mit PostgreSQL-Volltextsuche und Metadatenfiltern
- Übung: Semantische Suche für eine Wissensdatenbank umsetzen und bewerten
KI in dieser Schulung
// KI als Bestandteil der Anwendung
Embeddings erzeugen, speichern und für Ähnlichkeitssuche nutzen.
Voraussetzungen und Rahmen
- Vorwissen
- Gute Java- und SQL-Kenntnisse. Container-Laufzeit Podman oder Docker Engine; Hardware für lokale Embedding-Modelle mit Ollama vorab klären.
- Werkzeuge
- pgvector, LangChain4j (Open Source, PostgreSQL-Lizenz / Apache 2.0)
- Niveau
- Fortgeschritten
- Teilnehmende
- bis 10 Personen, größere Gruppen auf Anfrage
- Durchführung
- Remote per Videokonferenz oder bei Ihnen vor Ort
- Enthalten
- Abstimmung vorab, Unterlagen, Übungsprojekte, Teilnahmebescheinigungen
// Trainer mit langjähriger Softwareentwicklungserfahrung, akademische Ausbildung in Informatik und KI.
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