Dieser Kurs für Fortgeschrittene richtet sich an Datenbankfachleute, ML-Ingenieure und KI-Praktiker, die leistungsstarke LLM-Systeme aufbauen und warten müssen. In der Welt der groß angelegten KI können langsame Abfragen und ineffiziente Suchvorgänge ein System lahmlegen. Dieser Kurs vermittelt die entscheidenden Fähigkeiten, um dies zu verhindern, und konzentriert sich dabei auf praktische Techniken zur Optimierung von Datenbanken und Vektorsuchen.

Sie lernen, parametrisierte SQL-Abfragen zu beherrschen, um eine sichere und effiziente Datenabfrage zu gewährleisten und Leistungsengpässe zu diagnostizieren. Anschließend tauchen Sie in den CORE moderner KI-Abfragesysteme ein und lernen, die Parameter der Vektorähnlichkeitssuche so zu optimieren, dass ein perfektes Gleichgewicht zwischen Recall und Latenz erreicht wird. In praktischen Übungen mit Tools wie SQLite, FAISS und Annoy experimentieren Sie mit Indizierungsstrategien, optimieren die Parameter des HNSW-Algorithmus und messen Latenz, Durchsatz und Ressourcenauslastung. Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, Produktions-Abfragesysteme systematisch zu analysieren und zu optimieren, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Anwendungen nicht nur leistungsstark, sondern auch schnell und zuverlässig sind. Um diesen Kurs erfolgreich abzuschließen, werden Grundkenntnisse in SQL und Datenbankkonzepten sowie ein Verständnis der Prinzipien der Vektorsuche empfohlen.