Vector Search & RAG mit PostgreSQL – Essentials

Warum Vektorsuche mit PostgreSQL?

Die Vektorsuche revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Daten interagieren und ermöglicht intelligentere, kontextbezogene Abfragen. Durch den Einsatz von PostgreSQL, einer zuverlässigen und skalierbaren Datenbank, können Sie die Vektorsuche ohne die Einführung neuer Tools oder Infrastrukturen implementieren. Dieser Ansatz ist ideal für Teams, die ihre KI-Fähigkeiten verbessern und gleichzeitig ihren Tech-Stack einfach und effizient halten möchten. Ob Sie mit LLMs experimentieren oder produktive RAG-Pipelines einsetzen, PostgreSQL und pgvector bieten eine leistungsstarke Kombination.

Workshop Inhalt

Die Grenzen der Schlüsselwortsuche verstehen

Zunächst werden Sie untersuchen, warum die herkömmliche stichwortbasierte Suche oft nicht in der Lage ist, die Bedeutung zu erfassen. Wir erklären, wie die semantische Suche mit Hilfe von Einbettungen das Spiel verändert, indem sie sich auf die Absicht und den Kontext konzentriert, anstatt nur Wörter zu finden.

Abbildung einer RAG-Architektur in der realen Welt

Als Nächstes werden wir uns mit dem grossen Ganzen befassen. Sie werden sehen, wie Daten durch ein RAG-System fliessen – von der Anfrage des Benutzers über die Einbettung und Abfrage bis hin zum Sprachmodell. Dadurch wird klar, wo PostgreSQL in dieser modernen KI-Pipeline genau hinpasst.

Erste Schritte mit pgvector

Dann werden Sie selbst aktiv. Anhand von Schritt-für-Schritt-Anleitungen und gebrauchsfertigen Skripten installieren Sie pgvector und richten Ihre erste Einbettungstabelle ein. Sie können das Ganze auf Ihrem Laptop oder in der Cloud verfolgen.

Die Wahl des richtigen Ähnlichkeitsoperators

Danach werden wir uns mit der Leistung befassen. Sie werden Ähnlichkeitsmethoden wie Kosinus, Euklidisches und Inneres Produkt vergleichen. Anhand von Live-SQL-Demos werden Sie verstehen, wie sich die einzelnen Optionen auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und Speicherplatz auswirken.

Backend-Integration mit Python oder Node

Sobald Ihre Vektorsuche funktioniert, werden Sie lernen, wie Sie sie mit realen Anwendungen verbinden können. Mithilfe von LangChain- und LangFlow-Vorlagen werden Sie SQL-Aufrufe, Filter, Rankings und LLM-Anfragen in Python- oder Node-Backends integrieren.

Aufbau eines minimalen RAG-Chatbots

Zum Schluss fügen Sie alles zusammen. Sie werden einen FAQ-Beispieldatensatz einbetten, die Top-K-Treffer abrufen und sie an eine OpenAI-Funktion übergeben. Das Ergebnis? Ein voll funktionsfähiger Chatbot, der Nutzern fundierte Antworten in Echtzeit gibt.

Ziele

Am Ende dieses Workshops werden Sie in der Lage sein:

  • die Grenzen der stichwortbasierten Suche und die Rolle der semantischen Vektoren zu verstehen
  • Installieren und konfigurieren Sie pgvector mit einem Einstiegs-Workflow für die OpenAI-Einbettung
  • Schreiben von effektivem SQL für Vektorähnlichkeit, Filterung, Ranking und Paginierung
  • Erstellen und Bereitstellen einer minimalen RAG-Pipeline nur mit PostgreSQL
  • Anwendung bewährter Verfahren zur Optimierung von Leistung, Datenschutz und Speicherplatz

Schulungsansatz

Dieser Workshop besteht aus einer praxisorientierten Mischung aus kurzen Vorträgen, Live-SQL-Walkthroughs und praktischen Übungen. Zunächst werden Sie durch kurze, konzentrierte Präsentationen in die Kernkonzepte eingeführt. Anschliessend wenden Sie das Gelernte sofort in geführten Übungen an – entweder in einer Cloud-VM oder auf Ihrem eigenen Laptop.
Darüber hinaus baut jedes Thema auf dem vorherigen auf und vertieft Ihr Verständnis Schritt für Schritt. Schliesslich werden Sie alles in einem Abschlussprojekt zusammenfassen: Sie bauen einen voll funktionsfähigen Q&A-Chatbot, der vollständig auf PostgreSQL basiert.

Zielgruppe

Dieser Workshop ist zugeschnitten für:

  • DBAs bereit für die Ausweitung der semantischen KI-Suche
  • Backend- und Full-Stack-Entwickler
  • Analytikingenieure und Plattformteams
  • Jeder, der neu in die Vektorsuche oder RAG einsteigt und eine Einzeldatenbanklösung sucht

Voraussetzungen

Um das Beste aus diesem Training herauszuholen, sollten Sie über folgende Voraussetzungen verfügen:

  • Grundlegende SQL-Kenntnisse
  • Fähigkeit, auf eine PostgreSQL-Instanz zuzugreifen und zu navigieren
  • Vertrautheit mit Python auf Anfängerniveau

Wichtigste Vorteile

  • Einfachheit auf einen Schlag: Speichern Sie Vektoren, Metadaten und Geschäftsdaten in einem PostgreSQL-Cluster
  • Schnelleres Prototyping: Nutzen Sie Notebooks und LangChain-Blaupausen, um die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen
  • Operatives Vertrauen: Lernen Sie vom ersten Tag an die Dimensionierung von Speichern, Kostenkontrolle und Beobachtbarkeit

Ressourcen & Dokumentation

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Ausbilder

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Adrien Obernesser