Training Vectordatabases

Vectordatabases vormen de ruggengraat van veel moderne AI-toepassingen waarin betekenisvolle zoekopdrachten, contextuele informatie en natuurlijke taalverwerking centraal staan. In plaats van traditionele databases die exact moeten matchen op woorden of waarden, werken vectordatabases met vectorrepresentaties—ook wel embeddings—om semantisch vergelijkbare gegevens te vinden. Dit maakt ze ideaal voor toepassingen zoals chatbots, recommendation systems, semantische zoekmachines en andere systemen die gebruikmaken van AI-agents en LLMs (Large Language Models).

Embeddings vormen de kern van deze aanpak. Ze zijn vectormatige representaties van woorden, zinnen of hele documenten, gegenereerd door bijvoorbeeld taalmodellen zoals OpenAI’s GPT of andere embedding-modellen. Door deze vectoren op te slaan in een vectordatabase, zoals Milvus, FAISS of Pinecone, kunnen systemen razendsnel informatie vinden die semantisch verwant is aan een gebruikersvraag. In het bijzonder speelt deze technologie een belangrijke rol in retrieval augmented generation (RAG), waarbij een LLM toegang krijgt tot externe kennisbronnen die door een vectordatabase beschikbaar worden gesteld.

Tijdens deze training leer je hoe je een vectordatabasestructuur opzet en beheert, hoe je embeddings genereert vanuit verschillende bronnen (zoals tekst of andere gestructureerde data), en hoe je deze integreert met een AI-systeem. De nadruk ligt op hands-on ervaring met Milvus, een krachtige open source vectordatabase die breed wordt ingezet in productietoepassingen. Je leert hoe je vectoren opslaat, zoekt, filtert en combineert, en hoe je ze koppelt aan LLMs voor het verrijken van AI-antwoorden.

De training biedt een gebalanceerde mix van theorie en praktijk. Aan de hand van realistische use cases werk je aan het opzetten van je eigen embedding pipeline, inclusief pre-processing, vectorisatie, opslag in Milvus, en integratie met een LLM om dynamische, contextuele antwoorden te genereren. We behandelen ook hoe je verschillende vectordatabases vergelijkt op snelheid, schaalbaarheid en functionaliteit, zodat je leert kiezen welke oplossing het best past bij jouw toepassing.

Deze training is direct toepasbaar in AI-projecten waarin informatieherkenning, intelligente zoekopdrachten of contextuele kennisinjectie centraal staan. Of je nu werkt aan een interne zoekmachine, een geavanceerde chatbot of een kennisassistent voor medewerkers, je ontwikkelt met deze training de vaardigheden om vectordatabases succesvol toe te passen binnen jouw organisatie.

Cursus Vectordatabases

In de cursus vectordatabases leer je hoe je semantisch zoeken toepast met behulp van embeddings en AI-modellen zoals LLMs. Je ontdekt hoe vectordatabases zoals Milvus werken, hoe je vectorrepresentaties genereert, opslaat en efficiënt doorzoekt, en hoe je deze technologie integreert in toepassingen zoals retrieval augmented generation. Deze cursus biedt een praktisch en helder overzicht van de werking en het gebruik van vectordatabases in AI-toepassingen

Bedrijfstraining Vectordatabases

Wil je als organisatie vectordatabases gaan implementeren? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's.

Tijdens de Training Vectordatabases komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie vectordatabases en semantisch zoeken
• • Wat zijn vectordatabases en waarin onderscheiden ze zich van traditionele databases
  • Toepassingsgebieden binnen AI en LLM-gebaseerde systemen
  • Voorbeelden van semantisch zoeken en retrieval augmented generation (RAG)
• Embeddings: van data naar vectoren
• • Wat zijn embeddings en hoe worden ze gegenereerd
  • Gebruik van embedding modellen (bijv. OpenAI, Hugging Face, Sentence Transformers)
  • Tekstuele en visuele embeddings begrijpen en toepassen
• Vectordatabases vergelijken
• • Vergelijking van Pinecone, FAISS, Weaviate en Milvus
  • Voor- en nadelen per oplossing in termen van snelheid, schaalbaarheid, API-mogelijkheden
  • Keuzecriteria voor verschillende toepassingen
• Werken met Milvus (praktijkmodule)
• • Installatie en configuratie van Milvus (lokaal of via cloud)
  • Opslaan, beheren en updaten van vectorrepresentaties
  • Indexering, filtering en optimalisatie van zoekopdrachten
  • Hands-on oefening: bouwen van een eenvoudige vector search engine
• Integratie met LLMs
• • Hoe vectordatabases gebruikt worden binnen retrieval augmented generation
  • LLM toegang geven tot externe kennis via vector search
  • Voorbeeld: bouwen van een chatbot met RAG die externe kennis ophaalt via Milvus
• Praktijkcase
• • Deelnemers ontwikkelen een mini-project waarbij een embedding pipeline wordt opgezet
  • Gebruik van een gekozen embeddingmodel, opslag in Milvus en integratie in een AI-toepassing
  • Presentatie en evaluatie van de oplossingen met feedback