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Schulung Elastic für maschinelles Lernen und KI
Elastic für moderne KI- und Such-Anwendungs-Fälle
2 Tage / S3821
Schulungsformen
Offene Schulung
- 2 Tage
- 5 gesicherte Termine
- Köln / Online
- 1.440,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Präsenz Online
Inhouse-/Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Präsenz Online Hybrid
Individualschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Präsenz Online Hybrid
Beschreibung
Die ML-Welt der Elastic-Plattform hat sich seit 2023 fundamental verschoben. Klassisches Machine Learning mit Anomalie-Erkennung und Vorhersagemodellen war jahrelang das Standard-Bild. 2024 und 2025 hat Elastic die Plattform massiv um Embedding- und LLM-basierte Verfahren erweitert: ELSER als hauseigenes Embedding-Modell, Inference API mit Anbindung an OpenAI, Cohere, Hugging Face, AWS Bedrock und Google Vertex AI, semantic_text-Feldtyp seit Version 8.15, ES|QL als moderne Abfrage-Sprache mit Vektor-Operationen, RRF für Hybrid Search, Elastic AI Assistant als LLM-Stütze.
Damit verschiebt sich auch der Anwendungs-Schwerpunkt: Statt reiner Volltext-Suche entstehen semantische Wissens-Datenbanken, RAG-Chatbots, ähnlichkeits-basierte Empfehlungs-Werkzeuge, KI-gestützte Compliance-Suche. Klassische ML-Funktionen bleiben wichtig (Anomalie-Erkennung in SOC- und IT-Operations-Welten, Vorhersagemodelle in Geschäfts-Daten), werden aber durch die neue KI-Schicht ergänzt.
Der Workshop folgt einer Brücken-Logik: Tag eins startet mit klassischem Elastic ML als Wieder-Sichtung, geht dann zu Vektor-Suche und Embedding-Anbindung über. Tag zwei vertieft Semantic Search, Hybrid Search, RAG und Elastic AI Assistant. Am Ende steht eine produktiv erprobte KI-Such-Anwendung mit Elastic als Vektor-Datenbank und LLM-Anbindung.
Damit verschiebt sich auch der Anwendungs-Schwerpunkt: Statt reiner Volltext-Suche entstehen semantische Wissens-Datenbanken, RAG-Chatbots, ähnlichkeits-basierte Empfehlungs-Werkzeuge, KI-gestützte Compliance-Suche. Klassische ML-Funktionen bleiben wichtig (Anomalie-Erkennung in SOC- und IT-Operations-Welten, Vorhersagemodelle in Geschäfts-Daten), werden aber durch die neue KI-Schicht ergänzt.
Der Workshop folgt einer Brücken-Logik: Tag eins startet mit klassischem Elastic ML als Wieder-Sichtung, geht dann zu Vektor-Suche und Embedding-Anbindung über. Tag zwei vertieft Semantic Search, Hybrid Search, RAG und Elastic AI Assistant. Am Ende steht eine produktiv erprobte KI-Such-Anwendung mit Elastic als Vektor-Datenbank und LLM-Anbindung.
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Schulungsziel
Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit zwei aktiven klassischen ML-Jobs (Anomalie-Erkennung und Vorhersagemodell), einer produktiv konfigurierten ELSER- oder externen Embedding-Anbindung, einer kNN-Vektor-Suche, einem Hybrid-Search-Aufbau mit RRF, einer eigenen RAG-Anwendung mit Quellen-Bezug, einer Elastic-AI-Assistant-Anbindung mit eigener Knowledge-Quelle, einer abgesicherten DSGVO-, Mitbestimmungs- und EU-AI-Act-Klärung und einem 90-Tage-Plan.
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Tag 1: Klassisches ML und Vektor-Welt
- 1. Was Elastic für ML und KI 2026 leistet
- Drei Reife-Stufen: klassisches ML mit Anomalie-Erkennung und Vorhersagemodellen (Ausgangs-Punkt), Vektor-Suche und Semantic Search (Wirkungs-Stufe), durchgängige KI-Anwendungen mit RAG, AI Assistant und LLM-Anbindung (Tiefen-Stufe).
- Markt-Umfeld 2026: Elastic gegenüber Pinecone (reine Vektor-Datenbank), Weaviate, Qdrant, Milvus (Open-Source-Vektor-Datenbanken), Azure AI Search, AWS OpenSearch mit kNN, Google Vertex AI Vector Search; Stärke von Elastic ist die kombinierte Volltext- und Vektor-Suche in einer Plattform.
- Anwendungs-Bilder: semantische Wissens-Datenbank für interne Dokumente, RAG-Chatbot für Kunden-Support, ähnlichkeits-basierte Produkt-Empfehlungen, KI-gestützte Compliance-Suche, Anomalie-Erkennung in SOC- und IT-Operations-Welten.
- Anti-Muster: Vektor-Suche ohne saubere Daten-Aufbereitung einführen, Embedding-Modell ohne Eval-Verfahren wählen, LLM-Antworten ohne Quellen-Bezug bei Compliance-Anwendungen, EU-AI-Act bei Personen-bezogener Suche übersehen.
- Praxis-Übung: Standort-Bestimmung - eigene ML- und KI-Welt in fünf Sätzen, drei Anwendungs-Ideen für moderne Verfahren, MVP-Ziel für Tag zwei festlegen.
- 2. Klassisches Elastic ML: Anomalie-Erkennung und Vorhersagemodelle
- ML-Jobs in der Elastic-Plattform: Anomaly Detection für Zeit-Reihen, Outlier Detection für Querschnitts-Sichten, Classification und Regression für überwachtes Lernen, Data Frame Analytics als Job-Verwaltung.
- Standard-Anwendungs-Fälle: ungewöhnliche Anmelde-Zeiten, ungewöhnliche Daten-Übertragungs-Volumina, Beaconing-Erkennung, Forecast-Modelle für Geschäfts-Kennzahlen, Klassifikation von Vorfällen.
- Pre-built Job Configurations: vorgefertigte ML-Jobs für Sicherheits- und IT-Operations-Anwendungs-Fälle, sofort einsatzbereit; Anpassung über Custom Jobs mit eigenen Detector-Definitionen.
- Operations: ML-Jobs erfordern saubere Daten mit ausreichender Historie (mehrere Wochen Baseline), Tuning ist Hands-on-Arbeit, Fehl-Alarm-Risiko nicht unterschätzen, regelmäßige Re-Training-Frequenz einplanen.
- Praxis-Übung: ML-Werkstatt - zwei Pre-built ML-Jobs aktivieren (z.B. unusual_logon_activity und transaction_amount), einen Custom Job mit eigenem Detector bauen, Forecast-Modell auf Test-Zeitreihe anwenden.
- 3. Vektor-Suche und Embeddings: ELSER und dense_vector
- Embedding-Grundlagen in einfachen Worten: Wörter und Sätze werden in mehrdimensionale Zahlen-Reihen (Vektoren) übersetzt, ähnliche Inhalte liegen im Vektor-Raum näher beieinander; ermöglicht semantische statt rein lexikalische Suche.
- ELSER (Elastic Learned Sparse EncodeR) als Elastic-eigenes Modell: sparse Vektoren mit guter Qualität für englische Sprache, ELSER v2 für mehrsprachige Inhalte (inkl. Deutsch); kostenfrei mit Platinum-Lizenz, lokale Ausführung in Elasticsearch.
- dense_vector-Feldtyp: für dichte Embeddings aus externen Modellen (OpenAI text-embedding-3, Cohere embed-multilingual, Hugging Face Sentence Transformers, Google text-embedding-004); konfigurierbare Dimensions-Zahl.
- kNN-Suche: k-Nearest-Neighbors-Abfrage im Vektor-Raum, mit HNSW-Index (Hierarchical Navigable Small World) als Standard-Algorithmus für schnelle approximate-Suche.
- Praxis-Übung: Vektor-Werkstatt - einen Index mit dense_vector-Feld anlegen, ein ELSER-Modell deployen, drei Beispiel-Dokumente mit Embeddings indexieren, eine kNN-Abfrage gegen die indexierten Vektoren ausführen.
- 4. Inference API: Anbindung an externe Embedding-Modelle und LLMs
- Inference API in einfachen Worten: einheitliche Schnittstelle zur Anbindung an externe ML- und LLM-Anbieter (OpenAI, Cohere, Hugging Face, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Azure OpenAI, Mistral); ein Konfigurations-Schritt, danach nutzbar in Ingest Pipelines und Abfragen.
- Inference Endpoints: pro Anwendungs-Fall ein Endpoint definieren (z.B. „openai-embedding" mit text-embedding-3, „cohere-rerank" mit rerank-multilingual-v3); mit eigenen API-Keys.
- Ingest Pipeline mit Inference-Prozessor: beim Indexieren von Dokumenten automatisch Embeddings erzeugen lassen, ohne separate Pipeline-Welt außerhalb Elastic; mit Wieder-Indexierungs-Möglichkeit.
- Reranking-Modelle: zweite Stufe nach Erst-Treffern - Reranker (z.B. Cohere Rerank, Hugging Face cross-encoders) bewerten die Top-Treffer nach Relevanz neu; deutlich bessere Such-Qualität bei moderaten Kosten.
- DSGVO-Klärung: bei externen LLM-Anbietern Daten-Standort und AVV prüfen; OpenAI in EU-Daten-Verarbeitung über Azure OpenAI mit EU-Region möglich; eigene Anonymisierungs-Schritte für Personen-bezogene Inhalte erwägen.
- Praxis-Übung: Inference-Werkstatt - einen Inference Endpoint für OpenAI text-embedding-3 (oder Hugging Face als kostenfreie Alternative) konfigurieren, eine Ingest Pipeline mit Inference-Prozessor bauen, Test-Dokumente mit automatischen Embeddings indexieren, eine semantische Abfrage ausführen.
- Tag 2: Semantic Search, RAG, AI Assistant
- 5. Semantic Search mit semantic_text und Hybrid Search mit RRF
- semantic_text-Feldtyp (seit 8.15): vereinfachte Lage für semantische Suche; automatische Chunking-Funktion bei langen Dokumenten, automatische Embedding-Erzeugung über Inference Endpoint, ohne Hand-Konfiguration der Pipelines.
- Volltext-Suche (BM25) und Vektor-Suche im Vergleich: BM25 stark bei exakten Begriff-Treffern, Vektor-Suche stark bei semantischer Ähnlichkeit und Umschreibungen; Hybrid Search nutzt beide.
- Reciprocal Rank Fusion (RRF): einfacher und robuster Algorithmus zur Kombination mehrerer Rang-Listen (BM25 plus kNN), ohne komplizierte Gewichtungs-Parameter; seit 8.9 in Elastic verfügbar.
- Reranking als dritte Stufe: nach Hybrid Search die Top-Treffer mit Reranker neu bewerten; deutlich bessere End-Qualität, mit moderaten Kosten pro Suche.
- ES|QL für Vektor-Operationen: moderne piped Query Language unterstützt Vektor-Funktionen, kombiniert mit Aggregations- und Filter-Welt; deutlich lesbarer als JSON-Query DSL.
- Praxis-Übung: Hybrid-Search-Werkstatt - auf einer Beispiel-Sammlung (z.B. interne Doku oder Produkt-Katalog) Volltext-Suche, Vektor-Suche und Hybrid Search mit RRF ausführen, Ergebnis-Qualität vergleichen, optional Reranker als dritte Stufe einbinden.
- 6. RAG: Retrieval-Augmented Generation mit Elasticsearch
- RAG in einfachen Worten: ein LLM beantwortet Fragen mit Hilfe von extern gesuchten Inhalten (z.B. aus Elasticsearch) statt aus reinem Modell-Wissen; ermöglicht aktuelle, eigenen Bezug, mit Quellen-Anker und reduziertem Halluzinations-Risiko.
- RAG-Architektur mit Elastic: Anwender-Frage -> Embedding -> Vektor-Suche in Elasticsearch -> Top-Treffer als Kontext -> LLM-Antwort mit Quellen-Verweis; klare Trennung von Retrieval und Generation.
- Chunking-Strategien: Dokumente in sinnvolle Stücke teilen (Absatz, Satz, fester Token-Größen-Anker, semantisch); semantic_text-Feld bringt automatische Chunking-Funktion mit.
- Quellen-Bezug und Halluzinations-Schutz: LLM-Prompt mit klarer Anweisung zur Quellen-Nennung und Begrenzung auf retrievierte Inhalte; bei Compliance-relevanten Anwendungen Mensch-Endkontrolle als Pflicht.
- Eval-Verfahren: RAG-Qualität messen über Retrieval-Metriken (Recall, NDCG), Antwort-Qualität-Metriken (Faithfulness, Answer Relevance) mit Werkzeugen wie Ragas oder eigene Goldstandards.
- EU-AI-Act seit 2. August 2026: RAG-Anwendungen mit Personen-Bezug oder in Hochrisiko-Bereichen (HR-Auskunft, Bewerber-Suche, medizinische Auskunft) besonders prüfen; Transparenz-Pflicht für KI-erzeugte Antworten.
- Praxis-Übung: RAG-Werkstatt - aus einer eigenen Dokument-Sammlung (gegebenenfalls mit Beispiel-Daten) einen RAG-Aufbau mit Elasticsearch und einem LLM (OpenAI GPT, Azure OpenAI oder lokal mit Ollama) bauen, drei Fragen testen, Quellen-Bezug prüfen.
- 7. Elastic AI Assistant für Search-Anwendungen
- Elastic AI Assistant als LLM-basierte Stütze: in Kibana integrierter Assistent, der bei Such-, ML- und Analyse-Aufgaben hilft; Anbindung an OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI oder eigenes LLM (z.B. lokal mit Ollama).
- Anwendungs-Fälle: Query DSL und ES|QL aus Sprach-Aufgabe generieren, Index-Mapping-Vorschläge, ML-Job-Konfigurations-Hilfen, Embedding-Strategie-Beratung, Erklärung komplexer Aggregations-Lagen.
- Knowledge-Anbindung: eigene Wissens-Quellen (interne Doku, Runbooks, eigene Suchmuster) per Vektor-Anbindung; AI Assistant zieht eigene Inhalte mit ein, nicht nur LLM-Wissen.
- Grenzen und Mensch-Endkontrolle: KI-Vorschläge sind Roh-Material, jede produktive Übernahme mit menschlicher Prüfung; bei Compliance- und Sicherheits-Anwendungen besondere Sorgfalt.
- Praxis-Übung: AI-Assistant-Werkstatt - Elastic AI Assistant in Kibana mit einer LLM-Anbindung konfigurieren, drei Anwendungs-Fälle durchspielen (ES|QL-Generierung, Mapping-Vorschlag, ML-Job-Hilfe), eine eigene Knowledge-Quelle anbinden.
- 8. ES|QL für ML-Daten, Recht und 90-Tage-Plan
- ES|QL für ML- und KI-Daten-Aufbereitung: moderne piped Query Language mit SQL-ähnlicher Pipe-Logik; geeignet für Daten-Vorbereitung vor ML-Jobs, Embedding-Erzeugung, Vektor-Suche-Filterung.
- Beispiel-Anwendungs-Fälle: Aggregierung von Zeit-Reihen-Daten für Vorhersagemodelle, Filter und Anreicherung von Dokumenten vor Embedding-Erzeugung, Korrelations-Sichten zwischen Such-Verhalten und Geschäfts-Daten.
- DSGVO bei ML und KI: Verarbeitungs-Verzeichnis-Eintrag, AVV mit Elastic und LLM-Anbietern, Daten-Standort über EU-Region (Frankfurt, Niederlande), Anonymisierungs-Schritte vor Embedding-Erzeugung bei Personen-bezogenen Inhalten.
- EU-AI-Act seit 2. August 2026: Anomalie-Erkennung in HR-Welt (Mitarbeiter-Verhaltens-Sichten) und LLM-basierte Auskunft als Allgemein-KI mit Transparenz-Pflicht; bei Hochrisiko-Anwendungen (Bewerbungs-Sichtung, Kunden-Bonitäts-Bewertung) zusätzliche Risiko-Bewertung und Datenschutz-Folgen-Abschätzung.
- Mitbestimmung nach BetrVG Paragraph 87: KI-basierte Analytik mit Mitarbeiter-Bezug ist mitbestimmungspflichtig; Betriebs-Vereinbarung mit klarer Anwendungs-Lage und Endkontroll-Disziplin.
- 90-Tage-Plan: 30T eine klassische ML- und eine moderne Embedding-Anwendung produktiv mit eigenen Daten; 30T Semantic Search und Hybrid Search mit RRF in Pilot-Anwendung; 30T RAG-Aufbau und AI Assistant produktiv mit Mess-Verfahren für Qualität.
- Praxis-Übung: Persönliche Roadmap und Recht-Werkstatt - konkreter Stand am Ende von Tag zwei, drei monatliche Meilensteine, drei messbare Anker (z.B. Anzahl produktiver ML-Jobs, Such-Qualitäts-Anstieg, RAG-Faithfulness-Wert), Klärungs-Liste für Datenschutz-Beauftragte, Betriebsrat und Geschäftsleitung, Sparring-Buddy aus dem Seminar.
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- Data Engineers und Daten-Wissenschaftler mit Elastic-Welt: Die ihre klassische ML-Lösung (Anomalie-Erkennung, Vorhersagemodelle) um moderne Embedding- und LLM-basierte Verfahren erweitern wollen.
- Such- und Backend-Entwickler in Mittelstand und Konzern: Die Semantic Search, Hybrid Search und RAG-Anwendungs-Fälle mit Elasticsearch als Vektor-Datenbank umsetzen möchten.
- IT-Architektinnen und IT-Architekten mit KI-Auftrag: Die zwischen Eigenbau mit Elastic, externer LLM-Anbindung und Lösungen wie Azure AI Search, AWS OpenSearch oder Pinecone entscheiden müssen.
- Detection Engineers und SOC-Verantwortliche: Die Anomalie-Erkennung und KI-gestützte Vorfall-Sichten in ihrer SOC-Welt aufbauen oder modernisieren.
- Produkt- und Innovations-Verantwortliche im DACH-Mittelstand: Die KI-Such-Funktionen in eigene Anwendungen einbauen wollen (Wissens-Datenbank, Produkt-Suche, Kunden-Support, Compliance-Suche).
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
| ||
| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet - auch bei Seminaren inkl. Prüfungsgebühr. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
|
|
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
| 28.09.-29.09.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 1.440,00 | Köln / Online | 1.440,00 | Buchen Vormerken | |
| 30.11.-01.12.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 1.440,00 | Köln / Online | 1.440,00 | Buchen Vormerken | |
| 2027 | ||||
| 01.02.-02.02.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 1.440,00 | Köln / Online | 1.440,00 | Buchen Vormerken | |
| 01.04.-02.04.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 1.440,00 | Köln / Online | 1.440,00 | Buchen Vormerken | |
| 01.06.-02.06.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 1.440,00 | Köln / Online | 1.440,00 | Buchen Vormerken | |
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- 01. Apr. - 02. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
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