Seminar Qdrant – Recommendation, Discovery und Personalisierung

Empfehlungssysteme suchen nicht nur ähnliche Objekte. Sie müssen positive und negative Präferenzen, Nutzerkontext, Verfügbarkeit, Vielfalt, Cold Start und fachliche Regeln in ein stabiles Ranking überführen.

Das Seminar nutzt die Recommendation- und Discovery-Funktionen von Qdrant als Bausteine einer nachvollziehbaren Personalisierung. Nutzer- und Objektmodelle werden entwickelt, gefiltert und anhand definierter Testfälle bewertet.

Inhaltsverzeichnis

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Recommendation und Discovery für unterschiedliche Fachfälle einsetzen
• Positive und negative Beispiele als Präferenzsignal modellieren
• Nutzer-, Objekt- und Mehrfachrepräsentationen sinnvoll strukturieren
• Cold Start, Filter und fachliches Scoring kontrolliert behandeln
• Eine Empfehlungs-API mit Offline- und Szenariotests absichern

Zielgruppe

Backend-Entwicklung, Data Science, Machine-Learning-Engineering, Produktentwicklung, E-Commerce- und Content-Plattformteams.

Voraussetzungen

Qdrant-Grundlagen, Programmierpraxis und Grundverständnis von Embeddings und Ranking.

Seminarinhalte

Tag 1: Recommendation und Präferenzmodell

1. Schritt 1: Fachfälle und Signale erfassen

   Ähnlichkeit, Nutzerpräferenz, Ausschlüsse, Kontext, Verfügbarkeit und Geschäftsziele werden in eine Empfehlungsmatrix überführt.

2. Schritt 2: Objektvektoren modellieren

   Inhalt, Kategorie, Stil, Verhalten oder andere Signale werden als einzelne oder benannte Vektorrepräsentationen strukturiert.

3. Schritt 3: Positive und negative Beispiele nutzen

   Gespeicherte IDs und direkte Vektoren werden kombiniert, um gewünschte und unerwünschte Eigenschaften auszudrücken.

4. Schritt 4: Nutzerprofil ableiten

   Explizite Präferenzen, Interaktionen, Zeitgewichtung und Profilaktualisierung werden in ein reproduzierbares Nutzer- oder Sitzungsmodell überführt.

5. Schritt 5: Cold Start behandeln

   Neue Nutzer und neue Objekte werden mit Popularität, Inhaltssignalen, Segmenten und kontrollierten Standardprofilen versorgt.

Tag 2: Discovery, Scoring und Evaluation

1. Schritt 6: Discovery einsetzen

   Kontextpaare aus positiver und negativer Richtung führen die Suche durch den Vektorraum und unterstützen explorative Empfehlungen.

2. Schritt 7: Filter erzwingen

   Mandant, Verfügbarkeit, Region, Alter, Berechtigung, Preis oder andere harte Regeln werden vor dem Ranking angewendet.

3. Schritt 8: Fachliches Scoring ergänzen

   Relevanz, Aktualität, Popularität, Marge oder andere kontrollierte Merkmale werden über Formula Query transparent gewichtet.

4. Schritt 9: Offline-Qualität messen

   Testnutzer, relevante Objekte, Hit Rate, Recall, Rangkennzahlen, Abdeckung und Fehlertypen werden ausgewertet.

5. Schritt 10: Empfehlungs-API fertigstellen

   Profilaktualisierung, Query, Filter, Ausschluss bereits konsumierter Objekte, Ergebnisbegründung und Tests werden zu einem Service verbunden.

Praxisübungen

• Empfehlungen aus positiven und negativen Beispielobjekten erzeugen
• Ein Nutzerprofil aus mehreren Interaktionen aktualisieren
• Discovery mit Kontextpaaren für explorative Vorschläge einsetzen
• Eine gefilterte Empfehlungs-API mit Offline-Testset und Kennzahlen erstellen

Methodik

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar mit Demonstrationen, angeleiteten Laboraufgaben, Mess- und Kontrollpunkten sowie dokumentierten Praxisübungen verbunden. Jeder Arbeitsschritt endet mit einer technischen Prüfung, einer Einordnung typischer Fehlerbilder und einem wiederverwendbaren Ergebnis für den eigenen Projekt- oder Betriebskontext.