Multi-Mandanten-Vektorspeicher für eine Enterprise-RAG-Plattform entwerfen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst die Anforderungen der Plattform-Architektur: 40 Mandanten, 5 Millionen Dokumente gesamt, harte Trennung zwischen Mandanten (kein Cross-Mandanten-Leak im Ranking), revisionssicheres Audit-Log und Wiederherstellung pro Mandant binnen 4 Stunden. Vergleiche drei Topologien — (1) eine Collection pro Mandant in Pinecone, (2) eine geteilte Collection mit Metadata-Filter und Namespace, (3) eine pgvector-pro-Mandant-Schema-Strategie. Bewerte alle drei in einer Tabelle nach Sicherheit, Betrieb, Kosten pro Mandant pro Monat und Onboarding-Zeit für einen neuen Mandanten. Liefere ein 4-seitiges Architektur-Memo plus ein Architektur-Diagramm für die empfohlene Topologie.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Empfehle eine Multi-Mandanten-Vektor-Topologie, die 40 Mandanten und 5 Millionen Dokumente bei harter Mandanten-Trennung, p95-Latenz unter 400 ms und nachvollziehbarem Kostenmodell trennscharf bedient.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Multi-Mandanten-Trade-offs in Vektor-Datenbanken systematisch bewerten
- Sicherheits- und Audit-Anforderungen in Vektor-Architekturen verankern
- Kostenmodelle für Vektor-Infrastruktur pro Mandant rechnen
- Architektur-Empfehlungen schriftlich gegen eine Plattform-Architektur-Runde verteidigen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenKI-Lösungsarchitekt:in
Multi-Mandanten-Architekturen mit Sicherheits-, Audit- und Kostenargumentation zu entwerfen, ist die zentrale Aufgabe von KI-Lösungsarchitekt:innen in Enterprise-Software — diese Challenge liefert ein vollständiges Memo-Artefakt für das Portfolio.
Dieses Projekt schärft
- multi-tenancy
- system-design
- vector-databases
MLOps-Ingenieur:in
Backup-, Restore- und Onboarding-Runbooks für Mandanten gehören zum MLOps-Alltag, sobald RAG-Plattformen produktiv laufen — diese Challenge übt genau diese Betriebsperspektive.
Dieses Projekt schärft
- multi-tenancy
- rag-architecture
- cost-modeling
KI-Ingenieur:in
Architektur-Entscheidungen für Enterprise-RAG-Plattformen sind genau die Schnittstellen-Arbeit, die KI-Ingenieur:innen mit Plattform-Teams in Konzernen täglich treffen müssen.
Dieses Projekt schärft
- rag-architecture
- vector-databases
- system-design
Noch eine Sache