MongoDB & Python: Kostenlose Webinar-Serie zu AI-Entwicklung mit Vector Search, RAG und Agents
MongoDB startet eine fuenfteilige Entwicklungsserie rund um Python und AI. Von CRUD-Operationen ueber Vector Search bis hin zu RAG-Workflows und autonomen Agents mit LangGraph – inklusive Skill Badge bei Abschluss.
Fuenf Sessions: Von MongoDB-Grundlagen bis autonome AI-Agents
MongoDB bietet eine kostenlose, fünfteilige Webinar-Serie an, die sich gezielt an Entwickler richtet, die mit Python und MongoDB moderne AI-Anwendungen bauen wollen. Die Serie deckt den gesamten Weg ab: von den Grundlagen der Dokumentendatenbank über praktische Python-Workshops bis hin zu fortgeschrittenen AI-Themen.
Die erste Session – ein allgemeiner MongoDB-Überblick – ist bereits als On-Demand-Aufzeichnung verfügbar. Darin wird erklärt, warum das Dokumentenmodell besonders gut für moderne, skalierbare Anwendungen geeignet ist und welche architekturellen Vorteile es gegenüber relationalen Datenbanken bietet.
Die verbleibenden vier Live-Sessions im Überblick
MongoDB CRUD-Operationen in Python (25. Februar 2026): In dieser Session lernst du, wie du mit PyMongo auf deine Daten zugreifst – mit der gleichen Fluidität, die du von Python-Code erwartest. CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) bilden die Basis für jede Anwendung, und PyMongo macht die Arbeit mit MongoDB-Dokumenten besonders intuitiv.
Vector Search mit MongoDB und Python (11. März 2026): Hier wird die Such-Infrastruktur aufgebaut, die für moderne AI-Anwendungen benötigt wird. Vector Search ermöglicht semantische Suche – also das Finden von Inhalten basierend auf Bedeutung statt nur auf Schlüsselwörtern. Das ist die Grundlage für Recommendation Engines, ähnliche Dokumentensuche und AI-gestützte Features.
RAG mit MongoDB und Python (25. März 2026): Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet Large Language Models mit deinen eigenen Echtzeitdaten. In dieser Session lernst du, wie du optimierte Retrieval-Workflows aufbaust, damit dein LLM nicht nur auf sein Trainingswissen zurückgreift, sondern aktuelle, relevante Daten aus deiner MongoDB-Datenbank einbeziehen kann.
Agents mit MongoDB und Python (8. April 2026): Die letzte Session widmet sich autonomen Agents mit LangGraph. Du lernst, wie du Agents orchestrierst, die eigenständig Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und dabei auf deine MongoDB-Daten zugreifen können. Das ist die Königsklasse der aktuellen AI-Entwicklung.
Skill Badge als Nachweis
Wer alle Sessions abschließt, kann ein offizielles MongoDB Skill Badge erwerben. Das Badge dient als Nachweis deiner Kompetenz im Umgang mit MongoDB, Python und AI-Entwicklung – nützlich für den Lebenslauf oder das LinkedIn-Profil.
Einordnung: Warum diese Serie relevant ist
Die Kombination aus Dokumentendatenbank, Vector Search und AI-Frameworks wie LangGraph spiegelt einen klaren Trend wider: Datenbanken werden zunehmend zur zentralen Infrastruktur für AI-Anwendungen. MongoDB positioniert sich hier als Plattform, die sowohl klassische Datenhaltung als auch AI-spezifische Anforderungen wie Vector Search und RAG-Workflows abdeckt.
Für Entwickler und Teams, die den Einstieg in AI-Entwicklung mit einer soliden Datenbankbasis suchen, ist diese Serie ein guter Startpunkt – kostenlos, praxisnah und mit klarer Progression vom Grundlagen- bis zum Expertenlevel.