Vector Database: De baanbrekende technologie achter AI-zoekopdrachten

Als je probeert om een AI-agent of zoekmachine te bouwen, heb je waarschijnlijk al gehoord over vector databases.

Vector databases zijn essentieel in de wisselwerking tussen data, bronnen en zoekopdrachten, maar het onderwerp kan overweldigend zijn. Ik herken het: eindeloos scrollen langs termen als embeddings en fuzzy search, zonder te weten of ik het te ingewikkeld maakte of juist iets eenvoudigs miste.

Wie bepaalt welke YouTube-video’s je krijgt aanbevolen? Hoe gaan zoekmachines om met typfouten? Waarom laat Instagram mij altijd precies het juiste schattige hondje zien?

In dit artikel duiken we in de wereld van vectoren, gelijkenis en semantisch zoeken, en hoe je hiermee persoonlijkere applicaties kunt bouwen.

Wat is een Vector Database?

Een vector database slaat data op als een verzameling numerieke representaties (zogenaamde vectoren) die de betekenis van de data vastleggen. Hierdoor kun je zoeken op basis van gelijkenis, niet alleen op specifieke trefwoorden.

Vector databases zijn een sleuteltechnologie achter moderne chat-, zoek- en aanbevelingssystemen.

Hoe werken Vector Databases?

Vector databases slaan tekst, afbeeldingen en spreadsheets op als een reeks vectoren, ook wel embeddings genoemd. Elke vector is een reeks getallen die op het eerste gezicht weinig zegt, maar onder de motorkap de abstracte betekenis van de data bevat.

Deze data – of het nu e-mails, notulen of productomschrijvingen zijn – wordt niet vervangen door een reeks getallen, maar geïndexeerd.

Deze compacte, krachtige embeddings maken informatie ophalen efficiënt én betekenisvol. Ze maken het mogelijk om items te vergelijken op basis van gelijkenis.

Belangrijke begrippen

Wat is een Embeddingmodel?

Embeddingmodellen zijn machine learning-modellen die getraind zijn om data om te zetten in embeddings.

Deze modellen zijn getraind om data samen te persen tot een vector (onze embedding) en die daarna weer te reconstrueren. De gecomprimeerde vector bevat zoveel mogelijk semantische informatie uit de data.

Dat betekent dat ze niet alleen woorden opslaan, maar ook de ideeën erachter. Bijvoorbeeld, een embedding kan vastleggen dat:

• “puppy” en “hond” nauw verwant zijn
• “Hoe reset ik mijn wachtwoord?” qua betekenis lijkt op “Kan niet inloggen op mijn account”
• “betaalbare laptop” en “budgetvriendelijke computer” op hetzelfde neerkomen
  

Dit soort patronen helpt AI-agenten en zoekmachines om input te vergelijken op betekenis, niet alleen op trefwoorden.

Wat is semantisch zoeken?

Hoe worden embeddings met elkaar vergeleken op gelijkenis?

Zoals eerder vermeld, is een embeddingvector een reeks getallen. Deze getallen vormen samen een punt in een ruimte met veel dimensies. We kunnen dingen voorstellen in 2D of 3D, maar wat als het er 384 zijn? In plaats van X, Y en Z hebben we honderden waarden die samen één uniek punt bepalen.

Met deze vectoren kunnen we meten hoe “dichtbij” twee stukken content zijn – niet qua woorden, maar qua betekenis.

Semantisch zoeken zet een zoekopdracht om in een vector en zoekt in de database naar de dichtstbijzijnde vectoren. Deze resultaten zouden in principe het meest lijken op de zoekopdracht van de gebruiker.

Approximate Nearest Neighbor (ANN) Search

Semantisch zoeken gebeurt met een Approximate Nearest Neighbor (ANN)-algoritme. Het doel van ANN is om de vraag te beantwoorden: "welke vector in mijn database lijkt het meest op mijn zoekopdracht?"

Er zijn verschillende ANN-algoritmes, elk met hun eigen sterke punten. Bijvoorbeeld:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW is geoptimaliseerd voor realtime, snelle zoekopdrachten. Ideaal voor gepersonaliseerde contentfeeds en aanbevelingssystemen – overal waar snel zoeken in vaak veranderende data nodig is.

Inverted File Index (IVF)

IVF is meer geschikt voor grootschalige, grotendeels onveranderlijke data. Denk aan e-commercecatalogi of directories van wetenschappelijke artikelen.

In de praktijk is het algoritme ingebouwd in de engine of het platform waarmee je zoekt.

Toepassingen van Vector Databases

Nu we weten hoe vectoren worden gemaakt en gematcht, kijken we naar de verschillende manieren waarop je ze kunt inzetten voor applicaties.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Deze LLM-generatiestrategie is momenteel erg populair, en terecht: RAG is betrouwbaar, nauwkeurig en levert specifieke antwoorden, allemaal mogelijk gemaakt door Vector DB’s.

Met RAG wordt de zoekopdracht van de gebruiker omgezet in een embedding en vergeleken met de rest van de database op gelijkenis. Het model gebruikt deze gevonden items als referentie bij het genereren van een antwoord.

RAG voorkomt dat het model alleen vertrouwt op interne kennis of de gespreksgeschiedenis, die vaak onvolledig of onjuist kunnen zijn.

Stel, je vraagt om een samenvatting van Napoleons jeugd. Het antwoord van het model klinkt aannemelijk, maar is het ook juist? Met RAG worden documenten die relevant zijn voor je vraag gebruikt om het antwoord van het model te sturen. Zo kun je de oorspronkelijke bron controleren en blijven de antwoorden van het model verifieerbaar.‍

Wil je zien hoe dit er in de praktijk uitziet? Bekijk dan deze gids voor het bouwen van een chatbot met RAG.

Product- en contentaanbevelingen

Vector databases worden niet alleen gebruikt om vragen van gebruikers te beantwoorden. Ze kunnen ook de gebruikerservaring optimaliseren.

Door het klikgedrag van gebruikers te volgen en vergelijkbare items te groeperen, kunnen bedrijven bepalen welk product of welke content het beste aanbevolen kan worden.

Dit is een goed voorbeeld van wat we bedoelen met het algoritme: strategische contentaanbevelingen en gerichte advertenties.

Denk aan een videoplatform: elke video heeft een eigen embedding in de database. Als je er één bekijkt, kan het systeem andere video’s voorstellen met vergelijkbare embeddings — dus vergelijkbare inhoud, zelfs als titels of tags totaal anders zijn.

Na verloop van tijd wordt je kijkgeschiedenis een soort persoonlijke “wolk” van embeddings, waardoor het systeem je voorkeuren leert kennen en kan aanbevelen wat je hierna wilt zien.

De voordelen van Vector DB’s ten opzichte van traditionele databases

Nu we weten hoe en wat vector databases doen, is het tijd voor de waarom: welke voordelen bieden ze voor chatbots en zoekmachines?

1. Ze geven chatbots meer context

LLM’s vergeten snel en kunnen gaan hallucineren in lange gesprekken. Gebruikers en ontwikkelaars weten vaak niet welke informatie wordt onthouden.

Met strategieën als RAG zoekt het model in de database naar de informatie die nodig is om een goed antwoord te geven.

In plaats van het model steeds opnieuw te moeten herinneren of corrigeren, slaan vector databases relevante informatie op en wordt die expliciet geraadpleegd.

2. Ze maken zoekresultaten tolerant voor typfouten

Zelfs als we de juiste trefwoorden weten, verloopt zoeken vaak rommelig.

golfen retriever ≠ golden retriever, maar je zoekmachine zou het verschil moeten begrijpen.

Als we zoekopdrachten letterlijk matchen, zou een typefout of verkeerd gespeld woord een relevant resultaat uitsluiten.

Door de betekenis van de zoekopdracht te abstraheren, maakt de exacte spelling of formulering veel minder uit.

3. Ze maken het mogelijk om vaag te zoeken

Zoeken draait minder om trefwoorden en meer om ✨gevoel✨.

Door tekst om te zetten naar een embeddingvector kun je deze opslaan in een ongrijpbare gevoel-ruimte. Dus, op het eerste gezicht,

"Waar kan ik hier in de buurt een goede flat white krijgen?"

lijkt niet op

"Beste plekken voor een cafeïneboost in de buurt"

maar je zoekmachine zal ze toch aan elkaar koppelen. Dit is mogelijk omdat de embeddings van beide zinnen dicht bij elkaar liggen, ook al zijn de woorden anders.

4. Vector-databases kunnen vergelijken tussen verschillende modaliteiten

Data komt in allerlei vormen, maten en typen. Vaak moeten we gegevens van verschillende typen met elkaar vergelijken. Bijvoorbeeld: zoeken en filteren van productafbeeldingen met tekst.

Multimodale modellen zijn getraind om verschillende soorten data te vergelijken, zoals tekst, afbeeldingen, audio en video.

Hierdoor kun je makkelijker over je content praten. Vind een product door de afbeelding te beschrijven, of stel vragen over grafieken in gewone taal.

Zo bouw je een AI-agent met slimme zoekmogelijkheden

Als je nieuw bent met semantisch zoeken, heb je waarschijnlijk veel vragen:

Hoe bereid ik mijn data voor?

Welke data moet ik meenemen?

Welk embeddingmodel moet ik gebruiken… en hoe weet ik of het werkt?

Gelukkig hoef je niet alles meteen uit te zoeken. Zo kun je eenvoudig beginnen:

1. Bepaal je use case

Begin met iets simpels en nuttigs. Hier zijn wat voorbeelden om je op weg te helpen:

• Een retail chatbot die klanten helpt de juiste producten te vinden op basis van hun behoeften en voorkeuren. Vraag bijvoorbeeld: “Wat is een goede winterjas voor wandelen onder de $150?”

• Een ticketing-bot die IT-verzoeken van medewerkers direct afhandelt. Vraag: “Zijn er nog openstaande tickets met hoge prioriteit over VPN-toegang?”

• Een business process automation agent die het orderproces van begin tot eind beheert. Vraag bijvoorbeeld: “Is de bestelling van Smith al verzonden en is de bevestigingsmail verstuurd?”

Dit soort bots zijn snel te bouwen, makkelijk te testen en leveren direct waarde op.

2. Kies je platform

Als vector-databases ingewikkeld of abstract lijken, zijn er genoeg chatbotplatforms die embeddings en clustering automatisch voor je regelen.

3. Verzamel je data

Begin met wat je al hebt—tekstbestanden, PDF’s, spreadsheets. Een goed platform regelt de opmaak voor je. Upload gewoon je content en het platform zorgt voor embedding en indexering.

Sommige details hangen af van het platform dat je gebruikt. Hier zijn wat tips om het meeste uit je data te halen.

4. Voeg een beschrijving toe

Schrijf een korte, duidelijke beschrijving van waar je bot voor bedoeld is.

Dit helpt de toon en verwachtingen te bepalen: hoe de bot met gebruikers moet praten, welke vragen je kunt verwachten en op welke data hij zich kan baseren.

Bijvoorbeeld:
“Je bent een ondersteuningsassistent voor het HR-team. Help medewerkers bij het vinden van beleid en beantwoord vragen over verlof en voordelen. Gebruik informatie uit het personeelshandboek en HR-documenten. Wees duidelijk en beleefd. Als je iets niet weet, vraag de gebruiker dan contact op te nemen met HR.”

5. Testen en bijstellen

Test je opzet met echte vragen. Vraag wat je klanten zouden vragen. Zijn de resultaten relevant? Kloppen ze?

Stel je bot bij waar nodig:

• Onvolledige resultaten? Verhoog het aantal tekstfragmenten voor uitgebreidere antwoorden.
• Trage reacties? Kies een sneller model.
• Onjuiste antwoorden? Probeer een nauwkeuriger model of voeg relevante data toe.

Platforms zijn zeer aanpasbaar, dus problemen oplossen is meestal een kwestie van instellen, zoals spelen met beschikbare modellen of de beschrijvingen aanpassen.

Bouw slimmere zoekmogelijkheden

Met de recente vooruitgang in AI is doorzoekbare data niet langer een extraatje—het wordt de standaardverwachting.

Je hoeft geen expert te zijn in ANN of embeddings om slimmere zoekmachines te bouwen. Ons platform biedt kant-en-klare tools voor semantisch zoeken en retrieval-augmented generation. Geen datavoorbereiding nodig.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Veelgestelde vragen

1. Hoe beoordeel ik de prestaties van een vector-database?

Om de prestaties van een vector-database te beoordelen, meet je de query-latentie (hoe snel resultaten worden getoond), recall of precisie (hoe relevant de resultaten zijn) en schaalbaarheid (hoe goed het systeem groeit met meer data en zoekopdrachten). Test altijd met echte vragen om te zien of het systeem voldoet aan je verwachtingen qua snelheid en nauwkeurigheid onder belasting.

2. Wat zijn de opslagvereisten voor grootschalige vectordata?

De opslagvereisten voor grootschalige vectordata hangen af van het aantal vectoren en hun dimensies – bijvoorbeeld, 1 miljoen vectoren met 768 dimensies en 32-bit floats vraagt meer dan 3 GB ruwe opslag. Op grote schaal (miljoenen tot miljarden vectoren) moet je rekenen op tientallen tot honderden GB’s, en kun je opties als compressie of benaderende indexering gebruiken om opslagkosten te beperken.

3. Wat gebeurt er als twee heel verschillende documenten door ruis of modelbias vergelijkbare embeddings krijgen?

Als twee niet-gerelateerde documenten vergelijkbare embeddings opleveren, kan het zoeksysteem verkeerde resultaten tonen. Je kunt dit oplossen door je embeddingmodel te finetunen op domeinspecifieke data, of door hybride zoektechnieken te gebruiken waarbij je vectoren combineert met metadata of trefwoordfilters voor extra onderscheid.

4. Hoe wordt vectordata over de tijd beheerd en van versies voorzien?

Vectordata wordt geversioneerd door bij te houden welke inputdata en welk embeddingmodel gebruikt zijn om de vectoren te maken. Gebruikelijk is het opslaan van snapshots met tijdstempel en het taggen van indexversies.

5. Is het mogelijk om traditionele zoekopdrachten op trefwoord te combineren met vectorzoekopdrachten?

Ja, het combineren van traditionele zoekopdrachten op trefwoord met vectorzoek wordt hybride zoeken genoemd, en wordt ondersteund door veel platforms zoals Elasticsearch of Vespa. Deze methode verbetert de relevantie door zowel lexicale overeenkomsten voor precieze zoekopdrachten als semantische vectorvergelijking voor contextbegrip te gebruiken.