Vector Database
Simpele Uitleg
Een vector database slaat embeddings op en zoekt snel naar de meest vergelijkbare vectors. Essentieel voor RAG en semantic search op grote datasets.
Technische Definitie
Vector databases zijn gespecialiseerde datastores geoptimaliseerd voor approximate nearest neighbor (ANN) search in high-dimensional vector space. Ze gebruiken indexing algorithms (HNSW, IVF, LSH) om sub-linear time similarity queries uit te voeren op millions of vectors. Ondersteunen metadata filtering en hybrid search.
Waarom Dit Belangrijk Is
Traditional databases kunnen geen efficient similarity search op embeddings. Vector databases maken RAG praktisch possible op production scale. Zonder vector DB duurt similarity search op 1M documents minuten; met vector DB: milliseconden.
Praktische Toepassingen
RAG Systems
Store en retrieve relevant document chunks
Recommendation Engines
Find similar products/content instantly
Tools Die Dit Gebruiken
Gerelateerde Termen
Embeddings
Embeddings zijn hoe AI begrijpt dat woorden op elkaar lijken. Het zet tekst om in getallen, waarbij vergelijkbare betekenissen dichtbij elkaar komen. Denk aan GPS coördinaten: "hond" en "puppy" krijgen coördinaten die dicht bij elkaar liggen, "hond" en "auto" liggen ver uit elkaar. Hierdoor kan AI zoeken op betekenis ipv alleen letterlijke woorden. Je zoekt "laptop repareren" en AI vindt ook "notebook herstellen" - want de betekenis is hetzelfde.
RAG
RAG is de techniek waarmee je AI toegang geeft tot jouw eigen documenten en data. In plaats van dat ChatGPT alleen maar "gokt" op basis van wat het geleerd heeft, kan het met RAG eerst jouw bedrijfsdocumenten doorzoeken en dan antwoorden met échte informatie uit jouw bestanden. Het is als een super-slimme medewerker die instant alle bedrijfsdocumenten kan raadplegen voordat hij antwoordt.
Semantic Search
Semantic Search zoekt op betekenis in plaats van exacte woorden. "Smartphone reparatie" vindt ook "iPhone fix guide" omdat de betekenis overeenkomt.
Leer Vector Database in de Praktijk
Wil je Vector Database echt beheersen? Volg onze hands-on training en leer het in 4 uur.
Bekijk Trainingen