Terug naar Woordenboek
intermediateGeavanceerd
5 min leestijd

Semantic Search

Simpele Uitleg

Semantic search zoekt op betekenis in plaats van exacte woorden. Je typt "hoe zeg ik mijn abonnement op" en vindt ook een pagina met de titel "Lidmaatschap beëindigen" — omdat de AI begrijpt dat het dezelfde vraag is. Gewone zoekmachines matchen alleen exacte woorden. Semantic search begrijpt wat je bedoelt.

Technische Definitie

Semantic search vertaalt tekst naar embeddings: numerieke vectoren die de betekenis van een zin vastleggen. Bij een zoekopdracht wordt jouw vraag ook omgezet naar een vector, en via cosine similarity worden de meest vergelijkbare documenten gevonden in een vector database. Dit werkt fundamenteel anders dan keyword search: synoniemen, context en intentie worden begrepen zonder exacte woordmatch.

Waarom Dit Belangrijk Is

De meeste interne zoeksystemen werken nog op exacte woorden. Zoek je "vakantiedagen opnemen" maar het beleidsdocument heet "Verlofaanvraag procedure"? Geen resultaat. Dat kost je team tijd en frustratie.

Semantic search lost dit op. Het is de technologie achter Google, Notion en Slack. En het is een kernonderdeel van RAG-systemen — de manier waarop ChatGPT en Claude jouw bedrijfsdocumenten doorzoeken.

Voor teams die AI-tools inzetten is semantic search de basis: zonder goede zoektechnologie kan je AI geen relevante informatie vinden.

Hoe Het Werkt

Stel je een bibliotheek voor waar boeken niet op alfabet staan, maar op onderwerp. Boeken over "reizen" staan naast boeken over "vakantie" — ook al delen ze geen enkel woord in de titel.

Semantic search werkt zo:
1. Al je documenten worden omgezet naar embeddings — wiskundige representaties van de betekenis
2. Deze vectoren worden opgeslagen in een vector database
3. Je zoekvraag wordt ook omgezet naar een vector
4. Het systeem vindt de documenten waarvan de betekenis het dichtst bij je vraag ligt

Het resultaat: je vindt wat je zoekt, ook als je andere woorden gebruikt. Elastic noemt dit "zoeken op intentie in plaats van op tekst".

Use Cases

Interne kennisbank doorzoekbaar maken

Je support team zoekt "klant wil geld terug" en vindt ook het document "Restitutiebeleid Q4 2025". Zonder semantic search: geen resultaat, dus handmatig door mappen zoeken.

E-commerce productzoeken

Een klant typt "warme jas voor buiten" en vindt ook "Winterparka met Thinsulate isolatie". Semantic search begrijpt dat "warm" en "isolatie" gerelateerd zijn — keyword search niet.

RAG-systemen voor bedrijven

In een RAG-systeem zoekt de AI eerst relevante documenten voordat het antwoord geeft. Semantic search zorgt ervoor dat de juiste documenten gevonden worden, wat de kwaliteit van AI-antwoorden drastisch verbetert.

HR-documenten doorzoeken

Een medewerker vraagt "mag ik thuiswerken?" en vindt direct het thuiswerkbeleid, de CAO-afspraken en de aanvraagprocedure — ook al bevatten die documenten het woord "thuiswerken" niet letterlijk. Ideaal voor teams die AI breed inzetten.

Voorbeelden

Keyword search vs. semantic search

Zoekopdracht: "Hoe vraag ik een dag vrij aan?"

Keyword search: zoekt naar documenten met de woorden "dag vrij aanvragen". Vindt niks als het document "Verlofprocedure" heet.

Semantic search: begrijpt dat "dag vrij" en "verlof" hetzelfde betekenen. Vindt het juiste document direct.

Het verschil: keyword search matcht tekens, semantic search begrijpt taal.

De impact op klanttevredenheid

Onderzoek van Google Cloud toont dat semantic search de relevantie van zoekresultaten met 30-50% verbetert. Voor support teams betekent dit: sneller het juiste antwoord vinden, kortere afhandeltijd, en hogere klanttevredenheid.

Semantic search in AI-tools

Wanneer je Claude of ChatGPT een document laat doorzoeken, gebruikt het semantic search onder de motorkap. De kwaliteit van het embedding-model bepaalt hoe goed de AI relevante passages vindt.

Veelgemaakte Fouten

"Semantic search vervangt gewoon zoeken"

Voor exacte zoekopdrachten (ordernummers, namen, codes) is keyword search sneller en preciezer. De beste systemen combineren beide: semantic search voor natuurlijke vragen, keyword search voor exacte matches.

"Het werkt vanzelf goed met alle data"

De kwaliteit hangt af van je embedding-model en je data. Slecht gestructureerde documenten of een verkeerd getraind model leveren slechte resultaten. Garbage in, garbage out geldt ook hier.

"Semantic search is te technisch voor ons"

Moderne tools maken het toegankelijk. Notion, Slack en Google Workspace hebben semantic search ingebouwd. Je hoeft geen vector database zelf te beheren — dat doen deze platforms voor je.

Tools Die Dit Gebruiken

NotionSlackGoogle CloudElasticAlgolia

Veelgestelde Vragen

Wat is het verschil tussen semantic search en gewoon zoeken?
Gewoon zoeken (keyword search) matcht exacte woorden: zoek je "fiets", dan vindt het alleen pagina's met het woord "fiets". Semantic search begrijpt betekenis: zoek je "fiets", dan vindt het ook "tweewieler", "wielrennen" en "fietsenmaker".
Heb ik semantic search nodig voor mijn bedrijf?
Als je medewerkers regelmatig informatie niet kunnen vinden in jullie interne systemen, dan wel. Hoe groter je organisatie en hoe meer documenten, hoe meer je profiteert van zoeken op betekenis in plaats van exacte woorden.
Hoe duur is semantic search implementeren?
Veel tools hebben het al ingebouwd (Notion, Slack, Google Workspace). Wil je een eigen oplossing, dan heb je een embedding-model en een vector database nodig. Open-source opties maken dit betaalbaar — vanaf enkele tientallen euro's per maand.

Wil je deze term in de praktijk leren toepassen?