Vector Database

Simpele Uitleg

Een vector database is een speciaal type database dat "betekenis" kan opslaan en doorzoeken. Normale databases zoeken op exacte woorden — een vector database vindt resultaten die qua betekenis lijken op je zoekopdracht. Het is de technologie achter AI-zoekfuncties die "begrijpen" wat je bedoelt, niet alleen wat je typt. Essentieel voor RAG en semantic search.

Technische Definitie

Vector databases zijn geoptimaliseerd voor approximate nearest neighbor (ANN) search in hoog-dimensionale vectorruimtes. Ze slaan embeddings op — numerieke representaties van tekst, afbeeldingen of audio — en gebruiken indexeringsalgoritmen (HNSW, IVF) om in milliseconden de meest vergelijkbare vectoren te vinden uit miljoenen records. Populaire opties zijn Pinecone (managed cloud), Chroma (open source, snel prototypen) en Weaviate (hybride search).

Waarom Dit Belangrijk Is

Stel: je hebt 10.000 klantberichten en je wilt alle berichten vinden over "leveringsproblemen". Met een normale database vind je alleen berichten die letterlijk "leveringsproblemen" bevatten. Berichten over "pakket niet aangekomen" of "te laat bezorgd" mis je.

Een vector database vindt ze allemaal — omdat het zoekt op betekenis, niet op woorden. Het begrijpt dat "pakket niet aangekomen" hetzelfde probleem beschrijft als "leveringsproblemen".

Voor teams die AI-toepassingen bouwen is dit de basis onder elke slimme zoekfunctie, chatbot of kennisbank. Zonder vector database is RAG niet mogelijk op productie-schaal.

Hoe Het Werkt

Vergelijk het met een bibliotheek. Een normale catalogus zoekt op titel of auteur — exacte woorden. Maar stel dat je zoekt naar "boeken over eenzaamheid". Een slimme bibliothecaris weet dat ook romans over isolatie, reizen in je eentje of het verlies van een partner relevant zijn.

Een vector database werkt als die slimme bibliothecaris:
1. Tekst wordt omgezet naar embeddings — getallen die de betekenis vastleggen
2. Deze getallen worden opgeslagen in de vector database
3. Bij een zoekopdracht wordt je vraag ook omgezet naar een embedding
4. De database vindt de records die het dichtst bij jouw vraag liggen
5. Resultaat: relevante antwoorden op basis van betekenis

Dit is hoe tools als NotebookLM en Perplexity werken: je vraag wordt vergeleken met miljoenen documenten op basis van inhoudelijke overeenkomst.

Use Cases

AI-chatbot met bedrijfskennis

Een support team bouwt een chatbot die antwoordt op basis van handleidingen en FAQ's. De vector database slaat alle documenten op als embeddings, zodat de chatbot altijd het meest relevante antwoord vindt.

Semantic zoekfunctie

Een e-commerce bedrijf vervangt de traditionele zoekbalk door semantic search. Klanten die zoeken naar "zomerjas voor regen" vinden ook regenbestendige jassen die niet letterlijk "zomerjas" heten.

Aanbevelingssysteem

Een content platform slaat artikelen op als embeddings. Als een gebruiker een artikel leest over AI-strategie, vindt de vector database automatisch vergelijkbare artikelen — op basis van inhoud, niet tags.

Interne kennisbank

Een management team maakt alle bedrijfsdocumenten doorzoekbaar met AI. Medewerkers stellen vragen in gewone taal en de vector database vindt de relevante passages uit duizenden documenten.

Voorbeelden

Normale database vs. vector database

Zoekopdracht: "klant ontevreden over bezorgtijd"

Normale database (SQL LIKE): vindt alleen berichten die exact deze woorden bevatten → 12 resultaten.

Vector database: vindt alle berichten die over hetzelfde gaan, ongeacht woordkeuze. "Pakket te laat", "levering duurde een week", "wanneer komt mijn bestelling?" → 847 resultaten.

Het verschil: exacte match vs. betekenismatch.

Pinecone vs. Chroma: wanneer welke?

Pinecone: managed cloud service. Geen infrastructuur beheren, schaalt automatisch, betrouwbaar voor productie. Kost geld maar bespaart development-tijd.

Chroma: open source, draait lokaal. Perfect voor prototypes en kleine projecten. Gratis, snel op te zetten, maar je beheert de infrastructuur zelf.

Start met Chroma om te experimenteren, schakel over naar Pinecone voor productie.

Veelgemaakte Fouten

"Een vector database vervangt mijn normale database"

Nee. Vector databases zijn geoptimaliseerd voor similarity search. Voor exacte queries, transacties en gestructureerde data heb je nog steeds een traditionele database nodig. De meeste systemen gebruiken beide naast elkaar.

"Ik heb een vector database nodig voor elke AI-toepassing"

Alleen als je zoekt op betekenis in grote datasets. Voor simpele prompt engineering of few-shot learning heb je geen vector database nodig. Het wordt relevant bij RAG met honderden documenten of meer.

"De vector database bepaalt de kwaliteit van het antwoord"

De vector database vindt relevante informatie. Het LLM bepaalt de kwaliteit van het antwoord. Als je embeddings slecht zijn of je data incompleet, helpt de beste vector database niet. Kwaliteit begint bij je data.

Tools Die Dit Gebruiken

PineconeChromaWeaviateQdrantFAISS

Veelgestelde Vragen

Heb ik technische kennis nodig om een vector database te gebruiken?

Voor het opzetten en beheren wel — het is een developer-tool. Maar als eindgebruiker merk je er niets van. Als je een AI-chatbot of zoekfunctie gebruikt die "begrijpt" wat je bedoelt, draait er waarschijnlijk een vector database op de achtergrond.

Wat kost een vector database?

Chroma is gratis (open source, zelf hosten). Pinecone begint bij $0 voor het gratis tier en schaalt op basis van gebruik. Voor een typisch MKB-project met tienduizenden documenten liggen de kosten tussen $70 en $300 per maand.

Kan ik een vector database combineren met mijn bestaande systemen?

Ja. Vector databases werken naast je bestaande database, niet in plaats van. De meeste bieden API's en integraties met populaire frameworks. Je voegt een "betekenislaag" toe aan je bestaande data-infrastructuur.

Hoeveel data heb ik nodig om te starten?

Je kunt starten met tientallen documenten voor een prototype. De kracht van vector databases komt pas echt tot zijn recht bij honderden tot miljoenen records. Begin klein, test het concept, en schaal op als het werkt.

Gerelateerde Termen

Embeddings RAG Semantic Search LLM NotebookLM Perplexity Prompt Engineering

Wil je deze term in de praktijk leren toepassen?

Bekijk Trainingen Plan Kennismaking