Vector database
Wat is Vector database?
Een vector database slaat geen tekst op zoals een gewone database, maar de betekenis van tekst. Hoe? Door tekst om te zetten in reeksen getallen (vectoren) die de inhoud representeren. Teksten met vergelijkbare betekenis krijgen vergelijkbare vectoren, waardoor je kunt zoeken op betekenis in plaats van op exacte woorden.
Dit is cruciaal voor RAG-toepassingen. Wanneer een gebruiker een vraag stelt, wordt die vraag ook omgezet naar een vector. De database zoekt vervolgens de documenten waarvan de vectoren het meest lijken op die van de vraag. Dat gebeurt in milliseconden, zelfs bij miljoenen documenten.
Populaire vector databases zijn Pinecone, Weaviate, Qdrant en Chroma. Ze worden vaak ingezet naast je bestaande databases, niet als vervanging. Je traditionele database blijft je bron van waarheid, de vector database maakt die data doorzoekbaar voor AI.
Voor bedrijven is een vector database relevant zodra je AI wilt laten werken met je eigen documenten, handleidingen, klantdata of kennisbank.
Voorbeeld uit de praktijk
Visser Elektrotechniek besteedde gemiddeld twintig minuten aan de administratieve verwerking van elk inspectierapport. Met de AI-oplossing van Agentech worden rapporten nu automatisch geanalyseerd en naar de juiste afdeling doorgestuurd. Bij gebreken maakt het systeem ook een bestellijst met artikelnummers, aantallen en locaties. Binnen vijf minuten is de verwerking klaar, zonder handmatig overtypen.
Bekijk de case van Visser ElektrotechniekWat betekent dit voor jouw organisatie?
Vector databases zijn een kerncomponent van de RAG-oplossingen die Agentech bouwt. Ze maken het mogelijk om AI te voeden met jouw bedrijfskennis zodat antwoorden relevant en betrouwbaar zijn.