Vectordatabase
Een vectordatabase slaat gegevens op als wiskundige vectoren (numerieke representaties van betekenis) en maakt similariteitszoeken mogelijk — inhoud vinden die semantisch vergelijkbaar is met een query, niet alleen op trefwoordovereenkomst.
Wat is een vectordatabase?
Traditionele databases zoeken naar exacte overeenkomsten. Vectordatabases werken anders. Ze slaan gegevens op als hoog-dimensionale numerieke vectoren — embeddings genaamd — waarbij gelijkaardige concepten worden weergegeven door vectoren die dicht bij elkaar liggen in wiskundige ruimte.
Wanneer u een vraag stelt, wordt uw vraag ook omgezet in een vector. De database vindt de opgeslagen vectoren die wiskundig het dichtst bij uw vraagvector liggen en retourneert die items. Dit is semantisch zoeken: het vindt inhoud met dezelfde betekenis, zelfs als de exacte woorden anders zijn.
Waarom vectordatabases essentieel zijn voor enterprise AI
RAG-systemen hebben een snelle, nauwkeurige manier nodig om de meest relevante documenten te vinden uit een groot corpus wanneer een gebruiker een vraag stelt. Een vectordatabase lost dit op.
Zonder vectordatabase zou u elk document naar het LLM moeten sturen voor elke query — wat onmogelijk traag en duur is op enterprise schaal.
Populaire vectordatabases voor enterprise gebruik
Beheerde cloudopties zijn eenvoudig in te stellen maar houden in dat u uw data naar een externe dienst stuurt. Voor private enterprise-implementaties zijn zelf-gehoste opties standaard: pgvector, Qdrant zelf-gehost, Chroma of Weaviate. Wonka AI gebruikt een zelf-gehoste vectordatabase binnen uw infrastructuur.
Veelgestelde vragen
Wat is een embedding?
Een embedding is een numerieke representatie van een stuk tekst als hoog-dimensionale vector (typisch 768 tot 3.072 getallen). Teksten met vergelijkbare betekenis produceren vectoren die dicht bij elkaar liggen. Embeddings worden gemaakt door embedding-modellen — gespecialiseerde neurale netwerken getraind om semantische betekenis vast te leggen.
Hoeveel documenten kan een vectordatabase verwerken?
Moderne vectordatabases schalen tot honderden miljoenen vectoren. Voor enterprise documentcorpora zijn typische groottes 1–50 miljoen chunks, die vectordatabases verwerken zonder prestatieverlies.
Vervangen vectordatabases traditionele databases?
Nee. Vectordatabases zijn gespecialiseerd voor similariteitszoeken. Ze werken naast uw bestaande databases — SQL voor gestructureerde data, documentopslag voor ongestructureerde data, vectordatabases voor semantisch ophalen.
Uw data blijft van u. Uw AI werkt voor u.
Wonka AI implementeert een private LLM binnen uw infrastructuur — verbonden met uw bestaande tools, alles verwerkt op uw servers. Geen data verlaat uw omgeving. Geen cloudafhankelijkheid. Volledige AVG-naleving, standaard inbegrepen.
Demo boeken- Het model draait op uw servers — niets bereikt een derde partij
- Verbonden met uw volledige stack: SharePoint, Salesforce, Slack, Jira en meer
- Geïmplementeerd in weken, niet maanden
Your team is too good for this work.
Let's find out what they should stop doing. One call. No prep needed.
Let's talk