Een vector database is een speciaal type database dat is ontworpen om hoog-dimensionale vectorrepresentaties (embeddings) van data op te slaan, te indexeren en te doorzoeken.
In tegenstelling tot traditionele relationele databases, die werken met exacte overeenkomsten en gestructureerde velden, stelt een vector database AI-systemen in staat om semantisch te zoeken — dat wil zeggen: te zoeken op betekenis in plaats van exacte tekst of waarden.
Vector databases vormen een essentiële bouwsteen voor moderne toepassingen zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG), aanbevelingssystemen en multimodale AI.

Werking

Vector databases slaan data op in de vorm van vectors — numerieke lijsten die de semantische betekenis van woorden, afbeeldingen of geluiden vastleggen.
Elke vector heeft tientallen tot duizenden dimensies, die samen de positie van een object in een continue vectorruimte beschrijven.

Het retrievalproces werkt als volgt:

1. Embedding-creatie: data (zoals tekst of beeld) wordt eerst omgezet in vectoren via een embedding-model.
2. Indexering: de vectoren worden georganiseerd met efficiënte datastructuren, zoals HNSW (Hierarchical Navigable Small World) of IVF (Inverted File Index), om snelle zoekacties mogelijk te maken.
3. Zoeken op gelijkenis: in plaats van exacte overeenkomsten te zoeken, berekent de database de afstand tussen vectoren, bijvoorbeeld met cosine similarity of Euclidean distance.
4. Resultaat: de meest semantisch vergelijkbare items worden geretourneerd — zelfs als ze geen identieke woorden of waarden bevatten.

Hierdoor kan een AI-systeem bijvoorbeeld documenten vinden die inhoudelijk lijken op een vraag, zelfs als de woorden anders zijn geformuleerd.

Kenmerken

• Semantische zoekfunctionaliteit: begrijpt betekenis in plaats van exacte tekst.
• Hoog-dimensionale opslag: kan miljoenen vectoren efficiënt beheren.
• Snelheid: geoptimaliseerd voor approximate nearest neighbor (ANN)-zoekmethoden.
• Integratie met AI-modellen: werkt samen met embedding- en LLM-systemen.
• Schaalbaarheid: ondersteunt real-time indexing en updates bij groeiende datasets.
• Flexibiliteit: geschikt voor tekst, beeld, audio en multimodale data.

Toepassingen

Vector databases worden breed toegepast in AI-gedreven systemen, waaronder:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): koppelen van externe kennis aan taalmodellen.
• Zoekmachines: semantische document- en productzoekfunctionaliteit.
• Aanbevelingssystemen: berekenen van gelijkenis tussen gebruikers en items.
• Beeld- en spraakherkenning: identificatie op basis van embeddings in plaats van ruwe data.
• Fraudedetectie: herkennen van afwijkende patronen in complexe vectorruimtes.
• Chatbots en copilots: contextuele toegang tot bedrijfsinformatie.

Bekende vector databaseplatforms zijn Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS (Facebook AI Similarity Search), Qdrant, en Chroma.

Uitdagingen

• Opslagcomplexiteit: vectoren met hoge dimensies vergen aanzienlijke geheugenruimte.
• Afweging tussen snelheid en nauwkeurigheid: approximate search kan kleine onnauwkeurigheden introduceren.
• Databeheer: versiebeheer, updates en duplicaten vereisen strakke controle.
• Privacy en beveiliging: embeddings kunnen impliciete gevoelige informatie bevatten.
• Integratie: vereist nauwe koppeling tussen AI-modellen, pipelines en databases.
• Standaardisatie: er is nog geen uniforme standaard voor vectoropslag en -uitwisseling.

Samenvatting

Een vector database maakt semantisch zoeken en contextuele intelligentie mogelijk door data te representeren als vectoren in een wiskundige ruimte.
Ze vormen de brug tussen traditionele dataopslag en AI-gedreven toepassingen, zoals chatbots, aanbevelingssystemen en generatieve AI met retrievalcomponenten.
Door betekenis te begrijpen in plaats van alleen tekstuele overeenkomsten, spelen vector databases een sleutelrol in de infrastructuur van moderne kunstmatige intelligentie.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍