Hoewel databases van oudsher werken met overzichtelijke, gestructureerde tabellen, is het landschap aan het verschuiven. Bepaalde moderne databasetypes zijn nu op unieke wijze uitgerust om ongestructureerde gegevens en eenvoudige taalvragen te verwerken. De belangrijkste innovatie? Vector zoekmogelijkheden.
Waarom vectorzoeken alles verandert
In een traditionele database werkt een eenvoudige SQL-query perfect voor gestructureerde gegevens. Stel je voor dat je zoekt naar de totale omzet van Nederland. Een snelle SELECT Amount FROM Sales WHERE Country = 'Netherlands' is voldoende. Dat is een precieze, eenvoudige match.
Maar het verandert drastisch als je natuurlijke taalverwerking (NLP) en ongestructureerde gegevens toevoegt aan de mix. Met NLP kun je vragen stellen in gewoon Engels, zonder starre code. De ongestructureerde gegevens maken het vinden van antwoorden veel complexer, omdat er geen nette kolom is om je vraag mee te matchen.
Stel je voor dat een werknemer zijn interne systeem vraagt: "Op welke uitkeringen heb ik recht als ouder in Nederland?". Zonder vectorzoeken zou het systeem waarschijnlijk op zoek gaan naar exacte trefwoordovereenkomsten en waarschijnlijk niets bruikbaars retourneren uit de uitgebreide bedrijfsdocumentatie.
Met vectorzoeken wordt je zoekopdracht omgezet in een semantische "vingerafdruk". De zoekopdracht bevat dan ideeën en onderwerpen die qua betekenis dicht bij de zoekopdracht liggen, zelfs als ze totaal verschillende woorden gebruiken. Plotseling verschijnen documenten over "ouderschapsverlof" als zeer relevante resultaten, naast beleidsregels over "kinderopvangtoeslagen" of "gezinsondersteuning".
In de Vector-engine: Betekenis als wiskunde
Om echt doorzoekbaar te worden, heeft ongestructureerde inhoud - of het nu alinea's tekst, afbeeldingen of audioclips zijn - een "speciale behandeling" nodig. Deze transformatie wordt uitgevoerd door een inbeddingsmodel.
Dit model werkt als een geavanceerde vertaler die rommelige inhoud omzet in een lange reeks getallen: een "vector". Deze vector is in wezen een numerieke vingerafdruk die de semantische betekenis van die inhoud weergeeft. Inhoud met gelijkaardige betekenissen zal vectoren hebben die numeriek "dicht" bij elkaar liggen in een multidimensionale ruimte.
Stel je voor dat je een unieke set coördinaten zou toekennen aan elk dier op de planeet op basis van zijn kenmerken. Alle kattenrassen zouden zich groeperen, ongeacht hun specifieke namen, net als alle hondenrassen. Wanneer je in deze database zoekt naar "naakte kattenrassen", wordt je vraag ook omgezet in een eigen vector. De database vergelijkt dan snel de coördinaten van je zoekopdracht met alle opgeslagen inhoudsvectoren en stuurt onmiddellijk de vectoren terug die het dichtst in de buurt komen, zoals het vinden van alle Sphynx of Peterbald documenten, zelfs als je hun namen niet kent.
In essentie biedt vectorzoeken manieren om ongestructureerde gegevens te transformeren van een chaotische, ondoorzoekbare massa in een rijke, semantisch doorzoekbare kennisbank. En hoewel gespecialiseerde vectordatabases met één doel mogelijk zijn, komt deze functionaliteit in verschillende smaken, waaronder databases met vectorverwerking. Hierdoor kunt u tegelijkertijd omgaan met gestructureerde en ongestructureerde gegevens, waardoor u met RAG nauwkeurigere en contextueel relevantere resultaten krijgt.
