Wat is Vector Search? Waarom Vector zoekmachines in opkomst zijn

Wat is Vector Search?

Vector search is een manier van informatie vinden op basis van de betekenis en context van woorden, in plaats van exacte zoektermen of trefwoorden. Traditionele zoekmachines doorzoeken een lijst van trefwoorden en vinden exacte overeenkomsten. Vector search gebruikt wiskundige modellen zoals machine learning om woorden en zinnen om te zetten in vectoren - punten in een multidimensionale ruimte - waardoor het mogelijk is om zoekresultaten te vinden die in betekenis vergelijkbaar zijn, zelfs als ze niet precies overeenkomen met de zoektermen.

Stel je voor dat je zoekt op "gezonde snacks voor kinderen". Een traditionele zoekmachine zou alleen pagina's vinden met exacte woorden of zinnen die je hebt ingevoerd. Vector search kan resultaten opleveren zoals "voedzame tussendoortjes voor kleuters" of "kindvriendelijke, gezonde snackideeën", omdat het begrijpt dat deze termen inhoudelijk vergelijkbaar zijn.

AI toepassingen afhankelijk van search

Door AI is Vector Search extra in opkomst omdat generatieve AI vaak wordt gecombineerd met search. De kennis van een Large Language Model is beperkt tot de trainingsdata. Door beide technologieën te combineren krijgt een LLM ook toegang tot actuele informatie op basis van een zoekopdracht.

Voordelen voor eindgebruikers

1. Betere relevantie: vector search levert resultaten die beter overeenkomen met de intentie van de gebruiker. Je hoeft dus minder tijd te besteden aan het doorspitten van irrelevante resultaten.
2. Natuurlijkere interactie: gebruikers kunnen zoekopdrachten invoeren zoals ze die normaal zouden uitspreken of schrijven, zonder zich zorgen te maken over specifieke trefwoorden of exacte formuleringen.
3. Ontdekken van informatie: door semantisch vergelijkbare resultaten te tonen helpt vector search gebruikers nieuwe en relevante informatie te ontdekken die ze anders misschien niet hadden gevonden.
4. Meertalige ondersteuning: vector search kan makkelijker omgaan met zoekopdrachten in verschillende talen, omdat het de betekenis van woorden universeel herkent.

Hoe leidt vector search tot relevantere resultaten?

Semantisch begrip

Vector search maakt gebruik van machine learning-modellen zoals neurale netwerken om de betekenis van woorden en zinnen te begrijpen. Deze modellen worden getraind op enorme datasets en kunnen subtiele verschillen en overeenkomsten tussen woorden detecteren. Hierdoor kunnen zoekmachines resultaten tonen die nauw aansluiten bij de bedoeling achter de zoekopdracht, zelfs als de exacte woorden niet voorkomen.

Contextuele informatie

In plaats van alleen te zoeken naar specifieke woorden houdt vector search rekening met de context waarin die woorden worden gebruikt. Dit betekent dat het onderscheid kan maken tussen verschillende betekenissen van hetzelfde woord afhankelijk van de situatie, wat leidt tot nauwkeurigere zoekresultaten.

Flexibiliteit

Vector search is in staat om flexibeler om te gaan met synoniemen en gerelateerde termen. Als iemand bijvoorbeeld zoekt naar "goedkope vluchten" zal een vector search ook resultaten kunnen tonen voor "betaalbaar vliegen" en "budget luchtvaartmaatschappijen", omdat het de onderliggende betekenis van deze termen begrijpt.

Oplossingen en technologieën

Er zijn verschillende diensten en SAAS-producten die vector search implementeren om zoekervaringen te verbeteren. Hier zijn een aantal van de bekendste:

Algolia

Algolia is een krachtige zoek- en ontdekkings-API die ontwikkelaars helpt om snel en relevant zoeken in hun applicaties te integreren. Algolia maakt gebruik van zowel traditionele zoekmethoden als vector search om te zorgen voor snelle en relevante resultaten.

Elastic

Elastic (of Elasticsearch) is een populaire open-source zoekmachine die veel wordt gebruikt door grote tech bedrijven om big data te kunnen doorzoeken. Elastic biedt verschillende algoritmes aan waaronder Vector. Een leuk detail is dat Elastic is gevestigd in Amsterdam.

MeiliSearch

Meilisearch is een kostenefficiënte zoekoplossing die zich richt op het bieden van relevante zoekresultaten. Hoewel het voornamelijk bekend staat om zijn traditionele zoekcapaciteiten, breidt MeiliSearch zich snel uit met geavanceerde functies, waaronder vector search.

Pinecone

Pinecone is een high performant vector database die is ontworpen om gecombineerd te worden met AI.

De toekomst van zoeken is hybride

Vector search herdefinieert de manier waarop we informatie vinden door zoekopdrachten te begrijpen op basis van betekenis en context. Dit leidt tot relevantere en nuttigere zoekresultaten, een natuurlijkere interactie voor gebruikers, en een verbeterde ontdekking van inhoud.

Traditionele algoritmes blijven echter net zo belangrijk, want keyword search werkt beter als je precies weet wat je zoekt.

Met oplossingen zoals Algolia, Elastic en Meilisearch aan de voorhoede wordt het makkelijker dan ooit om deze geavanceerde zoekmogelijkheden te integreren in verschillende applicaties en platforms.