Wat is een vector database?

Een vector database is een gespecialiseerde database die is ontworpen voor het opslaan, beheren en snel doorzoeken van vectorrepresentaties van gegevens. Een vector is een wiskundige weergave van data in een meer-dimensionale ruimte. In AI en machine learning worden objecten, zoals afbeeldingen, tekst, audio en video, vaak omgezet in numerieke vectoren met behulp van technieken zoals word Embeddings, image embeddings, of feature extraction door neurale netwerken.

Vector databases gebruiken geavanceerde zoekalgoritmes zoals Approximate Nearest Neighbor (ANN) om snel overeenkomsten tussen vectoren te vinden, zelfs in grote datasets.

Rol van vector databases in AI-toepassingen

Vector databases spelen een cruciale rol in verschillende AI-toepassingen, omdat ze efficiënt kunnen zoeken naar gelijkenissen tussen complexe gegevensobjecten.

Als je een AI-toepassing wilt bouwen die naast de kennis van een Large Language Model (LLM) ook zelf-beheerde kennis gebruikt, dan is de beste aanpak om die kennis op te slaan als vector embeddings in een vector database. Dit proces staat bekend als Retrieval-Augmented Generation (RAG) en helpt je op meerdere manieren:

1. Efficiënte opslag en ophalen van relevante context
   • In plaats van een hele dataset of documenten direct aan het LLM te geven (wat onpraktisch is door de token-limiet), zet je de kennis om in vector embeddings en sla je die op in een vector database.
   • Bij een nieuwe vraag zoek je in de vector database naar de meest relevante stukjes kennis en stuur je alleen die mee naar het LLM als context.
2. Vermijden van token-limieten
   • LLM's hebben een beperkte context window (bijv. 4K, 8K of 32K tokens). Als je volledige documenten meegeeft, loop je snel tegen deze limiet aan.
   • Door alleen de meest relevante embeddings op te halen, optimaliseer je de input en vermijd je onnodige tokenconsumptie.
3. Betere en accuratere antwoorden
   • Een LLM genereert betere antwoorden als het toegang heeft tot specifieke, relevante kennis.
   • Zonder deze aanpak kan het model hallucineren (verzonnen antwoorden geven), terwijl een RAG-oplossing de antwoorden baseert op betrouwbare, zelf-beheerde data.
4. Up-to-date kennis integreren
   • LLM’s hebben een vaste cut-off datum voor hun kennis (tenzij je een live-connected model gebruikt).
   • Door een vector database te gebruiken, zorg je ervoor dat jouw AI altijd toegang heeft tot actuele en domeinspecifieke kennis, zonder dat je een nieuw model hoeft te trainen.

Populaire vector databases

Enkele van de meest gebruikte vector databases zijn:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) – Open-source, geoptimaliseerd voor snelle vectorzoekopdrachten.
• Milvus – Een schaalbare vector database, populair voor AI-applicaties.
• Weaviate – Een cloud-native vector database met semantische zoekfunctionaliteiten.