Wat is vector search nu precies en wanneer moet je het gebruiken?

In dit artikel:

De opkomst van AI heeft in de afgelopen jaren geleid tot een sterke toename in interesse voor vector search. Elastic’s General Manager for Search Solutions, Steve Kearns, legt uit dat vector search anders werkt dan traditionele zoekmachines: in plaats van te zoeken op exacte woorden, gebruikt het systeem embeddings — numerieke representaties van tekst, beelden of audio — om de betekenis achter content te vangen en semantische verbanden te vinden.

Hoe het werkt en wat het kan
- Gespecialiseerde embeddingmodellen zetten tekst, afbeeldingen of videoframes om in vectors. Zo kan een zoekopdracht op “auto” ook resultaten opleveren waarin “wagen” of “voertuig” voorkomt zonder exacte termen.
- Multimodaliteit is een belangrijke kracht: afbeeldingen en video’s worden indexeerbaar door ze als vectors te behandelen. Bedrijven als Vimeo en Adobe gebruiken al technieken om video’s en beelden doorzoekbaar te maken via embeddings.
- Elastic integreert vectorondersteuning in bestaande zoekoplossingen, zodat vectors naast traditionele datatypes kunnen bestaan en hybrid search eenvoudiger wordt.

Wanneer vector search zinvol is
- Vector search levert vooral voordeel als semantische overeenkomsten, synoniemen of vergelijkbare visuele kenmerken belangrijk zijn. Voor e-commerce kan dit direct meetbare omzetverbetering opleveren (bijvoorbeeld door betere productaanbevelingen).
- Het is nuttig voor cross-media zoekvragen (tekst + beeld + video) en bij domeinspecifieke kennis waar gebruikers uiteenlopende formuleringen gebruiken.
- Voor zeer exacte, term-gebaseerde zoekopdrachten blijft traditionele lexicale search vaak directer en efficiënter; daarom pleit Elastic voor een hybride aanpak.

Technische en operationele uitdagingen
- Implementatie vergt extra stappen: documenten moeten in stukken (chunks) worden verdeeld, embeddings gegenereerd en efficiënt geïndexeerd. Elastic gebruikt HNSW-indexering voor vectorzoeking.
- Vectorbewerkingen zijn geheugenintensief en dus duurder dan klassieke zoekmethoden. Elastic heeft quantization-technieken (zoals hun BBQ: Better Binary Quantization) ontwikkeld om 32-bit floats te comprimeren naar 8-bit of zelfs 1-bit representaties, wat geheugenreduceert en directe bevraging mogelijk maakt zonder decompressie.
- Embeddinggeneratie vereist vaak GPU’s, maar daadwerkelijke zoekopdrachten kunnen efficiënt op CPU’s draaien; low-level optimalisaties (SIMD, AVX) maken vectorqueries vaak even snel als of sneller dan traditionele search.

Praktijk, integraties en verwachtingen
- Veel organisaties begonnen met pure vector-databases, maar stappen terug naar platforms die hybriditeit en flexibiliteit bieden. Elastic ziet ditzelfde patroon en benadrukt dat gecombineerde systemen meestal de beste resultaten geven — iets dat ook zichtbaar is in hoe Google zoektechnologie inzet.
- Elastic biedt integraties met frameworks zoals LangChain en LlamaIndex en heeft recent een MCP-server (Model Context Protocol) voor AI-agent-integratie gelanceerd, met meer integraties op de roadmap.
- Kearns waarschuwt dat vector search geen magische oplossing is: “Taalmodellen zijn niet magisch.” Succes hangt sterk af van datakwaliteit — garbage in, garbage out — en realistische use cases.

Aanbeveling
Organisaties die willen starten met vector search krijgen het beste resultaat door klein te beginnen, duidelijke use cases te definiëren en hybrid search te testen. Vector databases zijn krachtige hulpmiddelen binnen AI-gedreven toepassingen, maar moeten worden ingezet als aanvulling op, niet als vervanging van, bestaande zoekmogelijkheden. De toekomst van enterprise search ligt volgens Elastic in slimme combinaties van traditionele en semantische technieken, met een sterke verschuiving naar multimodale en gespecialiseerde embeddingmodellen.