Vectorzoeken en embeddings: wat het is en hoe je het inzet
Vectorzoeken en embeddings — Een embedding is een numerieke weergave van de betekenis van tekst. Vectorzoeken gebruikt die weergaven om inhoud te vinden die inhoudelijk overeenkomt, ook zonder exacte woordovereenkomst.
Wat is Vectorzoeken en embeddings?
Klassiek zoeken vergelijkt woorden. Vectorzoeken vergelijkt betekenis: een vraag over 'bezorgkosten' vindt ook de pagina over 'verzendtarieven'. Dat maakt zoeken veel toleranter voor de manier waarop klanten hun vraag stellen.
Vectorzoeken is de motor onder RAG-chatbots, slimme sitezoekfuncties en aanbevelingssystemen.
Zo gebruiken wij het in marketing
- Zoekfunctie op je website die vragen in natuurlijke taal begrijpt.
- Bronnen selecteren voor een RAG-chatbot.
- Content clusteren en dubbele onderwerpen opsporen.
Verder lezen
Deze uitleg komt uit de begrippenlijst van ons AI marketing bureau. Bekijk alle termen in de begrippenlijst.
Veelgestelde vragen over Vectorzoeken en embeddings
Vervangt vectorzoeken gewone zoekfuncties?
Vaak werkt een combinatie het best: exacte treffers voor productnamen en codes, betekeniszoeken voor vragen.
Heb ik hier veel data voor nodig?
Nee, ook een middelgrote website of kennisbank profiteert er al van.
Vrijblijvend advies over Vectorzoeken en embeddings: wat het is en hoe je het inzet
Laat je gegevens achter en we nemen binnen één werkdag contact met je op met een concreet voorstel.
