Wat is het verschil tussen semantic search en keyword search?

Keyword search matcht op exacte woorden of stemming (zoek "running" vindt "run"). Semantic search matcht op betekenis: "hardlopen" vindt ook "joggen", "cardio" of "hardlopen in het park". Semantic search is beter voor natuurlijke taal; keyword blijft nuttig voor exacte matches (productcodes, namen).

Wanneer gebruik ik hybrid search?

Hybrid search combineert semantic en keyword (BM25) voor het beste van beide. Geschikt wanneer u zowel conceptuele als exacte matches nodig heeft — bijvoorbeeld productzoeken met SKU's én beschrijvingen, of juridische zoekopdrachten met wettekst en uitleg.

Wat is Semantic Search? - Uitleg & Betekenis

Leer wat semantic search is, hoe zoeken op betekenis werkt in plaats van op trefwoorden, en waarom het beter werkt voor kennisbases en AI.

Definitie

Semantic search is een zoektechniek die resultaten vindt op basis van de betekenis of intentie van een query, in plaats van op exacte woordovereenkomsten. Het begrijpt synoniemen, context en conceptuele relaties.

Technische uitleg

Semantic search gebruikt embeddings om queries en documenten als vectoren te representeren. Similarity (cosine, euclidische afstand) bepaalt relevantie. Vector databases (Pinecone, Weaviate, pgvector) indexeren embeddings voor snelle nearest-neighbor search. Moderne semantic search combineert vaak met keyword/BM25 voor hybrid search. Embeddings-modellen (Sentence-BERT, OpenAI text-embedding) leren semantische representaties. Semantic search is de basis voor RAG retrieval en enterprise zoekoplossingen.

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions implementeert semantic search in kennisbases, documentportals en RAG-systemen. We gebruiken embeddings en vector databases om gebruikers te laten zoeken in natuurlijke taal en relevante content te vinden ongeacht exacte woordkeuze.

Praktische voorbeelden

Een interne kennisbank waar "hoe reset ik mijn wachtwoord" ook documenten vindt over "inloggegevens herstellen" en "accountherstel".
Een e-commerce zoekfunctie waar "comfortabele zomerjurk" producten vindt met " luchtige jurk", "casual summer dress" en gerelateerde beschrijvingen.
Een RAG-systeem dat semantisch de meest relevante documentchunks ophaalt voor een LLM-antwoord.

Gerelateerde begrippen

embeddings vector databases rag knowledge graphs

Veelgestelde vragen

Klaar om te starten?

Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek over uw project.

Neem contact op

Gerelateerde artikelen

Wat zijn Embeddings? - Uitleg & Betekenis

Leer wat embeddings zijn, hoe tekst en data worden omgezet in numerieke vectoren en waarom embeddings essentieel zijn voor semantisch zoeken en AI.

Wat is RAG (Retrieval Augmented Generation)? - Uitleg & Betekenis

Leer wat RAG is, hoe het LLMs combineert met externe kennisbronnen voor accurate en actuele antwoorden, en waarom het essentieel is voor enterprise AI.

Wat zijn Vector Databases? - Uitleg & Betekenis

Leer wat vector databases zijn, hoe ze similarity search mogelijk maken voor AI en RAG, en waarom ze essentieel zijn voor moderne AI-toepassingen.

Top Vector Databases Vergeleken 2026

Vergelijk de beste vector databases voor AI en RAG applicaties. Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector en meer — ontdek welke het beste past bij uw use case.