Een vector database voor AI: wanneer heb je die nodig?
Instellect — 2026-10-11
https://instellect.ai/kennis/vector-database-ai/

Vectorzoeken vergelijkt numerieke representaties van inhoud, vaak embeddings genoemd. Daarmee kun je passages vinden die inhoudelijk op een vraag lijken zonder dezelfde woorden te gebruiken. Voor exacte codes, actuele transacties en toegangsregels zijn vaak aanvullende zoek- en filtermechanismen nodig.

CHECKLIST
1. Maak een vraagset met semantische én exacte zoekvragen.
   Ons besluit: 
   Eigenaar: 
   Acceptatietest / bewijs: 

2. Controleer hoe bronrechten in de zoekroute gelden.
   Ons besluit: 
   Eigenaar: 
   Acceptatietest / bewijs: 

3. Oefen herindexering en verwijdering van verouderde inhoud.
   Ons besluit: 
   Eigenaar: 
   Acceptatietest / bewijs: 

VERVOLG
https://instellect.ai/kennis/hybride-zoeken-rag/
https://instellect.ai/kennis/rag-data-actueel-houden/
https://instellect.ai/data-infrastructuur-ai/

Dit werkblad is een ontwerphulpmiddel, geen audit of certificering.