20 okt 2025·8 min
Wat Is een Vectordatabase? pgvector vs Pinecone vs Weaviate
Leer wat een vectordatabase is, hoe embeddings gelijkeniszoekopdrachten mogelijk maken en wanneer je pgvector, Pinecone of Weaviate kiest voor AI-zoekfuncties en RAG.
Leer wat een vectordatabase is, hoe embeddings gelijkeniszoekopdrachten mogelijk maken en wanneer je pgvector, Pinecone of Weaviate kiest voor AI-zoekfuncties en RAG.
Een vectordatabase is een systeem dat is gebouwd om embeddings op te slaan en te doorzoeken—reeksen getallen die de “betekenis” van tekst, afbeeldingen of andere data representeren. In plaats van te vragen: “Bevat dit record letterlijk het woord teruggave?”, vraag je: “Welke records zijn het meest vergelijkbaar met deze vraag?” en je krijgt de dichtstbijzijnde matches terug.
Stel je voor dat elk document (of product, ticket of FAQ) wordt omgezet in een punt op een kaart. Items over hetzelfde idee eindigen dichtbij elkaar—zelfs als ze andere woorden gebruiken. Een vectordatabase is het hulpmiddel dat snel kan beantwoorden: wat ligt het dichtst bij dit nieuwe punt?
Traditionele SQL-databases zijn geweldig wanneer je de structuur van je vraag kent: filter op datum, user_id, status, enzovoort. Keyword search is sterk wanneer het juiste antwoord letterlijk dezelfde woorden bevat die je typt.
Vectordatabases zijn anders omdat ze focussen op semantische gelijkenis. Ze zijn ontworpen voor queries zoals “Hoe krijg ik mijn geld terug?” en vinden content die zegt “Ons terugbetalingsbeleid…” zonder dat exact dezelfde bewoording nodig is.
Dit vervangt SQL of keyword search niet. In veel echte systemen gebruik je beide: SQL/filters voor bedrijfsregels (regio, permissies, recentheid) en vector search voor “betekenis”.
Als je één zin onthoudt: een vectordatabase is een “meest vergelijkbare items”-motor voor embeddings, geoptimaliseerd om dat snel en op schaal te doen.
Vectordatabases werken omdat embeddings betekenis numeriek vergelijkbaar maken. Je leest de getallen niet; je gebruikt ze om te rangschikken “hoe dicht” twee stukken content bij elkaar liggen.
Een embedding is een lijst met getallen (vaak honderden of duizenden) die een stuk content vertegenwoordigt. Elk getal vangt een aspect van betekenis dat een machine‑learningmodel heeft geleerd. Je interpreteert de individuele getallen niet direct; belangrijk is dat vergelijkbare content vergelijkbare nummerpatronen heeft.
Denk eraan als coördinaten op een zeer hoog‑dimensionale kaart: zinnen over “refund policy” en “returning a product” landen bij elkaar in de buurt, ook al gebruiken ze andere woorden.
Verschillende embeddingmodellen zetten verschillende media om in vectoren:
Zodra alles een vector is, kan je database over grote collecties zoeken met dezelfde kernbewerking: “vind de dichtstbijzijnde vectoren”.
Om te bepalen wat “dichtstbij” is, gebruiken systemen eenvoudige scoreregels:
Je hoeft deze niet met de hand te berekenen—het belangrijkste is dat hogere scores “meer gelijk” betekenen.
De meeste verbeteringen in zoekkwaliteit komen van betere embeddings en betere chunking, niet van het wisselen van database. Als je model je domeintaal (productnamen, interne jargon, juridische formuleringen) niet goed vastlegt, kan zelfs de beste vectorindex alleen maar de “dichtstbijzijnde foutieve antwoorden” teruggeven. De keuze tussen pgvector, Pinecone en Weaviate doet ertoe, maar de keuze van het juiste embeddingmodel en inputformaat weegt meestal zwaarder.
Keyword search, SQL-queries en vector search lossen verschillende problemen op—verwarring tussen deze aanpakken leidt vaak tot teleurstellende resultaten.
Traditionele zoeksystemen (Elasticsearch, Postgres full-text, enz.) matchen woorden en zinnen. Het is geweldig wanneer gebruikers weten wat ze moeten typen en het document die termen bevat.
Het heeft moeite met:
Een vectordatabase slaat embeddings op—numerieke representaties van betekenis. Queries worden ook embedded en resultaten worden gerankt op gelijkenis, zodat je conceptueel gerelateerde content terugkrijgt, zelfs als de exacte woorden niet overeenkomen. Daarom is vector search populair voor semantische zoekfunctie en RAG.
SQL is het juiste gereedschap voor:
Vectoren zijn geen goede keuze wanneer precisie ononderhandelbaar is (bijv. “orders voor customer_id = 123”).
Zelfs bij semantische zoekopdrachten heb je meestal klassieke filters nodig—prijsklassen, datums, taal, categorie en permissies. De meeste echte systemen doen een hybride aanpak: eerst SQL/metadata-filters, daarna vector-gelijkenisranking binnen de toegestane set.
Wanneer je data opslaat in een vectordatabase, wordt elk item een lange lijst getallen (een embedding). Zoeken betekent dan: “vind de vectoren die het dichtst bij deze queryvector liggen”.
Een realistische database kan miljoenen vectoren bevatten. Je query vergelijken met elke vector zou te traag en te duur zijn. Daarom bouwen vectordatabases een index—een structuur die helpt om snel kandidaten te beperken, zodat het systeem afstanden alleen voor een kleine subset meet.
De meeste vectorzoekoplossingen gebruiken approximate nearest neighbor (ANN). “Approximate” betekent dat de database probeert zeer goede matches snel te vinden, in plaats van elke keer de wiskundig perfecte topresultaten te garanderen.
Een nuttige analogie: in plaats van elk boek in een bibliotheek te bekijken, gebruikt ANN een slimme kaart om je eerst naar de juiste planken te leiden.
Deze trade-off wordt meestal afgestemd met instellingen zoals “hoe grondig moet de index zoeken?”
In de praktijk is recall “hoe vaak de resultaten bevatten wat een mens als juiste antwoorden zou beschouwen.” Voor RAG vermindert hogere recall vaak het missen van belangrijke feiten (maar kan dit meer kosten).
Verschillende producten (pgvector, Pinecone, Weaviate) bieden deze ideeën met verschillende standaards en instelknoppen, maar het doel is hetzelfde: snelle gelijkeniszoekopdrachten met bestuurbare nauwkeurigheid.
Een vectordatabase-workflow is meestal een “opslaan, dan de beste matches ophalen” lus. Het belangrijkste is dat je betekenis (embeddings) opslaat samen met de oorspronkelijke content, zodat zoeken ideeën kan matchen en niet alleen exacte woorden.
Je begint met documenten verzamelen (pagina’s, PDF’s, tickets, productbeschrijvingen, enz.), splitst ze in chunks en genereert voor elke chunk een embedding.
In de database sla je typisch op:
Op zoektijd embed je de gebruikersvraag en vraag je om de dichtstbijzijnde vectoren.
Veel teams combineren vector-gelijkenis met keyword-scoring (BM25‑achtig) zodat je semantische matches én beloningen voor exacte termen zoals SKU-codes, namen of foutstrings krijgt.
Voer vóór of tijdens retrieval metadata-filters uit—vooral bij multi-tenant apps en permissies. Filters helpen ook de precisie (bijv. “alleen laatste 90 dagen”, “alleen in Help Center”).
Een veelgebruikt patroon is: haal snel de top 50–200 op, en re-rank dan de top 10–20 met een sterker model of regels (freshness boosts, bronprioriteit).
Voor RAG neem je de uiteindelijke topchunks en stuurt die als context naar een LLM-prompt, vaak met citaties en een instructie “beantwoord niet als het niet gevonden is”. Het resultaat is een antwoord dat geworteld is in jouw opgeslagen content, niet alleen het model zijn gok.
Als je snel de retrievalkwaliteit wilt valideren (in plaats van weken te besteden aan infrastructuur), kan een vibe-coding platform zoals Koder.ai je helpen een end-to-end semantische zoek- of RAG-app te prototypen vanuit een chatinterface. In de praktijk betekent dat dat je een React UI, een Go backend en een Postgres-database (inclusief een pgvector-gebaseerde aanpak) kunt opzetten en itereren met planning mode, snapshots en rollback—en de broncode exporteren wanneer je er klaar voor bent.
pgvector is een PostgreSQL-extensie waarmee je embeddingvectoren direct in je bestaande database kunt opslaan en doorzoeken. In plaats van een aparte “vectordatabase” te draaien, voeg je een nieuw kolomtype (vector) toe aan dezelfde tabellen die al je users, producten, documenten en metadata bevatten.
pgvector blinkt uit voor teams die al op Postgres inzetten en minder losse onderdelen willen. Als de bron van waarheid van je app in Postgres zit, kan het houden van vectoren daar de architectuur vereenvoudigen: één back-upstrategie, één access-controlmodel, één plek voor migraties en vertrouwde SQL voor joins en filtering.
De grootste winst is het samenbrengen van gestructureerde data en vectoren. Je kunt semantisch zoeken en toch “normale” constraints toepassen—zoals tenant_id, categorie, status of permissies—zonder resultaten over systemen heen te moeten combineren. Operationeel kan het eenvoudiger zijn om te leveren: je bestaande Postgres-deploy plus een extensie.
Vectorworkloads met hoog volume kunnen Postgres op manieren belasten waarvoor het oorspronkelijk niet was geoptimaliseerd. Je moet waarschijnlijk nadenken over vectorindexen (vaak IVFFlat of HNSW), geheugeninstellingen, vacuum-gedrag en querypatronen.
Als je zeer grote embeddingcollecties, zware gelijktijdige zoekopdrachten of snelle groei verwacht, kan schalen en tunen meer handwerk vergen dan bij een managed vectorservice. Voor veel teams is pgvector de ‘begin simpel’-optie die verrassend ver kan komen.
Pinecone is een volledig beheerde vectordatabase-service: je stuurt embeddings (vectoren) plus ID's en metadata en het geeft je snelle gelijkeniszoekopdrachten terug, terwijl veel operationeel werk voor je wordt afgehandeld.
Met Pinecone hoef je doorgaans niet te zorgen voor het provisionen van machines, het dagelijks tunen van low-level indexinstellingen of het bouwen van je eigen schaal- en failover-verhaal. Je gebruikt een API om vectors up te s zetten, te queryen voor naaste buren en resultaten te filteren op metadata (bijv. taal, tenant, documenttype of toegangslevel).
Pinecone is een sterke keuze wanneer je:
Teams kiezen het vaak wanneer retrieval cruciaal is voor het product en ze ‘vector search as a service’ willen in plaats van een extra systeem om te onderhouden.
De grootste kracht van Pinecone is snelheid naar productie. Managed schaal- en betrouwbaarheidsfeatures (verschillend per plan) verminderen de tijd die je aan capaciteitsplanning en incidentrespons besteedt. Het integreert ook vaak soepel met gangbare AI-stacks voor search en RAG.
De belangrijkste nadelen zijn zorgen over vendor lock-in en doorlopende gebruikskosten die kunnen stijgen met queryvolume, opslag en throughput. Controleer ook dataresidency, complianceeisen en hoe je organisatie met gevoelige data omgaat voordat je je committeert.
Weaviate is een open-source vectordatabase die je een volwaardig “AI search backend” biedt met een GraphQL API. Als je de infrastructuur wilt controleren (of op je eigen cloud wilt draaien) maar toch een productachtige ervaring wilt—schema, filtering, indexeringsopties en integraties—staat Weaviate vaak op de shortlist.
Weaviate slaat op hoog niveau objecten op (jouw documenten, producten, tickets, enz.) samen met metadata en vector embeddings. Je kunt het queryen met semantische gelijkenis (“vind dingen zoals dit”) en tegelijk filters toepassen (“alleen van de laatste 30 dagen”, “alleen categorie = support”). De GraphQL API maakt het toegankelijk voor teams die expressieve queries willen zonder veel custom endpoints te ontwerpen.
Weaviate past vaak bij teams die:
Voordelen: Sterke schema/metadata-ondersteuning, een rijk ecosysteem van modules/integraties en configureerbare indexeringsmethoden waarmee je prestaties kunt afstemmen.
Nadelen: Als je het zelf runt, ben je verantwoordelijk voor operatie—upgrades, schaling, monitoring, backups en incidentresponse. En naarmate je modules, multi-tenancy en complexere schema’s toevoegt, kan het systeem lastiger te doorgronden worden tenzij je vroeg duidelijke conventies vastlegt.
Als je opties vergelijkt, bevindt Weaviate zich vaak tussen “simpel toevoegen binnen je database” en “volledig managed service”, en biedt flexibiliteit tegen de prijs van operationeel eigenaarschap.
Een vectordatabase kiezen gaat minder over “beste” en meer over fit: waar je het wilt draaien, hoe groot je verwacht te worden, hoe je queries eruitzien en hoeveel operationeel werk je team kan dragen.
pgvector is “vectoren binnen Postgres.” Ideaal als je app al op Postgres draait en je één database voor zowel businessdata als embeddings wilt.
Pinecone is managed. Je ruilt controle in voor snelheid van adoptie: minder knoppen, minder infrastructuur om te beheren.
Weaviate is open-source en kan self-hosted of als managed dienst worden gebruikt. Het is een goede middenweg als je een vector-native systeem wilt maar open tooling prefereert.
Op kleinere schaal werken alle drie goed. Naarmate je groeit, vraag jezelf:
Bij snelle groei en hoge QPS wint Pinecone vaak op operationele eenvoud. Als groei gematigd is en je Postgres al op schaal draait, kan pgvector kosteneffectief zijn.
Als je zware relationele filtering (joins, complexe predicaten) nodig hebt naast gelijkeniszoek, is pgvector aantrekkelijk.
Als je hybride search (keyword + semantisch), rijke filtering of sterke multi-tenant isolatie nodig hebt, vergelijk Pinecone en Weaviate op features.
Wees eerlijk over backups, monitoring, upgrades en on-call load. Managed vermindert de last. Self-hosted kan goedkoper zijn, maar alleen als je team de vaardigheden (en tijd) heeft om het betrouwbaar te runnen.
Goede vectorsearch begint met een saai maar betrouwbaar recordschema. Behandel elk “doorzoekbaar eenheid” als een rij/object die opgehaald, gefilterd en later verklaard kan worden.
Sla minimaal op:
Dit houdt retrieval simpel: vector search geeft ids terug, waarna je de chunk + context ophaalt om gebruikers te tonen of aan RAG te voeden.
Chunking is de grootste kwaliteitshefboom die je kunt bedienen. Kleinere chunks zijn preciezer maar missen soms context; grotere chunks geven context maar verwateren het signaal.
Een veelvoorkomende startinstelling is 200–400 tokens met 10–20% overlap, en pas daarna aan op basis van je content. Voor API-documentatie en juridische tekst werken kleinere chunks vaak beter; voor verhalende content werken iets grotere chunks meestal beter.
Sla metadata op die je daadwerkelijk gaat queryen:
Vermijd het dumpen van enorme JSON-blobs; houd vaak-gefilterde velden makkelijk indexeerbaar.
Embeddings zijn niet tijdloos. Houd embedding_model, model_version en chunking_version bij (plus created_at). Wanneer je modellen upgrade, kun je parallel re-embedden en geleidelijk verkeer oversteken zonder incompatibele vectoren te mixen.
Vector search kan in een demo “instant” voelen en in productie traag of duur worden. Het goede nieuws: de belangrijkste drijfveren zijn voorspelbaar en je kunt ze beheren, ongeacht of je pgvector in Postgres gebruikt, Pinecone of Weaviate.
De meeste teams onderschatten de niet-zoekdelen.
Betere gelijkeniszoeking betekent niet automatisch betere antwoorden.
Maak een kleine testset: 30–100 echte queries, elk met een paar “goede” verwachte resultaten. Meet relevantie (hit rate in top-k) en volg veranderingen als je chunking, indexes of prompts aanpast.
Behandel embeddings als potentieel gevoelig.
Vectorzoekkwaliteit gaat niet alleen over indexen—het gaat ook over hoe je het systeem dagelijks beheert. Een paar governance-habits voorkomen “mystery results” en maken audits veel minder stressvol.
Als je documenten gevoelige data bevatten, overweeg dan de ruwe content in je primaire datastore te houden (object storage, database, DMS) en alleen op te slaan:
Dit beperkt blootstelling als de vectorstore gecompromitteerd raakt en vereenvoudigt toegangscontrole. Het helpt ook als je meerdere backends gebruikt (bijv. pgvector voor interne apps, Pinecone voor een publiek feature).
Embeddings kunnen oude tekst “onthouden” als je ze niet opruimt.
Log genoeg om relevantie te debuggen zonder geheimen te loggen:
Dit maakt drift en regressies zichtbaar na model- of datawijzigingen.
Plan retentie (hoe lang vectors en logs blijven), encryptie in transit/at rest en auditbehoeften (wie zocht wat, wanneer). Als je in gereguleerde omgevingen opereert, documenteer datastromen en toegangspaden zodat reviews releases niet blokkeren.
Zelfs een solide vectordatabase-setup kan teleurstellen als enkele veelvoorkomende valkuilen insluipen. Hier zijn de meest voorkomende—en hoe ze vroeg te verhelpen.
Vectoren zijn geweldig voor “betekenis”, niet voor harde constraints. Als je semantische zoekopdrachten als enig instrument gebruikt, kunnen resultaten willekeurig of onveilig aanvoelen.
Voorkom dit: combineer gelijkeniszoek met gestructureerde filters (tenant_id, productcategorie, taal, datumranges). Behandel metadata-filtering als kernonderdeel van queryontwerp.
Een demo die er goed uitziet op een handvol prompts kan ernstige recall‑ en relevantieproblemen verbergen.
Voorkom dit: bouw een kleine evaluatieset met echte queries en “goede” targets. Volg simpele metrics (top-k relevantie, klikselectieratio of menselijke beoordelingen). Herhaal evaluaties bij wijzigingen aan embeddings, chunking of indexinstellingen.
Embeddingmodellen evolueren. Een model- of versiewisseling verandert de vectorruimte en kan retrieval stilletjes verslechteren.
Voorkom dit: sla een embedding_model-veld op en behandel embeddings als versieerbare artefacten. Heb een re-embedding-pijplijn en plan backfills (incrementeel is gangbaar). Als kosten een zorg zijn, re-embed dan eerst de meest gebruikte content.
Als je app toegangscontrole heeft, moet retrieval daar rekening mee houden—anders kun je beperkte content tonen.
Voorkom dit: handhaaf permissies in de retrievalstap met per-tenant indexen, metadata-filters of voorgecalculeerde ACL-velden. Verifieer dit met tests: “gebruiker A mag nooit gebruiker B’s documenten ophalen”, zelfs niet in top-k kandidaten.
Een vectordatabase is een systeem ontworpen om embeddings (numerieke representaties van tekst, afbeeldingen of andere data) op te slaan en snel de meest vergelijkbare items te vinden. Het past het beste wanneer gebruikers zoeken op betekenis (semantische zoekfunctie) of wanneer je RAG bouwt zodat een AI-assistent relevante passages uit je eigen content kan halen voordat hij antwoordt.
Praktische vuistregels:
Bouw een klein proof of concept in een dag:
Als je meer implementatie- en kostenadvies wilt, zie /blog. Voor prijsinformatie of hosted opties, bekijk /pricing.
Een vectordatabase slaat en doorzoekt embeddings (vectoren: lange reeksen getallen) die de betekenis van tekst, afbeeldingen of andere data vertegenwoordigen. In plaats van exacte woordovereenkomsten geeft het items terug die het meest vergelijkbaar zijn met een query in semantische ruimte—handig wanneer mensen dezelfde intentie op verschillende manieren formuleren.
Een embedding is een numerieke “vingerafdruk” van content, gemaakt door een ML-model. Je interpreteert niet elk afzonderlijk getal; je gebruikt de volledige vector om items te vergelijken. Vergelijkbare items (bijv. “refund policy” en “return a product”) komen dicht bij elkaar te liggen, wat semantische zoekopdrachten mogelijk maakt.
Keyword-zoekopdrachten matchen woorden en zinnen (handig voor exacte termen). Vectorzoekopdrachten matchen betekenis (handig voor synoniemen en parafraseringen). In de praktijk gebruiken teams vaak hybride zoekoplossingen:
SQL is het beste voor gestructureerde, exacte vragen: ID's, joins, aggregaties en strikte filters. Vector search is het beste voor vage “vind vergelijkbare” vragen. Een veelgebruikt patroon is:
De meeste systemen gebruiken Approximate Nearest Neighbor (ANN)-indexering. In plaats van je queryvector met elke opgeslagen vector te vergelijken, beperkt de index de kandidaten zodat slechts een kleine subset volledig gescoord wordt. Je ruilt een beetje “perfecte” nauwkeurigheid in voor veel hogere snelheid en lagere kosten.
Cosine similarity vergelijkt de richting van twee vectoren (wijzen ze dezelfde kant op?). Dot product beloont vergelijkbare richting en kan ook grootte meenemen afhankelijk van normalisatie. Praktisch: gebruik de metriek die aanbevolen wordt voor jouw embeddingmodel en gebruik die consistent bij indexeren en queryen.
Chunking bepaalt wat elke vector vertegenwoordigt. Te groot: je krijgt ruis en gemengde onderwerpen. Te klein: je verliest context.
Praktische startinstelling:
Pas daarna aan op type content (API-documentatie/ juridische tekst vaak kleiner; narrative content meestal iets groter).
RAG is meestal een pijplijn:
Kies op basis van deployment en hoeveel ops-werk je wilt doen:
Veelvoorkomende valkuilen: