.svg)
Kronehoefstraat 85
5612 HL Eindhoven
BTW NL863902509B01
Wat is het?
Semantisch zoeken is een zoektechnologie die de bedoeling achter een zoekvraag begrijpt in plaats van letterlijke woorden te matchen. Een medewerker die zoekt op "opzegtermijn bij huurcontract" krijgt ook documenten terug die spreken over "beëindiging van de huurovereenkomst" of "contractverlenging met opzegging".
Onder de motorkap werkt semantisch zoeken via embeddings: teksten worden omgezet naar numerieke representaties die betekenis vastleggen. Vergelijkbare betekenissen liggen dicht bij elkaar in die ruimte, zodat het systeem de meest relevante documenten teruggeeft op basis van inhoud, niet op basis van woordkeuze.
Waarom het ertoe doet voor het MKB
In het MKB zitten relevante documenten, e-mails en klantgegevens verspreid over meerdere systemen, en iedereen beschrijft dezelfde zaken net even anders. Traditioneel zoeken geeft dan geen resultaten, of vereist dat medewerkers de exacte bewoording weten die ooit is gebruikt.
- Medewerkers vinden de juiste informatie ook als ze de precieze formulering niet kennen, wat zoektijd terugbrengt van minuten naar seconden voor veelgestelde vragen over contracten, procedures of klantdossiers.
- Klantgerelateerde informatie is beter terugvindbaar, ook als dezelfde klant of situatie in verschillende systemen anders wordt omschreven, wat fouten bij opvolging vermindert.
- Het vormt de basis voor AI-assistenten die je eigen documenten kunnen doorzoeken en beantwoorden, waardoor kennis die anders in mappen verdwijnt, bruikbaar wordt.
Het resultaat is dat medewerkers minder tijd besteden aan zoeken en meer aan werk dat er daadwerkelijk toe doet.
Hoe het werkt
Semantisch zoeken werkt doordat teksten vooraf worden omgezet naar embeddings, numerieke vectoren die de betekenis van woorden en zinnen vastleggen. Wanneer iemand een zoekvraag stelt, wordt die vraag op dezelfde manier omgezet en vergeleken met de bestaande vectoren in de database.
- Documenten worden bij het inladen omgezet naar embeddings via een taalmodel en opgeslagen in een vector database.
- De gebruiker stelt een zoekvraag in gewone taal, zonder speciale syntax of exacte trefwoorden.
- De zoekvraag wordt eveneens omgezet naar een embedding door hetzelfde model.
- Het systeem berekent welke opgeslagen embeddings het dichtst bij de zoekvraag liggen op basis van betekenis.
- De meest relevante documenten of passages worden teruggegeven, gerangschikt op inhoudelijke gelijkenis.
De kwaliteit hangt sterk af van het onderliggende model en de kwaliteit van de ingevoerde documenten. Goed gestructureerde bronnen leveren betere resultaten dan rommelige, inconsistente bestanden.
Voorbeeld uit de praktijk
Stel, een uitzendbureau heeft honderden kandidaatprofielen en vacatures opgeslagen in een intern systeem. Een recruiter zoekt naar "iemand met ervaring in logistieke planning en werkzaam in de avonddienst." Omdat de kandidatenprofielen termen gebruiken als "transportcoördinator," "shiftplanning" en "nachtdienst," vindt een gewone zoekfunctie niets. Semantisch zoeken herkent de betekenis van de vraag en haalt de meest passende profielen op, ook al komen de exacte woorden niet overeen. De recruiter heeft binnen seconden een bruikbare shortlist zonder handmatig te scrollen.
Vergelijking en misvattingen
Traditioneel zoeken matcht exacte woorden: "huurcontract" vindt alleen documenten met dat woord. Semantisch zoeken matcht betekenis: het vindt ook documenten over "leaseovereenkomst" of "huurakkoord" als de context relevant is. Het verschil is het grootste bij ongestructureerde informatie zoals e-mails, notities en gescande documenten.
.svg){kind=icon}