Van Vector Databases naar Knowledge Graphs: wat Betekent dit voor de toekomst van AI?

In 2024 was de techwereld in de ban van vector databases. Deze technologie maakte het mogelijk om ongestructureerde data, zoals Word-documenten en PDF's, op een gestructureerde manier op te slaan en te analyseren. Maar terwijl vector databases de basis legden, kondigt 2025 een nóg revolutionairdere technologie aan: Knowledge Graphs. Deze nieuwe stap in AI belooft organisaties te helpen hun data slimmer, begrijpelijker en effectiever in te zetten. Maar wat zijn Knowledge Graphs, en waarom zijn ze zo belangrijk?

Wat zijn Vector Databases?

Om het belang van Knowledge Graphs te begrijpen, moeten we eerst kort stilstaan bij vector databases. Vector databases zijn databases die data vertalen naar numerieke representaties, oftewel vectoren. Dit maakt het mogelijk om complexe en ongestructureerde data, zoals tekst en afbeeldingen, op een efficiënte manier te doorzoeken en te analyseren. Hierdoor werden vector databases al snel onmisbaar in toepassingen zoals zoekmachines en chatbots.

Maar hoewel vector databases goed zijn in het ophalen van data, vertellen ze ons niets over de betekenis en relaties binnen die data. Hier komt de kracht van Knowledge Graphs om de hoek kijken.

Wat zijn Knowledge Graphs?

Een Knowledge Graph gaat verder dan het opslaan van data. Het is een manier om kennis en context vast te leggen door relaties tussen concepten expliciet te definiëren. Het is als een soort "mindmap" voor AI, waarbij niet alleen begrippen worden vastgelegd, maar ook hoe die begrippen met elkaar samenhangen.

Hoe werkt dat?

Stel dat je een Knowledge Graph maakt voor contractanalyse. Begrippen zoals "SLA", "boeteclausule" en "betalingstermijn" worden vastgelegd, maar ook hun onderlinge relaties. Bijvoorbeeld:

• Een "boeteclausule" is afhankelijk van een "betalingstermijn".
• Een "SLA" bevat afspraken over "servicelevels".

Deze relaties helpen een taalmodel te begrijpen hoe contracten logisch in elkaar steken. Het model kan hierdoor niet alleen teksten analyseren, maar ook de context en betekenis correct interpreteren.

Knowledge Graphs in de Praktijk

De kracht van Knowledge Graphs wordt pas echt duidelijk als je kijkt naar de toepassingen:

1. Contractanalyse

Met een Knowledge Graph kun je AI leren welke termen en relaties belangrijk zijn in contracten. Denk aan boeteclausules, betalingstermijnen en SLA's. Dit maakt het mogelijk om risico’s en kansen automatisch te identificeren.

2. Complexe bedrijfsprocessen

Bedrijven kunnen Knowledge Graphs gebruiken om processen zoals supply chain management of klantenservice te optimaliseren. Door expliciete relaties vast te leggen, kan AI effectiever en accurater werken.

3. Kennisoverdracht

Stel je voor dat een organisatie een nieuwe werknemer snel wil inwerken. Een Knowledge Graph kan worden ingezet om de werknemer “een snelle opleiding” te geven over hoe specifieke processen en relaties binnen het bedrijf werken.

Waarom Zijn Knowledge Graphs Cruciaal?

Generatieve AI wordt steeds beter, maar vaak ontbreekt het nog aan begrip van de context en logica binnen specifieke domeinen. Knowledge Graphs bieden hier een oplossing door AI een "opleiding" te geven over hoe de wereld werkt binnen een bepaald proces.

Een simpel voorbeeld:

Wil je AI leren over "levende dingen"? Dan kun je een Knowledge Graph opbouwen met:

• Levende dingen > Planten, dieren, mensen.
• Dieren > Wilde dieren, huisdieren.
• Wilde dieren > Leeuwen, tijgers.

De AI begrijpt hierdoor niet alleen de woorden, maar ook de hiërarchie en relaties ertussen. Dit maakt het mogelijk om binnen een specifieke context veel betere resultaten te behalen.

In 2025 zullen Knowledge Graphs een cruciale rol spelen in de adoptie en effectiviteit van generatieve AI en AI-agents. Ze bieden de basis om AI te laten begrijpen hoe de wereld – of een specifiek proces – in elkaar zit. Dit zal leiden tot toepassingen die niet alleen slim, maar ook contextueel en logisch accuraat zijn.