De jongen uit Bergen op Zoom
Bob van Luijt komt niet uit een ondernemersfamilie. Geen vader die een bedrijf runde, geen moeder die de boeken bijhield. Hij groeide op in Bergen op Zoom, in Brabant, in een omgeving die hij zelf omschrijft als gewoon. Toch ontwikkelde hij vroeg een manier van denken die hem later ver zou brengen. "Ik heb een paar keer geluk gehad in mijn leven, vroeg," zegt hij. Maar geluk is misschien niet het juiste woord.
Op zijn zestiende kocht Van Luijt een boekje van Kafka. Hij begreep er naar eigen zeggen geen reet van. Een vader van een vriend legde het uit, en iets klikte. "Dat was een soort aha-moment. Dit is dus wat literatuur maakt." Het klinkt klein, maar het was het begin van een patroon: zoeken naar de beste versie van iets, en daar dan naartoe werken.
Jazz in Boston
Van Luijt studeerde muziek aan de Artes in Nederland. Jazz, niet pop. Bewust. Terwijl klasgenoten in rockbandjes speelden, kozen hij en zijn vrienden voor jazz. "Dat is cool," zegt hij simpelweg. Dezelfde logica gold voor computers: niet gamen, maar software schrijven. Eigen websites bouwen. "Een intellectuele show-off," noemt hij het zelf, met enige zelfspot.
Die instelling bracht hem naar Berklee College of Music in Boston, het Berklee met dubbel-e, benadrukt hij, niet de universiteit in Californië. Hij had het geld niet voor het collegegeld. Dus vroeg hij een Fulbright-beurs aan, deed auditie, en speelde zo goed dat hij ook een scholarship kreeg. "Toen dacht ik: oh, dat is nice." De mensen die hij daar ontmoette, hadden dezelfde mindset. Het bevestigde wat hij al vermoedde: als je ergens het beste in wil worden, moet je naar de plek waar het beste wordt gemaakt.
Een carrière in machine learning
Na zijn muziekcarrière maakte Van Luijt de overstap naar consulting, zowel in Nederland als in de Verenigde Staten. Uiteindelijk rolde hij de wereld van machine learning in, inmiddels bijna tien jaar geleden. Machine learning zelf is geen nieuwe uitvinding, legt hij uit. Het was jarenlang uit de mode. Maar met de opkomst van deep learning, mede mogelijk gemaakt door de enorme groei in beschikbare rekenkracht, keerde het terug.
In die periode raakte hij in aanraking met een concept dat al meer dan honderd jaar oud is: de betekenis van woorden kun je afleiden uit de context waarin ze staan. Een model genaamd GloVe maakte dit concreet. Als je genoeg tekst leest, zie je dat "Eiffeltoren" vaker naast "Parijs" staat dan naast "Barcelona". Die relatie kun je vastleggen in zogenoemde embeddings, representaties van woorden in een ruimte met heel veel dimensies. "En dat was heel gaaf, want daar kon je mee rekenen."
Het inzicht achter Weaviate
Vanuit die embeddings zag Van Luijt een probleem met traditionele databases. Als je een document opslaat met daarin de zin "De Eiffeltoren staat in Parijs", kun je het er alleen uithalen als je zoekt op "Eiffeltoren" of "Parijs". Zoek je op "bezienswaardigheden in Frankrijk", dan vindt de database niets. "En ik dacht: dat is een oplossing."
Het duwtje in de rug kwam in 2016, tijdens Google IO in Mountain View. Van Luijt was daar via een Google Expert Group die hem rond liet reizen om talks te geven. CEO Sundar Pichai zei die dag op het podium: "We gaan van mobile-first naar AI-first." Van Luijt wist precies wat dat betekende. "Ze gebruiken die embeddings om informatie in kaart te brengen. En als zij het kunnen, dan kan ik dat ook."
Een paar jaar later verscheen het wetenschappelijke paper *Attention is All You Need*, ook vanuit Google. Het mechanisme dat daarin werd beschreven, aandacht wegen over een hele zin in plaats van per woord, maakte het mogelijk om voorspellingen te doen over volgende woorden. De bouwstenen voor wat later Weaviate zou worden, vielen op hun plek.
Weaviate: open source en met drie man begonnen
In 2019 richtte Van Luijt Weaviate op. "Gewoon naar de KVK gaan en open source beginnen," zegt hij. Hij startte met drie mensen. Het bedrijf werkt op een open source-model, wat betekent dat de software vrij beschikbaar is. De waardering die het bedrijf inmiddels heeft, staat in schril contrast met de omvang: zo'n tachtig medewerkers. Van Luijt kijkt daarvoor op naar databedrijven als Elastic, ook van Nederlandse bodem. "Zo is het een beetje begonnen."
De rode draad
Wat Van Luijt verbindt van Kafka op zijn zestiende, via jazz in Boston, naar vector databases in San Francisco, is geen groot masterplan. Het is eerder een reflexmatige neiging om altijd te zoeken naar de beste versie van een vakgebied, en er dan naartoe te gaan. "Als je van koken houdt en je wilt echt goed worden, ga dan niet naar de hotelschool. Ga naar Parijs of Tokio en kijk of je bij een tweesterrenrestaurant kunt werken." Dat is de logica waarmee hij alles benadert. Niet bescheiden, maar ook niet onrealistisch. Gewoon: zoek uit waar het beter is, en ga daar leren.