Vektör Veritabanı: Yapay Zekâ Aramalarını Güçlendiren Devrimsel Teknoloji

Bir yapay zekâ ajanı veya arama motoru oluşturmayı düşünüyorsanız, muhtemelen vektör veritabanları hakkında konuşulduğunu duymuşsunuzdur.

Vektör veritabanları, veri, kaynaklar ve sorgular arasındaki etkileşimde temel bir rol oynar; ancak bunlarla uğraşmak göz korkutucu olabilir. Ben de yaşadım: gömme ve bulanık arama gibi terimlere bakıp, acaba gereğinden fazla mı karmaşıklaştırıyorum yoksa temel bir şeyi mi kaçırıyorum diye düşündüm.

YouTube’da hangi videoların önerileceğine kim karar veriyor? Arama motorları yazım hatalarını nasıl aşıyor? Instagram neden bana hep mükemmel tüylü köpekleri gösteriyor?

Bu yazıda, vektörlerin, benzerliğin ve anlamsal aramanın dünyasını ve daha kişiselleştirilmiş uygulamaları nasıl oluşturabileceğinizi inceleyeceğiz.

Vektör Veritabanı Nedir?

Bir vektör veritabanı, verileri vektörler olarak bilinen sayısal temsiller koleksiyonu şeklinde saklar ve bu vektörler verinin anlamını yakalar. Bu sayede yalnızca belirli anahtar kelimelerle değil, benzerliğe göre arama yapabilirsiniz.

Vektör veritabanları, modern sohbet, arama ve öneri sistemlerinin arkasındaki temel teknolojilerden biridir.

Vektör Veritabanları Nasıl Çalışır?

Vektör veritabanları, metin, görsel ve tabloları vektörler (diğer adıyla gömüler) dizisi olarak saklar. Bu vektörlerin her biri bir sayı dizisidir; ilk bakışta pek bir şey ifade etmese de, arka planda verinin soyut anlamını taşır.

Bu veriler – ister e-posta, toplantı notu, ister ürün açıklaması olsun – sayı dizisine dönüşünce kaybolmaz, indekslenir.

Bu küçük ve yoğun gömüler, bilgiye hızlı ve anlamlı erişimi mümkün kılar. Öğeleri benzerliğe göre karşılaştırmamıza olanak tanır.

Temel Kavramlar

Gömme Modeli Nedir?

Gömme modelleri, verileri gömülere dönüştürmek için eğitilmiş makine öğrenimi modelleridir.

Bu modeller, verileri bir vektöre (gömüye) sıkıştıracak ve ardından tekrar oluşturacak şekilde eğitilir. Sıkıştırılmış vektör, veriden olabildiğince fazla anlamsal bilgi depolar.

Yani yalnızca kelimeleri değil, onların arkasındaki fikirleri de saklarlar. Örneğin, bir gömme şunları yakalayabilir:

• “yavru köpek” ve “köpek” birbirine çok yakındır
• “Şifremi nasıl sıfırlarım?” ifadesi, “Hesabıma giriş yapamıyorum” ile anlamca benzerdir
• “uygun fiyatlı laptop” ve “bütçe dostu bilgisayar” aynı şeyi ifade eder
  

Bu tür örüntüler, yapay zekâ ajanlarının ve arama motorlarının girdileri yalnızca anahtar kelimeye değil, anlamına göre karşılaştırmasına yardımcı olur.

Anlamsal Arama Nedir?

Peki, gömüler benzerlik açısından nasıl karşılaştırılır?

Daha önce belirtildiği gibi, bir gömülü vektör bir dizi sayıdan oluşur. Bu sayılar, yüksek boyutlu bir uzaydaki bir noktanın temsilidir. 2D veya 3D'yi görselleştirebiliriz, peki ya 384 boyut? X, Y ve Z yerine, her biri bir noktayı tanımlamak için bir araya gelen yüzlerce değerimiz var.

Bu vektörler, iki içeriğin ne kadar “yakın” olduğunu ölçmemizi sağlar – kelimeler açısından değil, anlam açısından.

Anlamsal arama, bir sorguyu vektöre dönüştürür ve veritabanında en yakın vektörleri arar. Bu sonuç vektörleri, prensipte, kullanıcının sorgusuna en çok benzeyenlerdir.

Yaklaşık En Yakın Komşu (ANN) Araması

Anlamsal arama, Yaklaşık En Yakın Komşu (ANN) algoritması kullanılarak gerçekleştirilir. ANN'nin amacı şu soruya cevap vermektir: “Veritabanımdaki hangi vektör sorguma en çok benziyor?”

Her birinin kendine özgü avantajları olan birkaç ANN algoritması vardır. Örneğin:

Hiyerarşik Gezilebilir Küçük Dünya (HNSW)

HNSW, gerçek zamanlı ve düşük gecikmeli aramalar için optimize edilmiştir. Kişiselleştirilmiş içerik akışları ve öneri sistemleri – yani sık güncellenen verilerde hızlı arama gerektiren tüm senaryolar için idealdir.

Ters Dosya İndeksi (IVF)

IVF, daha çok büyük ölçekli ve çoğunlukla sabit kalan veriler için uygundur. Örneğin e-ticaret katalogları veya akademik makale dizinleri gibi.

Pratikte, algoritma kullanılan arama motoru ya da platformun içinde gizli olur.

Vektör Veritabanlarının Kullanım Alanları

Artık vektörlerin nasıl oluşturulup eşleştirildiğini anladığımıza göre, bunları uygulamalarda nasıl kullanabileceğimize bakalım.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Bu LLM üretim stratejisi son zamanlarda çok konuşuluyor ve haklı bir sebebi var: RAG güvenilir, doğru ve spesifik yanıtlar sunar; hepsi Vektör Veritabanları sayesinde.

RAG ile, kullanıcının sorgusu gömülür ve veritabanındaki benzer öğelerle karşılaştırılır. Model, yanıt üretirken bu öğelere referans verir.

RAG, modelin kendi iç bilgisini veya sohbet geçmişini kullanmaya gerek bırakmaz; çünkü bunlar çoğu zaman yanlış veya alakasız olabilir.

Diyelim ki Napolyon’un çocukluğu hakkında bir özet istediniz. Modelin yanıtı mantıklı görünüyor, peki ya doğruluğu? RAG ile, sorgunuzla ilgili belgeler modelin yanıtını yönlendirmek için kullanılır. Böylece, ana kaynağı kontrol edebilir ve model çıktılarının doğruluğunu teyit edebilirsiniz.‍

Bunun pratikte nasıl göründüğünü merak ediyorsanız, RAG ile bir sohbet botu oluşturma rehberine göz atabilirsiniz.

Ürün ve İçerik Önerileri

Vektör veritabanları yalnızca kullanıcı sorgularına yanıt vermek için kullanılmaz. Kullanıcı deneyimini iyileştirmek için de kullanılabilir.

Kullanıcıların gezinme geçmişini izlemek ve benzer öğeleri gruplayarak, işletmeler kullanıcılara en uygun ürün veya içeriği önerebilir.

Bu, algoritma dediğimiz şeyin harika bir örneğidir: stratejik içerik önerileri ve hedefli reklamcılık.

Bir video paylaşım platformunu düşünün: her videonun veritabanında kendi gömmesi vardır. Birini izlediğinizde, sistem yakın gömelere sahip diğer videoları önerebilir — yani başlık veya etiketler tamamen farklı olsa bile benzer içerikleri önerir.

Zamanla, izleme geçmişiniz kişiselleştirilmiş bir “gömme bulutu”na dönüşür ve sistemin tercihlerinizi anlamasına ve bir sonraki görmek isteyeceğiniz şeyi önermesine yardımcı olur.

Vektör Veritabanlarının Geleneksel Veritabanlarına Göre Avantajları

Artık vektör veritabanlarının nasıl ve neyi yaptığını biliyoruz, peki neden kullanmalıyız: sohbet botları ve arama motorlarında ne gibi avantajlar sunar?

1. Sohbet Botlarına Daha Fazla Bağlam Sağlarlar

LLM’ler uzun sohbetlerde unutkanlık ve hayal ürünü yanıtlar verme eğilimindedir. Kullanıcıların ve geliştiricilerin hangi bilginin tutulduğuna dair net bir fikri yoktur.

RAG gibi stratejilerle, model sorgunuza karşı veritabanında arama yapar ve doğru yanıt için gereken bilgiyi bulur.

Modeli defalarca hatırlatmak veya düzeltmek yerine, vektör veritabanları ilgili bilgileri saklar ve doğrudan referans verir.

2. Arama Sonuçlarını Yazım Hatalarına Dayanıklı Hale Getirirler

Tam anahtar kelimeleri bilsek bile, arama yapmak karmaşıktır.

golfen retriever ≠ golden retriever, ama arama motorunuz bunu anlamalı.

Sorguları kelimesi kelimesine eşleştirirsek, bir yazım hatası ya da yanlış yazılmış kelime ilgili bir seçeneği eler.

Arama sorgusunun anlamını soyutladığımızda, belirli bir yazım ya da kelime seçimi neredeyse hiç önemli olmaz.

3. Kullanıcıların Bulanık Arama Yapmasına Olanak Tanırlar

Arama yapmak, anahtar kelimelerden çok ✨hissiyat✨ ile ilgilidir.

Metni bir gömme vektörüne dönüştürmek, onu tarif edilemeyen bir hissiyat alanında saklamanızı sağlar. Yani, yüzeyde

"Burada güzel bir flat white nerede bulabilirim?"

şuna benzemiyor:

"Yakındaki en iyi kahve mekanları"

ama arama motorunuz yine de ikisini eşleştirir. Çünkü bu iki ifadenin gömmeleri birbirine çok yakındır, kelimeleri farklı olsa bile.

4. Vektör Veritabanları Farklı Türler Arasında Karşılaştırma Yapabilir

Veriler her türlü biçimde, boyutta ve türde olabilir. Sıklıkla farklı veri türlerini karşılaştırmamız gerekir. Örneğin, ürün görsellerini aramak ve filtrelemek için metin kullanmak gibi.

Çok modlu modeller, metin, görsel, ses ve video gibi farklı veri türlerini karşılaştırmak üzere eğitilmiştir.

Bu, içeriğiniz hakkında konuşmayı kolaylaştırır. Bir ürünün görselini tarif ederek bulabilir veya grafiklerle ilgili soruları sade bir dille sorabilirsiniz.

Akıllı Arama Özelliklerine Sahip Bir Yapay Zeka Aracısı Nasıl Oluşturulur?

Semantik aramaya yeniyseniz, muhtemelen sorularla boğulmuşsunuzdur:

Verimi nasıl hazırlamalıyım?

Hangi verileri dahil etmeliyim?

Hangi gömme modelini kullanmalıyım… ve işe yaradığını nasıl anlarım?

Neyse ki, her şeyi baştan çözmek zorunda değilsiniz. İşte başlamanız için birkaç kolay adım:

1. Kullanım Senaryonuzu Belirleyin

Basit ve faydalı bir şeyle başlayın. İşte kafanızı çalıştıracak birkaç örnek:

• Müşterilerin ihtiyaç ve tercihlerine göre doğru ürünleri bulmalarına yardımcı olan bir perakende sohbet botu. Ona şunu sorabilirsiniz: “150 doların altında, yürüyüş için iyi bir kışlık mont hangisi?”

• Bir biletleme botu , çalışanların BT taleplerini gerçek zamanlı olarak önceliklendirir. Şöyle sorabilirsiniz: “VPN erişimiyle ilgili henüz atanmamış yüksek öncelikli bilet var mı?”

• Bir iş süreci otomasyonu aracısı, siparişin baştan sona tamamlanmasını yönetir. Şöyle sorabilirsiniz: “Smith siparişi gönderildi mi, onay e-postası yollandı mı?”

Bunların hepsi hızlıca oluşturulabilir, kolayca test edilebilir ve hemen değer sağlar.

2. Platformunuzu Seçin

Vektör veritabanları size karmaşık veya soyut geliyorsa, gömme ve kümeleme işlemlerini arka planda sizin için halleden birçok sohbet botu platformu mevcut.

3. Verinizi Toplayın

Elinizde olanlarla başlayın—metin dosyaları, PDF’ler, tablolar. İyi bir platform, biçimlendirmeyi sizin için halleder. Sadece içeriğinizi yükleyin, gömme ve indeksleme işlemlerini arka planda yapar.

Kullandığınız platforma göre bazı ayrıntılar değişebilir. İşte verinizden en iyi şekilde yararlanmak için bazı ipuçları.

4. Bir Açıklama Ekleyin

Botunuzun ne amaçla kullanıldığını sade bir dille kısaca açıklayın.

Bu, botun nasıl konuşması gerektiğini, hangi tür sorularla karşılaşabileceğini ve hangi verilere başvurabileceğini belirlemenize yardımcı olur.

Örneğin:
“İK ekibi için bir destek asistanısın. Çalışanların politika bulmasına ve izin ile yan haklar hakkında sorularına yanıt ver. Çalışan el kitabı ve İK belgelerindeki bilgileri kullan. Açık ve nazik ol. Bilmiyorsan, kullanıcıya İK ile iletişime geçmesini söyle.”

5. Test Edin ve Ayarlayın

Kurulumunuzu gerçek sorularla test edin. Müşterilerinizin soracağı şeyleri sorun. Sonuçlar alakalı mı? Doğru mu?

Gerektiğinde botunuzu ayarlayın:

• Sonuçlar eksik mi? Daha kapsamlı yanıtlar için parça sayısını artırın.
• Yanıtlar yavaş mı? Daha hızlı bir model seçin.
• Yanıtlar yanlış mı? Daha doğru bir model deneyin veya ilgili veriler ekleyin.

Platformlar oldukça özelleştirilebilir olduğundan, sorunları çözmek genellikle yapılandırma ile, örneğin mevcut modelleri değiştirmek veya açıklamaları düzenlemek kadar kolaydır.

Daha Akıllı Arama Özellikleri Oluşturun

Yapay zekadaki son gelişmelerle birlikte, aranabilir veri artık sadece hoş bir özellik değil—varsayılan beklenti haline geliyor.

Daha akıllı arama motorları oluşturmak için ANN veya gömme (embedding) konusunda uzman olmanıza gerek yok. Platformumuz, semantik arama ve bilgiyle zenginleştirilmiş üretim (retrieval-augmented generation) için kullanıma hazır araçlar sunar. Veri hazırlığı gerekmez.

Hemen oluşturmaya başlayın. Ücretsiz.

Sıkça Sorulan Sorular

1. Bir vektör veritabanının performansını nasıl değerlendiririm?

Bir vektör veritabanının performansını değerlendirmek için sorgu gecikmesini (sonuçları ne kadar hızlı döndürdüğünü), geri çağırma veya kesinliği (sonuçların ne kadar alakalı olduğunu) ve ölçeklenebilirliği (veri ve sorgu artışını ne kadar iyi yönettiğini) ölçün. Gerçek sorgularla test ederek, yük altında hız ve doğruluk beklentilerini karşıladığından emin olun.

2. Büyük ölçekli vektör verisi için depolama gereksinimleri nelerdir?

Büyük ölçekli vektör verisi için depolama gereksinimleri, vektör sayısına ve boyutuna bağlıdır – örneğin, 768 boyutlu 1 milyon vektör, 32 bitlik float ile 3 GB’tan fazla ham depolama gerektirir. Milyonlarca veya milyarlarca vektörde, onlarca veya yüzlerce GB gereksinim bekleyin ve depolama maliyetini azaltmak için sıkıştırma veya yaklaşık indeksleme gibi seçenekler kullanın.

3. Gürültü veya model yanlılığı nedeniyle iki çok farklı dokümanın gömmeleri benzer olursa ne olur?

İlgisiz iki doküman benzer gömme üretirse, arama sistemi yanlış sonuçlar döndürebilir. Bunu önlemek için gömme modelinizi alanınıza özgü verilerle ince ayar yapabilir veya vektörleri meta veriler ya da anahtar kelime filtreleriyle birleştiren hibrit arama teknikleri kullanabilirsiniz.

4. Vektör verileri zaman içinde nasıl sürümlenir ve yönetilir?

Vektör verisi, giriş verisi ve vektörleri oluşturan gömme modeli izlenerek sürümlenir. Yaygın uygulamalar arasında zaman damgalı anlık görüntüler saklamak ve indeks sürümlerini etiketlemek bulunur.

5. Geleneksel anahtar kelime araması ile vektör araması birleştirilebilir mi?

Evet, geleneksel anahtar kelime araması ile vektör aramasını birleştirmeye hibrit arama denir ve Elasticsearch veya Vespa gibi birçok platformda desteklenir. Bu yöntem, kesin sorgular için sözcüksel eşleştirme ve bağlamı anlamak için semantik vektör benzerliği kullanarak alaka düzeyini artırır.