Vektör Veritabanı: Yapay Zeka Aramasına Güç Veren Ezber Bozan Teknoloji

Gömme Modeli Nedir?

Gömme modelleri, verileri gömmelere dönüştürmek için eğitilen makine öğrenimi modelleridir.

Bu modeller, verileri bir vektöre (gömme işlemimiz) sıkıştırmak ve ardından yeniden oluşturmak için eğitilir. Sıkıştırılmış vektör, verilerden mümkün olduğunca çok anlamsal bilgi depolar.

Yani sadece kelimeleri değil, kelimelerin arkasındaki fikirleri de saklarlar. Örneğin, bir yerleştirme şunu yakalayabilir:

• "yavru" ve "köpek" yakından ilişkilidir
• "Şifremi nasıl sıfırlayabilirim?" sorusu "Hesabıma giriş yapamıyorum" sorusuna benzer bir sorudur.
• "uygun fiyatlı dizüstü bilgisayar" ve "bütçe dostu bilgisayar" aynı şeyi ifade eder
  

Bu tür kalıplar, yapay zeka ajanlarının ve arama motorlarının girdileri yalnızca anahtar kelimelerle eşleşmek yerine anlamlarına göre karşılaştırmasına yardımcı olur.

Semantik Arama Nedir?

Peki, gömüler benzerlik açısından nasıl karşılaştırılır?

Daha önce de belirtildiği gibi, bir gömme vektörü bir dizi sayıdır. Bu sayılar, yüksek boyutlu uzaydaki bir noktanın temsilidir. Bir şeyleri 2D veya 3D olarak görselleştirebiliriz, ancak 384'e ne dersiniz? X, Y ve Z yerine, benzersiz bir noktayı belirtmek için bir araya gelen yüzlerce değerimiz var.

Bu vektörler, 2 içerik parçasının ne kadar "yakın" olduğunu ölçmemizi sağlar - kelimeler açısından değil, anlam açısından.

Anlamsal arama bir sorguyu bir vektöre dönüştürür ve veritabanında en yakın vektörleri arar. Bu sonuç vektörleri, prensip olarak, kullanıcının sorgusuna en çok benzeyenler olmalıdır.

Yaklaşık En Yakın Komşu (YSA) Arama

Anlamsal arama, Yaklaşık En Yakın Komşu (YSA) algoritması kullanılarak gerçekleştirilir. YSA'nın amacı, "veritabanımdaki hangi vektör sorguma en çok benziyor?" sorusuna cevap vermektir.

Her biri kendi güçlü yönlerine sahip çeşitli YSA algoritmaları vardır. Örneğin:

RAG (Geri Alma-Ağırlaştırılmış Üretim)

Bu LLM oluşturma stratejisi şehirde konuşuluyor gibi görünüyor ve bunun iyi bir nedeni var: RAG güvenilirdir, doğrudur ve spesifik yanıtlar sağlar, bunların hepsi Vector DB'ler ile mümkündür.

RAG ile kullanıcının sorgusu gömülür ve benzer öğeler için veritabanının geri kalanıyla karşılaştırılır. Model daha sonra bir yanıt oluştururken bu öğelere başvurur.

RAG, her ikisi de yanlış veya alakasız olma eğiliminde olan modelin iç bilgisine veya görüşmenin geçmişine güvenmekten kaçınır.

Diyelim ki Napolyon'un çocukluğunun bir özetini istediniz. Modelin yanıtı makul, ancak doğru mu? RAG ile, sorgunuzla ilgili belgeler modelin yanıtını yönlendirmek için kullanılacaktır. Bu şekilde, birincil kaynağı kontrol edebilir ve model çıktılarını doğrulanabilir tutabilirsiniz.‍

Bunun pratikte nasıl göründüğünü görmek istiyorsanız, işte RAG ile bir sohbet robotu oluşturmaya yönelik bir kılavuz.

Ürün ve İçerik Önerileri

Vektör veritabanları yalnızca kullanıcı sorgularına yanıt vermek için kullanılmaz. Bir kullanıcının deneyimini optimize etmek için de kullanılabilirler.

Kullanıcıların gezinme geçmişini izlemek ve benzer öğeleri kümelemek, işletmelerin kullanıcıya önerecekleri en iyi ürünü veya içeriği belirlemelerini sağlar.

Bu, algoritma olarak adlandırdığımız şeyin harika bir örneği: stratejik içerik önerileri ve hedefli reklamcılık.

Bir video paylaşım platformu düşünün: her videonun veritabanında depolanan kendi gömüsü vardır. Birini izlediğinizde, sistem size yakın gömülü olan diğerlerini önerebilir - yani başlıkları veya etiketleri tamamen farklı olsa bile benzer içerikleri.

Zamanla, saat geçmişiniz bir tür kişiselleştirilmiş yerleştirme "bulutu" haline gelerek sistemin tercihlerinizi anlamasına ve daha sonra görmek isteyeceğiniz şeyleri önermesine yardımcı olur.

1. Chatbotlara Daha Fazla Bağlam Sağlarlar

LLMs uzun konuşmalarda unutmaya ve halüsinasyona eğilimlidir. Kullanıcılar ve geliştiriciler hangi bilginin akılda kalacağı konusunda net bir fikre sahip değildir.

RAG gibi stratejilerle model, doğru bir yanıt vermek için gereken her türlü bilgiyi bulmak üzere sorgunuza karşı veritabanında arama yapar.

Vektör veritabanları, modeli onuncu kez hatırlatmak ve düzeltmek yerine, ilgili bilgileri depolar ve bunlara açıkça atıfta bulunur.

2. Arama Sonuçlarını Yazım Hatalarına Karşı Toleranslı Yaparlar

Anahtar kelimeleri tam olarak bilsek bile, arama yapmak karmaşıktır. 

golfen retriever ≠ golden retriever, ancak arama motorunuz daha iyisini bilmelidir.

Sorguları birebir eşleştiriyorsak, yazım hatası veya yanlış yazılmış bir kelime ilgili seçeneği diskalifiye edecektir. 

Arama sorgusunun anlamını soyutladığımızda, spesifik yazım veya ifade neredeyse o kadar önemli değildir.

3. Kullanıcıların Bulanık Arama Yapmasına İzin Verir

Arama yapmak anahtar kelimelerden ziyade ✨vibes✨ ile ilgilidir. 

Metni bir gömme vektörüne soyutlamak, onu tarif edilemez vibe uzayında saklamanızı sağlar. Yani, yüzeyde, 

"Buralarda güzel bir flat white nereden bulabilirim?" 

gibi görünmüyor 

"Yakınlarda kafein almak için en iyi yerler", 

ancak arama motorunuz hepsini aynı şekilde eşleştirecektir. Bu mümkündür çünkü ifadeleri farklı olsa da iki ifadenin gömülmeleri birbirine çok yakındır.

4. Vektör DB'leri Modaliteler Arasında Karşılaştırma Yapabilir

Veriler her şekilde, boyutta ve türde olabilir. Sıklıkla verileri farklı türler arasında karşılaştırmamız gerekir. Örneğin, ürün görsellerini aramak ve filtrelemek için metin kullanmak.

Çok modlu modeller metin, görüntü, ses ve video gibi farklı veri türlerini karşılaştırmak için eğitilir.

Bu, içeriğiniz hakkında konuşmanızı kolaylaştırır. Görselini tanımlayarak bir ürün bulun veya sade bir dil kullanarak grafikler hakkında sorular sorun.

1. Kullanım Durumunuzu Tanımlayın

Basit ve faydalı bir şeyle başlayın. İşte dişlileri döndürmek için birkaç örnek:

• A perakende sohbet robotu Müşterilerin ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre doğru ürünleri bulmalarına yardımcı olur. "Yürüyüş için 150 doların altında iyi bir kışlık ceket nedir?" diye sorun.

• A biletleme botu Çalışan BT taleplerini gerçek zamanlı olarak önceliklendirir. "VPN erişimiyle ilgili hala atanmamış yüksek öncelikli talepler var mı?" diye sorun.

• A iş süreci otomasyonu sipariş karşılamayı baştan sona yöneten ajan. "Smith siparişi henüz gönderilmedi mi ve onay e-postasını gönderdik mi?" diye sorun.

Tüm bunların oluşturulması hızlı, test edilmesi kolay ve anında değerlidir.

2. Platformunuzu Seçin

Vektör veritabanları kafa karıştırıcı veya soyut geliyorsa, perde arkasında sizin için gömme ve kümeleme işlemlerini gerçekleştiren çok sayıda chatbot platformu vardır.

3. Verilerinizi Toplayın

Zaten sahip olduklarınızla başlayın-metin dosyaları, PDF'ler, elektronik tablolar. İyi bir platform biçimlendirmeyi sizin için halleder. Sadece içeriğinizi yükleyin ve perde arkasında yerleştirme ve indeksleme işlemlerini halletsin.

Bazı ayrıntılar hangi platformu kullandığınıza bağlı olacaktır. İşte verilerinizden en iyi şekilde yararlanmanız için bazı ipuçları.

4. Bir Açıklama Ekleyin

Botunuzun ne işe yaradığına dair kısa ve sade bir açıklama yazın.

Bu, tonun ve beklentilerin belirlenmesine yardımcı olur: botun kullanıcılarla nasıl konuşması gerektiği, ne tür sorular bekleyebileceği ve hangi verilere başvurabileceği.

Örneğin:
"İK ekibi için bir destek asistanısınız. Çalışanların politikaları bulmalarına yardımcı olun ve PTO ve sosyal haklarla ilgili soruları yanıtlayın. Çalışan el kitabındaki ve İK belgelerindeki bilgileri kullanın. Açık ve kibar olun. Bir şey bilmiyorsanız, kullanıcıdan İK ile iletişime geçmesini isteyin."

5. Test ve Ayarlama

Kurulumunuzu gerçek sorgularla test edin. Müşterilerinizin ne soracağını sorun. Sonuçlar alakalı mı? Doğru mu?

Botunuzu gerektiği gibi ayarlayın:

• Eksik sonuçlar mı? Daha eksiksiz yanıtlar için yığın sayısını artırın.
• Yavaş tepki mi veriyor? Daha hızlı bir model seçin.
• Yanlış yanıtlar mı? Daha doğru bir model deneyin veya ilgili verileri ekleyin.

Platformlar son derece özelleştirilebilirdir, bu nedenle sorunları çözmek genellikle mevcut modellerle oynamak veya açıklamaları değiştirmek gibi bir yapılandırma meselesidir.

1. Bir vektör veritabanının performansını nasıl değerlendirebilirim?

Hız (sorguların ne kadar hızlı sonuç verdiği), doğruluk (sonuçların ne kadar alakalı olduğu) ve ölçeklenebilirlik (çok sayıda veriyi veya kullanıcıyı nasıl işlediği) özelliklerinin bir karışımına bakmak isteyeceksiniz. Gerçek dünya sorgularını çalıştırmayı deneyin ve sonuçların gerçekten yararlı olup olmadığına bakın.

2. Büyük ölçekli vektör verileri için depolama gereksinimleri nelerdir?

Gömme boyutuna ve ne kadar veriyle çalıştığınıza bağlıdır, ancak bu yoğun vektörler hızlı bir şekilde toplanabilir. Milyonlarca öğeyi indeksliyorsanız GB'ları hatta TB'ları düşünün. Sıkıştırma ve akıllı indeksleme işleri verimli tutmaya yardımcı olabilir.

3. Çok farklı iki belge gürültü veya model yanlılığı nedeniyle benzer katıştırmalara sahipse ne olur?

Garip veya alakasız arama sonuçlarına yol açacaktır. Sonuçları yolunda tutmak için gömme modelinizde ince ayar yapmak veya filtreler ya da anahtar kelime kontrolleri eklemek iyi bir çözümdür.

4. Vektör verileri zaman içinde nasıl sürümlendirilir ve yönetilir?

Bunu genellikle gelişen herhangi bir veri kümesi gibi yöneteceksiniz: anlık görüntüleri saklayın, gömme model sürümlerini takip edin ve büyük güncellemeler gerçekleştiğinde yeniden endeksleyin. Bazı platformlar bunu daha sorunsuz hale getirmek için yerleşik sürüm oluşturma araçları bile sunar.

5. Geleneksel anahtar kelime aramasını vektörel arama ile birleştirmek mümkün mü?

Kesinlikle, buna hibrit arama denir ve size her iki dünyanın da en iyisini sunar - önemli olduklarında tam eşleşmeler ve kelimeler yetersiz kaldığında bulanık, anlam tabanlı sonuçlar. Çoğu modern platform bunu kutudan çıktığı anda destekler.