Vektör veritabanlarının gömüleri nasıl sakladığını, hızlı benzerlik araması yaptığını ve anlamsal arama, RAG sohbet botları, öneriler ve diğer AI uygulamalarını nasıl desteklediğini öğrenin.
Anlamsal arama, yazdığınız kelimelerden ziyade ne demek istediğinize odaklanan bir arama yöntemidir.
Eğer hiç arama yapıp da “cevap burada olmalı — neden bulamıyor?” diye düşündüyseniz, anahtar kelime aramanın sınırlarını hissetmişsiniz demektir. Geleneksel arama terimleri eşleştirir. Bu, sorgunuzun ve içeriğin ifadeleri örtüştüğünde işe yarar.
Anahtar kelime arama şu durumlarda zorlanır:
Ayrıca tekrar eden kelimelere fazla ağırlık verip yüzeyde alakalı görünen ama soruyu gerçekten cevaplayan sayfayı kaçırabilir.
Bir yardım merkezi düşünün; makale başlığı “Pause or cancel your subscription.” olsun. Bir kullanıcı arar:
“stop my payments next month”
Anahtar kelime sistemi eğer içerikte “stop” veya “payments” yoksa o makaleyi üst sıralara getirmeyebilir. Anlamsal arama, “stop my payments” ile “cancel subscription” ifadelerinin yakın anlamlı olduğunu anlar ve buna göre makaleyi üst sıralara taşır — çünkü anlam eşleşmiştir.
Bunu çalıştırmak için sistemler içeriği ve sorguları “anlam parmak izi”ne (benzerliği yakalayan sayılar) dönüştürür. Sonra bu parmak izleri arasından milyonlarca öğeyi hızlıca aramaları gerekir.
İşte vektör veritabanları bunun için tasarlanmıştır: bu sayısal temsilleri saklamak ve en benzer eşleşmeleri verimli şekilde getirmek, böylece büyük ölçekte anlamsal arama anlık gibi hissedilir.
Gömü (embedding), anlamın sayısal temsili demektir. Bir belgeyi anahtar kelimelerle tanımlamak yerine, onun ne hakkında olduğunu yakalayan bir sayı listesi (bir “vektör”) olarak saklarsınız. Benzer anlamlara sahip iki içerik, o sayısal uzayda birbirine yakın vektörler üretir.
Gömüyü çok yüksek boyutlu bir haritadaki koordinat gibi düşünün. Genelde sayılara doğrudan bakmazsınız—insan dostu olmaları amaçlanmaz. Değerleri, nasıl davrandıklarında yatıyor: “cancel my subscription” ile “how do I stop my plan?” benzer vektörler üretiyorsa, sistem bunları farklı kelimeler kullansalar bile ilişkili sayabilir.
Gömüler sadece metinle sınırlı değildir.
Bu sayede tek bir vektör veritabanı “bir görselle ara”, “benzer şarkıları bul” veya “bu ürün gibi öner” gibi deneyimleri destekleyebilir.
Vektörler elle etiketlenmez. Anlamı sayılara sıkıştırmayı öğrenmiş makine öğrenimi modelleri üretir. İçeriği bir embedding modeline (kendi veya sağlayıcınız tarafından barındırılan) gönderirsiniz, model bir vektör döner. Uygulamanız bu vektörü orijinal içerik ve metadata ile birlikte saklar.
Seçtiğiniz embedding modeli sonuçları güçlü şekilde etkiler. Daha büyük veya uzmanlaşmış modeller genellikle daha iyi alaka sunar ama daha pahalı ve yavaş olabilir. Küçük modeller daha ucuz ve hızlıdır ama özellikle alanınıza özgü dil, çok dilli içerik veya kısa sorgular için nüansı kaçırabilir. Birçok ekip, ölçeklemeden önce birkaç modeli test ederek en iyi dengeyi bulur.
Bir vektör veritabanı basit bir fikre dayanır: “anlamı” (vektörü) yanında kimliklendirme, filtreleme ve gösterim için gereken bilgileri sakla.
Çoğu kayıt şöyle görünür:
doc_18492 veya bir UUID)Örneğin bir yardım makalesi şu bilgileri saklayabilir:
kb_123{ "title": "Reset your password", "url": "/help/reset-password", "tags": ["account", "security"] }Vektör anlamsal benzerliği sağlar. ID ve metadata ise sonuçları kullanılabilir kılar.
Metadata iki işi yapar:
İyi metadata yoksa doğru anlamı geri getirebilirsiniz ama yine de yanlış bağlamı gösterebilirsiniz.
Embedding boyutu modele göre değişir: 384, 768, 1024 ve 1536 boyutlar yaygındır. Daha fazla boyut nüansı yakalayabilir ama aynı zamanda artırır:
Kabaca bir sezgi: boyutları ikiye katlamak maliyeti ve gecikmeyi artırma eğilimindedir; bunu indeksleme seçimleri veya sıkıştırma ile dengelersiniz.
Gerçek veri setleri değişir, bu yüzden vektör veritabanları genellikle şunları destekler:
Güncellemeler için erken planlama, arama sonuçlarının kullanıcıların gördüğüyle uyuşmaması sorununu önler.
Metin, görsel veya ürünler gömülere dönüştürüldükten sonra arama bir geometri problemine dönüşür: “Bu sorgu vektörüne en yakın hangi vektörler?” Buna en yakın komşu arama denir. Anahtar kelime eşleştirmek yerine sistem iki vektörün ne kadar yakın olduğuna bakar.
Her içeriği çok boyutlu dev bir uzaydaki bir nokta olarak hayal edin. Kullanıcı arama yaptığında sorgusu başka bir noktaya dönüştürülür. Benzerlik araması, noktalara en yakın olanları döndürür — bunlar niyet, konu veya bağlam açısından benzeme olasılığı yüksek olan öğelerdir, kelime örtüşmesi olmasa bile.
Vektör veritabanları genelde bazı standart puanlama yöntemlerini destekler:
Farklı embedding modelleri belirli bir metriğe göre eğitilmiş olabilir; bu yüzden model sağlayıcısının önerdiği metriği kullanmak önemlidir.
Tam arama her vektörü kontrol ederek gerçek en yakın komşuları bulur. Bu doğru olabilir ama milyonlarca öğeye gelince yavaş ve pahalıdır.
Çoğu sistem yaklaşık en yakın komşu (ANN) araması kullanır. ANN, aramayı en umut verici adaylarla sınırlandıran akıllı indeks yapıları kullanır. Genelde gerçek en iyi eşleşmelere “yeterince yakın” sonuçlar verir — çok daha hızlı.
ANN popülerdir çünkü ihtiyaçlarınıza göre ayarlanabilir:
Bu ayarlanabilirlik, vektör aramayı gerçek uygulamalarda işe yarar kılar: sonuçları akıcı tutarken hâlâ yüksek alakalı sonuçlar döndürebilirsiniz.
Anlamsal aramayı basit bir boru hattı olarak düşünmek en kolayıdır: metni anlam haline dönüştür, benzer anlamları ara, sonra en faydalı eşleşmeleri göster.
Kullanıcı bir soru yazar (ör. “How do I cancel my plan without losing data?”). Sistem bu metni bir embedding modelinden geçirir ve sorgunun kelimelerinden ziyade anlamını temsil eden bir vektör üretir.
O sorgu vektörü vektör veritabanına gönderilir; veritabanı saklanan içerikler arasından “en yakın” vektörleri bulmak için benzerlik araması yapar.
Çoğu sistem top-K eşleşmeleri döndürür: en benzer K chunk/doküman.
Benzerlik araması hız için optimize edildiğinden ilk top-K içinde yanılmalar olabilir. Bir reranker ikinci bir model olarak sorgu ile her aday sonucu birlikte inceler ve yeniden sıralama yapar.
Vektör arama güçlü bir kısa liste verir; yeniden sıralama en iyiyi seçer.
Son olarak en iyi eşleşmeleri kullanıcıya döndürürsünüz (arama sonuçları olarak) veya onları bir AI asistanına (ör. RAG sistemi) “dayanak” bağlamı olarak verirsiniz.
Bu tür bir iş akışını bir uygulamaya entegre ediyorsanız, Koder.ai gibi platformlar hızlı prototipleme konusunda yardımcı olabilir: anlamsal arama veya RAG deneyimini sohbet arayüzünde tarif edersiniz, sonra React ön yüzü ve Go/PostgreSQL arka ucunu yineleyerek retrieval boru hattını (embed → vector search → opsiyonel rerank → cevap) ürünün birinci sınıf parçası haline getirirsiniz.
Yardım makaleniz “terminate subscription” diyorsa ve kullanıcı “cancel my plan” arıyorsa, anahtar kelime arama bunu kaçırabilir çünkü “cancel” ve “terminate” eşleşmeyebilir.
Anlamsal arama genelde bunu geri getirir çünkü embedding her iki ifadenin de aynı niyeti ifade ettiğini yakalar. Yeniden sıralama eklerseniz, üst sonuçlar genelde sadece “benzer” değil doğrudan kullanıcı için uygulanabilir hale gelir.
Saf vektör arama “anlam” konusunda mükemmeldir, ama kullanıcılar her zaman anlamla aramaz. Bazen tam bir eşleşme gerekir: kişinin tam adı, SKU, fatura numarası veya logdan kopyalanmış bir hata kodu. Hibrit arama, anlamsal sinyalleri (vektörler) leksikal sinyallerle (BM25 gibi geleneksel anahtar kelime arama) birleştirir.
Hibrit sorgu genelde iki yolu paralel çalıştırır:
Sonra sistem bu adayları tek bir sıralı listede birleştirir.
Veri setiniz “zorunlu eşleşme” dizileri içeriyorsa hibrit parıldar:
Anlamsal arama tek başına geniş ilgili sayfaları getirirken; anahtar kelime arama yalnız başına farklı ifade şekillerindeki doğru cevabı kaçırabilir. Hibrit her iki başarısızlık modunu kapsar.
Metadata filtreleri sıralamadan önce (veya onunla birlikte) retrieval'u kısıtlar, alaka ve hızı artırır. Yaygın filtreler:
Çoğu sistem pratik bir karışım kullanır: her iki aramayı çalıştır, puanları normalize et ki karşılaştırılabilir olsun, sonra ağırlık uygula (ör. “ID'lerde anahtar kelimelere daha fazla ağırlık ver”). Bazı ürünler birleştirilmiş kısa listeyi hafif bir model veya kurallarla yeniden sıralar; filtreler ise doğru alt küme üzerinde sıralama yaptığınızdan emin olur.
Retrieval-Augmented Generation (RAG), LLM'den daha güvenilir cevaplar almak için pratik bir yaklaşımdır: önce ilgili bilgiyi geri getir, sonra o bağlama bağlı bir cevap üret.
Modelin şirket dokümanlarınızı “hafızasında tutmasını” beklemek yerine, bu dokümanları gömüler halinde vektör veritabanında saklarsınız, soru zamanında en ilgili chunk'ları geri çekersiniz ve bunları LLM'e destekleyici bağlam olarak verirsiniz.
LLM'ler yazmada mükemmeldir ama gerekli gerçekler yoksa kendinden emin biçimde boşluk doldurma eğilimindedir. Vektör veritabanı, bilgi tabanınızdan en yakın anlamlı pasajları almak ve bunları prompt'a eklemek için kolay bir yol sağlar.
Bu dayanak, modeli “cevap uydurmaktan” “bu kaynakları özetle ve açıkla” moduna kaydırır. Ayrıca hangi chunk'ların alındığını takip edip isteğe bağlı olarak atıf göstermenizi kolaylaştırır.
RAG kalitesi çoğunlukla modelden çok chunklamaya bağlıdır.
Akışı şöyle hayal edin:
Kullanıcı sorusu → Sorguyu gömüle → Vector DB top-k chunk'ları getir (+ opsiyonel metadata filtreleri) → Getirilen chunk'larla prompt oluştur → LLM cevap üretir → Cevabı ve kaynakları döndür.
Vektör veritabanı burada her isteğe en ilgili kanıtı sağlayan “hızlı hafıza” görevi görür.
Vektör veritabanları sadece aramayı “daha akıllı” yapmaz — kullanıcıların doğal dilde ne istediklerini ifade ederek hâlâ alakalı sonuçlar alabilecekleri ürün deneyimlerini mümkün kılar. Aşağıda sık rastlanan bazı kullanım durumları var.
Destek ekiplerinin genelde bir bilgi tabanı, eski ticket'lar, sohbet transkriptleri ve sürüm notları olur — ama anahtar kelime araması eşanlamlılar, farklı ifade şekilleri ve belirsiz sorun tanımlarıyla zorlanır.
Anlamsal arama sayesinde bir temsilci (veya chatbot) farklı ifadeler kullanan geçmiş ticket'ları alıp ilişkilendirerek çözümü hızlandırabilir, tekrar eden işleri azaltabilir ve yeni temsilcilerin işe alışmasını kolaylaştırır. Vektör aramayı metadata filtreleri (ürün hattı, dil, sorun türü, tarih aralığı) ile eşleştirmek sonuçları odaklı tutar.
Alıcılar nadiren tam ürün adını bilir. “Laptop sığan, profesyonel görünen küçük sırt çantası” gibi niyetler ararlar. Gömüler bu tercihleri—stil, işlev, kısıtlar—yakaladığı için sonuçlar insan bir satış görevlisine daha yakın hissedilir.
Bu yaklaşım perakende katalogları, seyahat listeleri, emlak, iş ilanları ve pazar yerleri için uygundur. Ayrıca anlamsal alaka ile fiyat, boyut, stok veya konum gibi yapısal kısıtları harmanlayabilirsiniz.
Klasik bir vektör veritabanı özelliği “buna benzer öğeleri bul”dur. Kullanıcı bir öğeye bakıyorsa, okuduğu bir makaleye veya izlediği bir videoya benzer diğer içerikleri geri getirebilirsiniz — kategoriler tam uyuşmasa bile.
Bu, şunlar için kullanışlıdır:
Şirket içinde bilgi dokümanlar, wiki'ler, PDF'ler ve toplantı notları arasında dağılmıştır. Anlamsal arama çalışanların doğal dil sorular sormalarını ve doğru kaynağı bulmalarını sağlar (ör. “Konferans harcamaları için geri ödeme politikamız nedir?”).
Burada vazgeçilmez olan erişim kontrolüdür. Sonuçlar takım, doküman sahibi, gizlilik seviyesi veya ACL listesine göre filtrelenmeli ki kullanıcı sadece erişimine izin verilenleri görebilsin.
Ayrıca bu retrieval katmanı, RAG ile desteklenmiş Soru&Cevap sistemlerinin temelini oluşturur (RAG bölümünde bahsedildi).
Bir anlamsal arama sistemi, ona veri sağlayan boru hattı kadar iyidir. Belgeler tutarsız geliyorsa, kötü chunk'lanmışsa veya düzenlendikten sonra yeniden gömülenmiyorsa sonuçlar kullanıcı beklentilerinden uzaklaşır.
Çoğu ekip tekrarlanabilir bir sıra izler:
“Chunk” adımı birçok boru hattının kazanmasını veya kaybetmesini belirler. Çok büyük chunk'lar anlamı seyreltir; çok küçük chunk'lar bağlamı kaybettirir. Pratik bir yaklaşım, chunk'lamayı doğal yapıya (başlıklar, paragraflar, Soru&Cevap çiftleri) göre yapmak ve süreklilik için küçük örtüşme tutmaktır.
İçerik sürekli değişir — politikalar güncellenir, fiyatlar değişir, makaleler yeniden yazılır. Gömüleri türetilmiş veri olarak ele alın; yeniden oluşturulmaları gerekir.
Yaygın taktikler:
Birden çok dil sunuyorsanız ya çokdilli embedding modeli kullanabilirsiniz (daha basit) ya da dil başına modeller (bazen daha yüksek kalite). Model deneyleri yapıyorsanız gömülerinizi versiyonlayın (örn. embedding_model=v3) ki A/B testleri ve geri alma yapabilesiniz.
Anlamsal arama demo aşamasında iyi görünebilir ama üretimde başarısız olabilir. Fark ölçümde: net alaka metrikleri ve hız hedefleri gerekir; bunları gerçek kullanıcı davranışına benzeyen sorgularla değerlendirin.
Önce küçük bir metrik setiyle başlayın ve sürdürün:
Değerlendirme setinizi şuradan oluşturun:
Test setini versiyonlayın ki sürümler arası karşılaştırma yapabilesiniz.
Offline metrikler her şeyi yakalamaz. A/B testleri çalıştırın ve hafif sinyaller toplayın:
Bu geri bildirimleri alaka yargılarını güncellemek ve hata kalıplarını tespit etmek için kullanın.
Performans şu durumlarda değişebilir:
Her değişiklikten sonra test setinizi yeniden çalıştırın, metrik eğilimlerini haftalık izleyin ve MRR/nDCG düşüşleri ya da p95 gecikme artışları için alarmlar kurun.
Vektör arama veriyi nasıl geri getirdiğini değiştirir ama kimin görmeye yetkisi olduğunu değiştirmemelidir. Anlamsal arama veya RAG sistemi doğru chunk'ı bulabilirse, yanlışlıkla kullanıcının görmemesi gereken bir chunk'ı da döndürebilir — bunu önlemek için erişim ve gizliliği retrieval adımına dahil edin.
En güvenli kural basittir: bir kullanıcı yalnızca okumaya izinli olduğu içeriği geri alabilmelidir. Vektör veritabanı sonuç döndürmeden uygulamanın onları gizlemesine güvenmeyin — çünkü o noktada içerik zaten veri sınırını terk etmiş olur.
Pratik yaklaşımlar:
Çoğu vektör veritabanı metadata tabanlı filtreleri (örn. tenant_id, department, project_id, visibility) benzerlik araması ile birlikte çalıştırır. Doğru kullanıldığında bu, retrieval sırasında izin uygulamanın temiz bir yoludur.
Bir ayrıntı: filtrenin zorunlu ve sunucu tarafı olduğundan emin olun; istemci mantığına bırakmayın. İzin modeli karmaşıksa, “etkin erişim grupları” önceden hesaplanmış veya sorgu zamanında filtre belirteci veren bir yetkilendirme servisi kullanmayı düşünün.
Gömüler orijinal metnin anlamını kodlayabilir. Bu ham PII'yi (kişisel tanımlayıcı bilgileri) otomatik olarak açığa çıkarmaz ama riski artırabilir (ör. hassas gerçeklerin daha kolay geri çağırılabilir hale gelmesi).
İyi uygulamalar:
Vektör indeksinizi üretim verisi gibi ele alın:
İyi uygulamalarla, anlamsal arama kullanıcılar için sihirli hale gelir — ama sonra güvenlik sürprizi olmamalıdır.
Vektör veritabanları "takıp çalıştır" gibi görünebilir, ama çoğu hayal kırıklığı çevresel seçimlerden gelir: chunklama nasıl yapıldı, hangi gömü modeli seçildi ve her şeyin güncel tutulması nasıl sağlandı.
Kötü chunklama en başta yatar. Çok büyük chunk'lar anlamı seyreltir; çok küçük chunk'lar bağlamı kaybettirir. Kullanıcılar sıklıkla “doğru dokümanı buldu ama yanlış pasajı” diyorsa chunklama stratejiniz muhtemelen sorunludur.
Yanlış gömü modeli tutarlı anlamsal uyumsuzluk olarak görünür — sonuçlar akıcı ama konu dışı. Bu, modelin alanınıza (hukuk, tıp, destek ticket'ları) veya içerik tipinize (tablolar, kod, çokdilli metin) uygun olmamasıyla olur.
Eski veri güven sorunları yaratarak hızla güveni sarsar: kullanıcı en güncel politikayı arar, geçen çeyreğin versiyonunu alır. Kaynak veri değişiyorsa gömüler ve metadata da güncellenmelidir (ve silinmeler gerçek olarak silinmelidir).
Erken aşamada içerik az olabilir, sorgu sayısı yetersiz olabilir veya yeterli geri bildirim olmayabilir. Hazırlıklı olun:
Maliyetler genelde dört yerden gelir:
Tedarikçileri karşılaştırırken beklenen doküman sayınız, ortalama chunk boyutu ve tepe QPS'inizi kullanarak aylık basit bir tahmin isteyin. Çoğu sürpriz indeksleme sonrası veya trafik zirvelerinde çıkar.
İhtiyaçlarınıza uygun bir vektör veritabanı seçerken kısa kontrol listesi:
Doğru seçim, en yeni indeks tipini kovalamaktan ziyade güvenilirlik hakkındadır: verileri güncel tutabiliyor musunuz, erişimi kontrol edebiliyor musunuz ve içerik ile trafik büyüdükçe kaliteyi koruyabiliyor musunuz?
Anahtar kelime araması tam olarak eşleşen token'lara bakar. Anlamsal arama ise anlamı karşılaştırmak için gömüleri (vektörleri) kullanır; bu sayede sorgu farklı ifadeler kullansa bile ilgili sonuçları döndürebilir (ör. “stop payments” → “cancel subscription”).
Bir vektör veritabanı gömüleri (sayı dizilerini) kimlikler ve metadata ile birlikte saklar ve sonra bir sorgunun anlamına en yakın öğeleri bulmak için hızlı en yakın komşu aramaları yapar. Büyük ölçeklerde (genellikle milyonlarca vektör) benzerlik araması için optimize edilmiştir.
Gömü, içeriğin model tarafından üretilmiş sayısal “parmak izi”dir. Sayıları direkt yorumlamazsınız; benzerliği ölçmek için kullanırsınız.
Pratikte:
Çoğu kayıt şu parçaları içerir:
Metadata iki kritik yeteneği mümkün kılar:
Metadata yoksa doğru anlamı getirse bile bağlamı yanlış gösterebilir veya kısıtlı içeriği sızdırabilirsiniz.
Yaygın seçenekler:
Hangi metriğin kullanılacağı, gömü modelinin nasıl eğitildiğiyle uyumlu olmalıdır; yanlış metrik sıralama kalitesini bozabilir.
Tam (exact) arama sorguyu her vektör ile karşılaştırır; bu milyonlarca öğede yavaş ve maliyetli olur. ANN (approximate nearest neighbor) ise daha küçük bir aday seti aramak için indeksler kullanır. Ayarlama yaparak:
arasında denge kurabilirsiniz.
Hibrit arama genelde iki yolu paralel çalıştırır:
Bu adayları birleştirip tek bir sıralı liste oluşturur. Veri kümenizde “zorunlu eşleşen” diziler varsa genellikle varsayılan olarak hibrit en iyisidir.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) tipik olarak şu akışı izler:
Böylece modelin uydurma (hallucination) yapma ihtimali azalır; hangi chunk'ların kullanıldığını izleyip kaynak gösterebilirsiniz.
En yaygın hatalar:
Önlemler: yapı ile chunklama, gömü versiyonlama ve zorunlu sunucu tarafı metadata filtreleri uygulayın (ör. , ACL alanları).
title, url, tags, language, created_at, tenant_id)Vektör anlamsal benzerliği sağlar; metadata ise filtreleme, erişim kontrolü ve gösterim için gereklidir.
tenant_id