20 Eki 2025·8 dk
Vektör Veritabanı Nedir? pgvector vs Pinecone vs Weaviate
Vektör veritabanı nedir, gömüler benzerlik aramasını nasıl sağlar ve AI araması ile RAG için pgvector, Pinecone veya Weaviate arasından ne zaman seçim yapılacağını öğrenin.
Vektör veritabanı nedir, gömüler benzerlik aramasını nasıl sağlar ve AI araması ile RAG için pgvector, Pinecone veya Weaviate arasından ne zaman seçim yapılacağını öğrenin.
Bir vektör veritabanı, gömüler—metnin, görselin veya diğer verilerin “anlamını” temsil eden sayı listelerini—saklamak ve aramak için tasarlanmış bir sistemdir. Artık "Bu kayıtta iade kelimesi var mı?" diye sormazsınız; bunun yerine "Bu soruyla en benzer kayıtlar hangileri?" diye sorar ve en yakın eşleşmeleri alırsınız.
Her belgeyi (ya da ürünü, biletleri veya SSS maddesini) bir harita üzerindeki bir nokta olarak hayal edin. Aynı fikirle ilgili öğeler birbirine yakın olur—farklı kelimeler kullansalar bile. Bir vektör veritabanı, "bu yeni noktaya en yakın olanlar hangileri?" sorusuna hızlıca cevap verebilen araçtır.
Geleneksel SQL veritabanları, tarihe, user_id'ye, duruma göre filtreleme gibi yapınız belli olduğunda harikadır. Anahtar kelime arama ise doğru cevabın yazdığınız kelimeleri tam olarak içermesi durumunda iyidir.
Vektör veritabanları farklıdır çünkü anlamsal benzerliğe odaklanırlar. "Paramı nasıl geri alırım?" gibi sorguları ele alır ve "İade politikamız…" diyen içerikleri bulabilir—aynı ifadeyi kullanmak zorunda olmadan.
Bu, SQL veya anahtar kelime aramayı ortadan kaldırmaz. Birçok gerçek sistemde her ikisini kullanırsınız: iş kuralları için SQL/filtreler (bölge, izinler, güncellik) ve anlam için vektör arama.
Hatırlamanız gereken tek satır: vektör veritabanı, gömüler için "en benzer öğeler" motorudur; hızlı ve ölçeklenebilir şekilde bunu yapmaya optimize edilmiştir.
Vektör veritabanları, gömüler anlamı sayısal olarak karşılaştırmanıza izin verdiği için çalışır. Sayıları doğrudan okumazsınız; iki içerik arasındaki "ne kadar yakın" olduğuna göre sıralama yaparsınız.
Bir gömü, bir içeriği temsil eden sayı listesidir (genellikle yüzlerce veya binlerce öğe). Her sayı, bir makine öğrenimi modelinin öğrendiği anlamın bazı yönlerini yakalar. Bireysel sayıları doğrudan yorumlamazsınız; önemli olan benzer içeriklerin benzer sayı desenleriyle temsil edilmesidir.
Bunu çok boyutlu bir haritadaki koordinatlar gibi düşünün: "iade politikası" ve "ürün iadesi" hakkında cümleler birbirine yakın düşer, farklı kelimeler kullansalar bile.
Farklı gömü modelleri farklı ortamları vektörlere dönüştürür:
Her şey vektör olduğunda, veritabanınız aynı temel işlemle büyük koleksiyonlarda "en yakın vektörleri bul" araması yapabilir.
Neye "en yakın" olduğuna karar vermek için sistemler basit puanlama kuralları kullanır:
Bunları elle hesaplamanız gerekmez—önemli olan daha yüksek puanların "daha çok benzer" anlamına gelmesidir.
Arama kalitesindeki kazançların çoğu daha iyi gömüler ve daha iyi chunk'lamadan gelir; veritabanı değiştirerek elde edilen kazanç daha küçüktür. Modeliniz alanınıza (ürün adları, iç jargon, hukuki ifadeler) uygun değilse, en iyi vektör indeksi bile "en yakın ama yanlış" sonuçlar döndürecektir. pgvector vs Pinecone vs Weaviate seçimi önemlidir, ama doğru gömü modelini ve giriş biçimini seçmek genellikle daha kritiktir.
Anahtar kelime arama, SQL sorguları ve vektör arama farklı sorunları çözer—bunları karıştırmak hayal kırıklığına yol açabilir.
Geleneksel arama (Elasticsearch, Postgres full-text vb.) kelimeleri ve ifadeleri eşleştirir. Kullanıcıların ne yazacaklarını bildikleri ve belgelerin bu terimleri içerdiği durumlarda mükemmeldir.
Zorlandığı durumlar:
Bir vektör veritabanı gömüler saklar—anlamın sayısal temsilleri. Sorgular da gömülür ve sonuçlar benzerliğe göre sıralanır, böylece tam kelime eşleşmesi olmasa bile kavramsal olarak ilgili içerik bulunur. Bu, vektör aramayı anlamsal arama ve RAG için popüler kılar.
SQL şunun için uygundur:
Vektörler, kesinliğin vazgeçilmez olduğu durumlar için kötü bir seçimdir (ör. "customer_id = 123" için siparişler).
Anlamsal arama olsa bile genellikle klasik filtrelere ihtiyaç vardır—fiyat aralıkları, tarihler, dil, kategori ve izinler. Çoğu gerçek sistem hibrit çalışır: önce SQL/metadata filtreleri, sonra izin verilen küme içinde vektör benzerliğiyle sıralama.
Verileri bir vektör veritabanına kaydettiğinizde, her öğe uzun bir sayı listesine (gömü) dönüşür. Arama, "bu sorgu vektörüne en yakın vektörleri bul" demektir.
Gerçekçi bir veritabanı milyonlarca vektör barındırabilir. Sorgunuzu her vektörle karşılaştırmak çok yavaş ve maliyetli olur. Bu yüzden vektör veritabanları bir indeks oluşturur—adayları hızla daraltan bir yapı, böylece sistem yalnızca küçük bir alt küre için mesafe ölçer.
Çoğu vektör arama yaklaşık en yakın komşu (ANN) kullanır. "Yaklaşık" demek, veritabanının her zaman matematiksel olarak mükemmel en iyi sonucu garantilemek yerine çok iyi eşleşmeleri hızlıca bulmaya çalıştığı anlamına gelir.
Yardımcı bir benzetme: kütüphanedeki her kitabı aramak yerine, ANN sizi doğru raflara yönlendiren akıllı bir harita kullanır.
Bu ödün genellikle "indeks ne kadar zorlansın?" gibi ayarlarla kontrol edilir.
Pratikte, recall sonuçların bir insanın doğru sayacağı cevapları ne sıklıkla içerdiğidir. RAG için daha yüksek recall genellikle önemli fakları kaçırmayı azaltır (ancak maliyeti artabilir).
Farklı ürünler (pgvector, Pinecone, Weaviate) bu fikirleri farklı varsayılanlar ve ayarlarla sunar, ama amaç aynıdır: kontrol edilebilir doğrulukla hızlı benzerlik araması.
Vektör veritabanı iş akışı çoğunlukla "şeyleri sakla, sonra en iyi eşleşmeleri getir" döngüsüdür. Ana fikir, anlamı (gömüleri) orijinal içerikle birlikte saklamak, böylece aramanın yalnızca kelimeleri değil fikirleri eşleştirmesidir.
Önce belgeleri (sayfalar, PDF'ler, destek biletleri, ürün katalogları vb.) toplayıp parçalara ayırır ve her parça için bir gömü oluşturursunuz.
Veritabanında tipik olarak saklarsınız:
Arama zamanında, kullanıcının sorgusunu gömülersiniz ve en yakın vektörleri istersiniz.
Birçok ekip vektör benzerliğini anahtar kelime skoru (BM25 benzeri) ile harmanlar, böylece semantik eşleşmeler alırken SKU kodları, isimler veya hata dizgileri gibi tam eşleşmeler de ödüllendirilir.
Getirmeden önce veya sırasında metadata filtreleri uygulayın—özellikle çok kiracılı uygulamalar ve izinler için. Filtreler ayrıca doğruluğu artırır (ör. "son 90 gün" veya "yalnızca Yardım Merkezi").
Yaygın bir desen: önce hızlıca top 50–200 getir, sonra top 10–20'yi daha güçlü bir model veya kurallarla yeniden sırala (yenilik önceliği, kaynak önceliği vb.).
RAG için son top parçaları alıp bunları bir LLM istemine bağlam olarak eklersiniz; genellikle atıf ve "bulunmazsa cevap verme" talimatı verilir. Sonuç, modelin tahmininden ziyade depoladığınız içeriğe dayalı, kaynak göstermeli bir yanıttır.
Eğer amacınız geri getirme kalitesini çabucak doğrulamaksa (haftalarca altyapı kurmak yerine), Koder.ai gibi bir vibe-coding platformu uçtan uca anlamsal arama veya RAG uygulamasını bir sohbet arayüzünden prototiplemenize yardımcı olabilir. Bu pratikte, bir React UI, Go backend ve Postgres (pgvector tabanlı yaklaşım dahil) kurup planlama modu, snapshotlar ve rollback kullanarak yinelemeyi ve hazır olduğunuzda kaynak kodunu dışa aktarmayı hızlandırır.
pgvector, gömü vektörlerini doğrudan mevcut PostgreSQL veritabanınıza depolamanıza ve aramanıza izin veren bir PostgreSQL uzantısıdır. Ayrı bir "vektör veritabanı" çalıştırmak yerine, aynı tablolarınıza yeni bir sütun tipi (vector) eklersiniz; kullanıcılarınız, ürünleriniz, belgeleriniz ve metadata aynı yerde kalır.
pgvector, zaten Postgres'e bağlı takımlar için ve daha az bileşenle çalışmak isteyenler için öne çıkar. Uygulamanızın tek kaynağı Postgres ise vektörleri orada tutmak mimariyi sadeleştirebilir: tek yedekleme stratejisi, tek erişim kontrolü modeli, migration'lar için tek yer ve tanıdık SQL ile join/filtreleme.
En büyük kazanç, yapısal veri ile vektörleri bir arada tutmaktır. Semantik arama yapabilir ve yine de tenant_id, kategori, durum veya izinler gibi "normal" kısıtlamaları uygulayabilirsiniz. Operasyonel olarak, mevcut Postgres dağıtımınıza eklenen bir uzantı ile gönderim daha kolay olabilir.
Yüksek hacimli vektör iş yükleri Postgres'i esas amacından farklı şekilde zorlayabilir. Vektör indeksleri (genellikle IVFFlat veya HNSW), bellek ayarları, vacuum davranışı ve sorgu desenleri hakkında düşünmeniz gerekebilir.
Çok büyük gömü koleksiyonları, yoğun eşzamanlı benzerlik aramaları veya hızlı büyüme bekliyorsanız, ölçeklendirme ve tuning, yönetilen bir vektör hizmetine kıyasla daha fazla el işi gerektirebilir. Birçok ekip için pgvector "basit başla" seçeneğidir ve beklenenden daha ileri gidebilir.
Pinecone, tamamen yönetilen bir vektör veritabanı servisidir: ona gömüler (vektörler), ID'ler ve metadata gönderirsiniz; o da size operasyonel işleri büyük ölçüde üstlenerek hızlı benzerlik araması sunar.
Pinecone ile genellikle makineleri sağlama, düşük seviye indeks ayarlarını günlük olarak tuning etme veya kendi ölçekleme/failover hikayenizi inşa etme konusunda endişelenmezsiniz. Vektörleri eklemek (upsert), en yakın komşuları sorgulamak ve metadata ile filtrelemek için bir API ile etkileşirsiniz (ör. dil, tenant, belge türü veya erişim seviyesi için).
Pinecone, şunlar için güçlü bir seçimdir:
Çekirdek ürünün yüksek kaliteli geri getirmeye dayanması durumunda ekipler genellikle Pinecone'ı "servis olarak vektör arama" şeklinde tercih eder.
Pinecone’un en büyük avantajı üretime hızlı geçiş yeteneğidir. Yönetilen ölçeklendirme ve güvenilirlik özellikleri (plana bağlı olarak) kapasite planlaması ve olay müdahalelerinde harcanan zamanı azaltır. Ayrıca ortak AI yığınlarıyla entegrasyonları genellikle temizdir.
Temel ödünler vendor lock-in endişeleri ve sorgu hacmi, depolama ve throughput arttıkça yükselen kullanım maliyetleridir. Ayrıca veri yerleşimi, uyumluluk gereksinimleri ve hassas verilerin nasıl işlendiğini teyit etmek istersiniz.
Weaviate, GraphQL API sunan açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır. Altyapınızı kontrol etmek (veya tercih ettiğiniz bulutta konuşlandırmak) ama yine de ürün benzeri bir deneyim—şema, filtreleme, indeksleme seçenekleri ve entegrasyonlar—istemek, Weaviate'i sık tercih edilenler arasına koyar.
Genel düzeyde, Weaviate objeleri (belgeleriniz, ürünleriniz, biletler vb.) metadata ve gömülerle bir arada saklar. Hem anlamsal benzerlikle sorgulayabilir hem de filtreler uygulayabilirsiniz ("yalnızca son 30 gün", "kategori = destek" gibi). GraphQL API, ifadeli sorgular isteyen ekipler için birçok özel uç nokta tasarlamadan yaklaşılabilir kılar.
Weaviate genellikle şu takımlara uygundur:
Artılar: Güçlü şema/metadata desteği, zengin bir modül/entegrasyon ekosistemi ve performansı ayarlamanıza izin veren yapılandırılabilir indeks yaklaşımları.
Eksiler: Kendi başınıza çalıştırıyorsanız işletme sorumluluğu (güncellemeler, ölçeklendirme, izleme, yedekleme, olay müdahalesi) size aittir. Modüller, çok kiracılık ve karmaşık şemalar eklendikçe sistem açık kurallar koymazsanız anlaşılması zorlaşabilir.
Weaviate genellikle "veritabanı içine basit ekleme" ile "tamamen yönetilen servis" arasında esneklik sunar; bu esneklik işletim sorumluluğu getirir.
Vektör veritabanı seçimi "en iyi" meselesi değil, uyum meselesidir: nerede çalıştırmak istediğiniz, ne kadar büyüyeceğiniz, sorgularınızın nasıl olduğu ve ekibinizin ne kadar operasyonel iş alabileceğidir.
pgvector "Postgres içinde vektörler"dir. Uygulamanız zaten Postgres üzerinde ise ve iş/vektör verisini tek yerde tutmak istiyorsanız idealdir.
Pinecone yönetilen bir servistir. Kontrolden ödün verirsiniz, ama benimseme hızı artar: daha az ayar, daha az işletme işi.
Weaviate açık kaynaklıdır ve self-host veya yönetilen biçimde tüketilebilir. Vektör-yerel bir sistem ister ama açık araçları tercih ediyorsanız iyi bir orta yol sağlar.
Küçük ölçeklerde üçü de iyi iş çıkarır. Büyüdükçe şu soruları sorun:
Hızlı büyüme ve yüksek QPS bekliyorsanız Pinecone operasyonel sadelik açısından öne çıkabilir. Orta düzey büyüme ve zaten Postgres'i büyük ölçüde çalıştırıyorsanız pgvector maliyet/yarar açısından etkili olabilir.
Ağır ilişkisel filtreleme (join'ler, karmaşık predikatlar) gerekiyorsa pgvector cazip olur.
Hibrit arama (anahtar kelime + semantik), zengin filtreleme veya güçlü çok kiracılık izolasyonu gerekiyorsa Pinecone ve Weaviate'i özellik bazında karşılaştırın.
Yedekleme, izleme, yükseltmeler ve on-call yükü konusunda dürüst olun. Yönetilen çözüm yükü azaltır. Self-host daha ucuz olabilir, ama ekibinizin bunu güvenilir biçimde çalıştıracak yetkinliği ve zamanı olmalı.
İyi vektör arama, sıkıcı ama güvenilir kayıt yapısı ile başlar. Her "arama birimi"ni daha sonra alınabilecek, filtrelenebilecek ve açıklanabilecek bir satır/nesne olarak ele alın.
En azından şunları saklayın:
Bu, getirimi basit tutar: vektör arama id döndürür, sonra içeriği/gerekli bağlamı getirirsiniz.
Chunking en büyük kalite lever'ıdır. Daha küçük parçalar daha "kesin" olabilir ama bağlamı kaçırırlar; daha büyük parçalar bağlam taşır ama sinyali seyreltir.
Yaygın başlangıç: 200–400 token ve %10–20 örtüşme, sonra içeriğe göre ayarlayın. API'ler ve hukuk metinleri için genellikle daha küçük chunk'lar; anlatılar için biraz daha büyük chunk'lar iyi olur.
Gerçekten sorgulayacağınız metadata'yı saklayın:
Büyük JSON blob'ları dökmeyin; sık filtrelenen alanları kolayca indekslenebilir tutun.
Gömüler zamansız değildir. embedding_model, model_version ve chunking_version gibi alanları izleyin. Modelleri yükselttiğinizde paralel olarak yeniden gömüleyip trafiği kademeli olarak değiştirebilirsiniz. Maliyet endişeniz varsa en çok kullanılan içeriği önce yeniden gömüleyin.
Vektör arama demo ortamında "anlık" görünebilir, ama üretimde daha yavaş veya maliyetli hale gelebilir. İyi haber: ana sürükleyiciler öngörülebilirdir ve pgvector, Pinecone veya Weaviate olsun yönetilebilir.
Çoğu ekip arama dışı kısımları küçümser:
Daha iyi benzerlik araması otomatik olarak daha iyi cevaplar anlamına gelmez.
Küçük bir test seti oluşturun: 30–100 gerçek sorgu ve her biri için birkaç "iyi" beklenen sonuç. Alaka ölçün (top-k içinde bulunma) ve chunking, indeks veya istem değiştirdiğinizde etkisini takip edin.
Gömüleri potansiyel olarak hassas olarak ele alın.
Vektör arama kalitesi sadece indekslerle ilgili değildir—sistemi günlük işletme biçiminiz de önemli. Birkaç yönetişim alışkanlığı "gizemli sonuçlar"ı engeller ve denetimleri kolaylaştırır.
Belgeler hassas veri içeriyorsa, ham içeriği birincil veri deposunda (nesne depolama, veritabanı, DMS) tutup yalnızca şunları saklamayı düşünebilirsiniz:
Bu, vektör deposu ele geçirilirse maruziyeti azaltır ve erişim kontrolünü basitleştirir. Ayrıca birden fazla backend kullandığınızda (ör. dahili uygulamalar için pgvector, halka açık özellik için Pinecone) faydalıdır.
Gömüler eski metni "hatırlayabilir" eğer temizlenmezse.
Gizli olmayan şekilde hata ayıklamaya yetecek kadar log tutun:
Bu, model veya veri değişikliğinde sürüklenmeyi ve gerilemeyi görünür kılar.
Saklama süreleri (vektörlerin ve logların ne kadar yaşayacağı), iletimde/dinlemede şifreleme ve denetim ihtiyaçlarını planlayın. Düzenlenmiş ortamlarda çalışıyorsanız, veri akışlarını ve erişim yollarını belgeleyin ki incelemeler yayınları geciktirmesin.
Güçlü bir vektör veritabanı kurulumu bile birkaç yaygın tuzak kaçarsa hayal kırıklığına dönüşebilir. İşte en sık görülenler ve erken düzeltmeler.
Vektörler anlam için iyidir, sert kısıtlamalar için değil. Semantik aramayı tek araç olarak kullanırsanız sonuçlar rastgele veya güvensiz gelebilir.
Kaçının: benzerlik aramasını yapılandırılmış filtrelerle (tenant_id, ürün kategori, dil, tarih aralıkları) birleştirin. Metadata filtrelemeyi sorgu tasarımının temel parçası olarak görün.
Birkaç prompt'ta iyi görünmeyen demo ciddi recall ve alaka sorunlarını gizleyebilir.
Kaçının: gerçek sorgulardan oluşan küçük bir değerlendirme seti oluşturun. Basit metrikleri izleyin (top-k alaka, tıklama/seçim oranı veya insan değerlendirmeleri). Gömü, chunking veya indeks ayarlarında değişiklik yaptığınızda değerlendirmeyi yeniden çalıştırın.
Gömü modelleri evrilir. Model veya sürüm değişikliği vektör alanını değiştirir ve geri çağırmayı sessizce bozabilir.
Kaçının: embedding_model alanını saklayın ve gömüleri versiyonlanmış bir artefakt olarak ele alın. Yeniden gömüleme hattı kurun ve backfill planlayın (maliyet sıkıntısı varsa önce en çok kullanılan içeriği yeniden gömün).
Uygulamanız erişim kontrolü içeriyorsa, getirme adımı bunu hesaba katmalıdır—aksi halde kısıtlı içeriği açığa çıkarabilirsiniz.
Kaçının: retrieval adımında izinleri uygulayın; per-tenant indeksler, metadata filtreleri veya önceden hesaplanmış ACL alanları kullanın. Testlerle doğrulayın: "kullanıcı A asla kullanıcı B'nin belgelerini alamaz."
Vektör veritabanı, gömüleri (metin, görsel veya diğer verilerin sayısal temsilleri) depolamak ve en benzer öğeleri hızla getirmek için tasarlanmış bir sistemdir. Anlamla arama (anlamsal arama) istediğinizde ya da AI asistanının kendi içeriğinizden ilgili pasajları çekip yanıt oluşturduğu RAG özellikleri inşa ederken en uygun yaklaşımdır.
Pratik kurallar:
Bir günde küçük bir PoC oluşturun:
Daha fazla uygulama ve maliyet rehberliği isterseniz, /blog. Fiyatlandırma veya barındırma seçenekleri için /pricing.
A vector database stores and searches embeddings (vectors: long lists of numbers) that represent the meaning of text, images, or other data. Instead of matching exact words, it returns items that are most similar to a query in semantic space—useful when people phrase the same intent in different ways.
An embedding is a numerical “fingerprint” of content produced by an ML model. You don’t interpret each number; you use the whole vector to compare items. Similar items (e.g., “refund policy” and “return a product”) end up near each other, enabling semantic retrieval.
Keyword search matches words and phrases (often great for exact terms). Vector search matches meaning (great for synonyms and paraphrases). In practice, teams often use hybrid search:
SQL is best for structured, exact questions: IDs, joins, aggregations, and strict filters. Vector search is best for fuzzy “find similar” questions. A common pattern is:
Most systems use Approximate Nearest Neighbor (ANN) indexing. Rather than comparing your query vector to every stored vector, the index narrows candidates so only a small subset gets fully scored. You trade a bit of “perfect best result” for big gains in latency and cost.
Cosine similarity compares vector direction (are they pointing the same way?). Dot product rewards similar direction and can also incorporate magnitude depending on how embeddings are produced/normalized.
Practically: pick the metric recommended for your embedding model and stick to it consistently during indexing and querying.
Chunking controls what each vector represents. Too large: you retrieve noisy, mixed-topic context. Too small: you lose important context.
A practical starting point:
Then adjust by content type (APIs/legal often smaller; narratives often larger).
RAG is typically a pipeline:
Choose based on deployment and ops tolerance:
Common pitfalls include: