Digital Karınca
Tüm Yazılar
Yapay Zeka9 Şubat 2025

Vektör Veritabanları ve Embedding: AI Uygulamalarının Altyapısı

Pinecone, Weaviate ve ChromaDB ile vektör veritabanlarının AI uygulamalarındaki kritik rolünü keşfedin.

Vektör Veritabanları ve Embedding: AI Uygulamalarının Altyapısı

Vektör veritabanları, yapay zeka uygulamalarının merkezinde yer alan ve geleneksel veritabanlarından temelden farklı bir yaklaşım sunan modern veri depolama çözümleridir. Metin, görsel ve ses gibi yapılandırılmamış verileri embedding adı verilen yüksek boyutlu sayısal vektörlere dönüştürerek, bu veriler arasında anlamsal benzerlik araması yapmayı mümkün kılarlar. Pinecone, Weaviate ve ChromaDB bu alanın öncü teknolojileri arasında yer alır ve RAG sistemlerinden öneri motorlarına kadar geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir.

Embedding kavramı, vektör veritabanlarının temelini oluşturur. OpenAI'ın text-embedding-ada-002 modeli veya Cohere'nin embedding API'si gibi araçlar, metin parçalarını 1536 boyutlu vektörlere dönüştürür. Bu vektörler, metnin anlamsal içeriğini matematiksel olarak temsil eder. Böylece "web geliştirme" ve "frontend programming" gibi farklı dillerde veya farklı kelimelerle ifade edilen ancak anlamca yakın kavramlar, vektör uzayında birbirine yakın noktalarda konumlanır. Bu sayede tam metin eşleşmesi yerine semantik arama yapılabilir.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemlerinde vektör veritabanları kritik bir rol oynar. Kurumsal dokümanlar chunk'lara bölünür, her chunk embedding'e dönüştürülür ve vektör veritabanına kaydedilir. Kullanıcı bir soru sorduğunda, soru embedding'i ile veritabanındaki en benzer chunk'lar bulunur ve bu bağlam bilgisiyle birlikte Claude veya GPT-4 gibi bir dil modeline gönderilerek doğru ve güncel yanıtlar üretilir. Bu mimari, halüsinasyon sorununu minimize ederken modelin kurumsal bilgiye dayalı güvenilir cevaplar vermesini sağlar.

Pinecone serverless mimarisiyle ölçeklenebilir çözümler sunarken, Weaviate açık kaynak yapısıyla kendi altyapınızda barındırma esnekliği sağlar. ChromaDB ise hafif yapısıyla prototipleme ve küçük projeler için ideal bir seçenektir. Proje gereksinimlerinize göre doğru vektör veritabanını seçmek, AI uygulamanızın performansını ve maliyet etkinliğini doğrudan etkiler.

Vektör veritabanı altyapısı ve AI uygulamaları için yapay zeka destekli yazılım geliştirme hizmetlerimizi keşfedin.

Digital Karınca

Icerik Ekibi

Bu konuda desteğe mi ihtiyacınız var?

Uzman ekibimiz projenizde size yardımcı olabilir. Hemen iletişime geçin.