Vektör Veritabanı
Vektör veritabanı, embedding vektörlerini depolayan ve benzerlik sorguları aracılığıyla semantik arama yapılmasını sağlayan özelleşmiş veri tabanıdır.
Duz Turkce Aciklama
Geleneksel veritabanları tam kelime eşleşmeleriyle arama yapar; ancak 'elektrik faturası nasıl ödenir' sorusu 'enerji faturası ödeme yöntemi' içeriğiyle eşleşmez. Vektör veritabanları bu sorunu aşar: her içerik embedding vektörüne dönüştürülüp depolanır, sorgu da vektöre dönüştürülür ve en yakın vektörler bulunur. Pinecone, Weaviate, Qdrant ve pgvector en popüler çözümler arasındadır. RAG sistemlerinin temel altyapı bileşenini oluşturur.
Nerede Kullanilir?
RAG mimarisi, anlamsal arama, öneri sistemi ve uzun süreli AI belleği uygulamalarında kritik altyapı katmanıdır. LLM uygulama geliştirme projelerinde neredeyse her zaman yer alır.
Ornek
Bir e-ticaret sitesi, ürün açıklamalarını vektör veritabanında saklayarak müşterinin 'rahat yazlık ayakkabı' aramasını anlamsal olarak eşleştirip ilgili ürünleri listeledi.