Her gün aslında vektör aramasını kullanıyorsunuz. Bir ürünü belirsiz bir tarifle aradığınızda ya da yalnızca birkaç şarkı sözüyle bir parçayı bulmaya çalıştığınızda, milyarlarca benzer öğeyi anında getiren bu teknoloji devreye giriyor. Vektör araması artık yapay zeka ve makine öğrenmesi servislerinin temel taşlarından biri. Tıpkı ilişkisel veritabanlarının geleneksel BT sistemlerindeki rolü gibi.

Google, Google Search, YouTube ve Google Play dahil olmak üzere birçok hizmetinde vektör aramasını yoğun biçimde kullanıyor ve son derece alakalı sonuçlar ve öneriler sunuyor. Bugün artık Google Cloud’un Vertex AI ürünü sayesinde bu güçlü, Google ölçeğinde çalışan teknolojiyi uygulamalarınıza entegre edebilirsiniz.

Vektör Araması Nedir ve Geleneksel Aramadan Nasıl Farklıdır?

Geleneksel Arama, Anahtar Kelimelere Dayanır.

Geleneksel BT sistemlerinde veriler, büyük ölçüde anahtar kelimelere, etiketlere ve kategorilere dayanan yapılandırılmış veya tablo halindeki bilgiler olarak düzenlenir. Anahtar kelime tabanlı arama motorları web’i tarar, terimleri dizine ekler ve tam eşleşmelere göre sonuçlar sunar.

Geleneksel aramayla ilgili temel sorunlar şunlardır:

1. Sorgunun niyetini ve bağlamını anlamakta zorlanır.
2. Çok modlu aramayı (metin, görsel, ses) desteklemez.
3. Alan uzmanlığı eksiktir. Bu nedenle karmaşık iş verilerini kolay yönetemez.

Vektör Araması, Anlamı Yakalar.

Modern yapay zeka sistemleri farklı bir yol izler. Vektör araması, sonuçları sadece kelimelere değil anlama (semantiğe) göre bulur. Bunu yakalamak için yerleştirmeler (embeddings) adı verilen akıllı bir veri yapısı kullanır.

Bu farklılık aşağıdaki gibi yeni olanakları mümkün kılar:

• Vektör araması ile milisaniyeler içinde öğeleri anlamına göre getirebilirsiniz. Bu, anahtar kelime tabanlı arama motorlarının hiçbir zaman başaramadığı bir şeydir.
• Kişiselleştirme ve Öneriler: Yerleştirmeler bağlamı yakaladığı için kullanıcı davranışlarıyla da gelişir. Vektör araması, zamanla, tercihleri öğrenir ve kişiye özel ürün önerileri, içerik tavsiyeleri veya öğrenme materyalleri sunar.
• Google Ölçeğinde Ölçeklenebilirlik: Google Search ve YouTube’un altyapısıyla çalışan Vertex AI Vector Search, milyarlarca yerleştirmeyi hızını ve doğruluğunu koruyarak sunar.

Yerleştirmelerin Gücü

Yerleştirme Nedir?

Yerleştirme özel bir vektör türüdür: yüzlerce veya binlerce sayıdan oluşan bir listedir. Eğitilmiş yapay zeka modelleri tarafından üretilen bu yüksek boyutlu vektörler, varlıkları (metin, görsel veya ses gibi) semantik anlamlarını yakalayacak şekilde temsil eder. Bunu bir anlam haritası gibi düşünebilirsiniz. Benzer içerikler birbirine daha yakın konumlanır. Örneğin, “Paris” ve “Tokyo” bu yerleştirme uzayında “Paris” ve “Apple”dan daha yakın durur.

Yerleştirme Türleri

1. Yoğun Yerleştirmeler (Semantik Arama): Semantik anlamı yakalayan zengin vektörlerdir; semantik aramada kullanılır.
2. Seyrek Yerleştirmeler (Anahtar Kelimeyle Arama): Çoğunlukla sıfırlardan oluşan yüksek boyutlu vektörlerdir; anahtar kelime sıklığını yakalar ve geleneksel aramada kullanılır.
3. Hibrit Arama: Yoğun ve seyrek yaklaşımları birleştirir, hem alan içi hem alan dışı terimleri (örneğin ürün kodları) yönetmek için idealdir.
4. Görev Tipi Yerleştirmeler: Yakın zamanda Google DeepMind Research tarafından tanıtılan bu tür; soru cevaplama, belge alma, doğrulama ve sınıflandırma gibi spesifik görevler için optimize edilmiştir. Örneğin, QUESTION_ANSWERING ve RETRIEVAL_DOCUMENT yerleştirmeleri, sorgu ve bağlam arasındaki anlamsal boşluğu daraltarak RAG işlem hatlarını büyük ölçüde geliştirir.

💡 Yerleştirme türleri ile ilgili daha ayrıntılı bilgi edinmek için aşağıdaki videoları izleyin:

Google Cloud Üzerinde Yerleştirme Nasıl Üretilir?

Google Cloud ile yerleştirme üretmek oldukça kolaydır.

• Vertex AI Embeddings API, önceden eğitilmiş modeller sunar.
• BigQuery‘de ML.EMBED_TEXT fonksiyonu ile tablolardaki verilerinizden doğrudan yerleştirmeler üretebilirsiniz.

Örneğin, ürün adları 768 boyutlu yerleştirmelere dönüştürülür, JSON dosyaları olarak Cloud Storage’da saklanır ve dizine eklenmeye hazır hale gelir.”

Google Cloud’da (Vertex AI) Vektör Araması Uygulama

Vertex AI Vector Search, Google’ın tam yönetimli benzerlik arama servisidir. Search ve YouTube’un arkasında da çalışan ScaNN (Scalable Approximate Nearest Neighbor) üzerine kuruludur.

Vertex’in Arama Süreci

1. Veri Kodlama: Vertex AI veya BigQuery’nin ML.EMBED_TEXT fonksiyonu ile yerleştirmeler oluşturun. Vektörleri Cloud Storage’da saklayın.
2. Dizin Oluşturma: Hızlı, ölçeklenebilir arama için bir vektör dizini oluşturun.
   • Milisaniye bazında alım için Yaklaşık En Yakın Komşu’yu (ANN) kullanır.
   • TreeAH‘yi (ScaNN tabanlı, büyük toplu sorgular) veya IVF‘yi (küme verisi) destekler.
3. Dağıtma: Dizini, canlı sorgulara hazır şekilde bir uç noktada barındırın.
4. Sorgulama: Gelen sorguları yerleştirmelere dönüştürün, ardından VECTOR_SEARCH (BigQuery) kullanarak benzer öğeleri gerçek zamanlı eşleştirin.

💡 Vertex Arama Süreci hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki demoyu izleyin:

RAG’de (Almayla Artırılmış Üretim) Kritik Bir Adım Olarak Vektör Araması

Üretken yapay zekanın en büyük sorunlarından biri halüsinasyonlardır. Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), gerçek zamanlı veya alan bazlı verilere erişemediklerinde bazen yanlış bilgiler üretebilir.

RAG , Vektör Araması ile Nasıl Çalışır?

1. Getirme: Vektör araması bilgi tabanını (dizine eklenmiş yerleştirmeleri) sorgular.
2. Artırma: İlgili belgeleri ya da küçük parçaları (snippet) alır.
3. Üretim: Bunlar kullanıcı sorgusuna eklenir ve “artırılmış istem” oluşturulur.
4. Topraklanmış Yanıt: LLM bu bağlamı kullanarak doğru ve gerçeklere dayalı cevaplar üretir.

RAG’in ardında vektör araması olduğunda, kurumlar hem bağlamı bilen hem de gerçeklere dayalı sohbet robotları ve asistanlar sunabilir. Bu sayede müşteri deneyiminde önemli bir gelişme sağlanır.

Vektör Araması Uygulamaları

Vektör araması yalnızca bir backend algoritması değil; iş süreçlerini kolaylaştıran bir araçtır. Anahtar kelime eşleşmelerinden gerçek semantik anlayışa geçmek, daha önce mümkün olmayan fırsatların kapısını aralar.

Temel Uygulamalar

• E-ticaret Önerileri: Kullanıcının seçtiği ürün stokta olmadığında benzer veya tamamlayıcı ürünler önerin veya müşteri isteğine göre alternatifler sunun.
• Görsel ve Doğal Dilde Arama: Müşterilerin ürünleri doğal dil sorgularıyla bulduğu veya görsel eşleşmeler için resim yüklediği sezgisel deneyimler sunun.
• Log Analitiği ve Anomali Tespiti: Loglardaki küçük düzensizlikleri algılayarak sistem izlemeyi zenginleştirin, operasyonel zekayı artırın ve destek otomasyonu için LLM topraklanmasını güçlendirin.
• Kümeleme ve Hedefleme: Daha iyi pazarlama segmentasyonu, müşteri içgörüleri veya kişiselleştirilmiş kampanyalar için kullanıcıları, belgeleri veya ürünleri doğal kümeler halinde gruplandırın.
• Varlık Çözümlemesi ve Veri Tekilleştirme: Tam eşleşme mevcut olmasa bile semantik olarak benzer kayıtları belirleyerek karmaşık veri kümelerini temizleyin ve birleştirin, böylece gereksiz tekrarları azaltın ve veri kalitesini artırın.
• Üretken Yapay Zeka için RAG: Vektör aramasını getirme motoru olarak kullanarak, yanıtları işletmeye özgü, gerçek zamanlı verilere dayandırın, sohbet robotlarını ve bilgi asistanlarını güçlendirin.

💡 Canlı demo görmek ister misiniz? Google Cloud’un Vector Search demosunu incelemek için buraya tıklayın.

⭐⭐⭐

Vektör araması ve yerleştirmeler teknik görünebilir, ama aslında Google Search, YouTube ve günlük hayatımızda kullandığımız pek çok uygulamanın temelinde yer alıyor. Bugün Vertex AI ve BigQuery sayesinde bu yetenekler her ölçekten işletmenin kullanımına açık. Vektör araması, daha akıllı ürün önerilerinden RAG ile LLM halüsinasyonlarını azaltmaya kadar, yapay zeka destekli dijital deneyimlerin omurgası haline geliyor.

Eğer hız, doğruluk ve bağlamsal zekaya ihtiyaç duyan yapay zeka sistemleri geliştiriyorsanız, Google Cloud’un Vector Search ürünü sizin başlangıç noktanız. Kurumunuzda vektör araması ile daha akıllı, daha hızlı ve daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunmaya başlamak için bize ulaşın.