Vektör Arama, Embedding'ler ve RAG: Yapay Zeka Aramanın Teknik Temeli

Vektör Arama Nedir?

Vektör arama, içeriklerin yüksek boyutlu bir uzayda matematiksel vektörler (embedding'ler) olarak temsil edildiği bir arama yöntemidir. Tam anahtar kelimeleri aramak yerine, vektör arama semantik olarak benzer içerikleri bulur — ortak kelimeler olmasa bile.

Embedding'ler Nasıl Çalışır?

• Metin, bir yapay zeka modeli tarafından sayısal bir vektöre dönüştürülür (örn. 1536 boyut)
• Semantik olarak benzer metinler vektör uzayında birbirine yakın konumlanır
• Arama sorguları da vektör olarak kodlanır ve depolanan vektörlerle karşılaştırılır
• Kosinüs benzerliği veya Öklid mesafesi benzerliği ölçer

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir?

RAG, yapay zeka modellerinin yanıt üretmeden önce bir bilgi tabanından ilgili belgeleri aldığı bir mimaridir:

1. Kullanıcı bir soru sorar
2. Sistem ilgili belgeler için bir vektör veritabanını arar
3. Bulunan belgeler yapay zeka modeline bağlam olarak aktarılır
4. Model bu kaynaklara dayalı bir yanıt üretir

Bu Markalar İçin Neden Önemli?

• Perplexity ve benzeri sistemler kaynak tabanlı yanıtlar için RAG kullanır
• Kurumsal chatbot'lar kesin müşteri bilgileri için RAG kullanır
• İçeriklerinizin kalitesi, RAG sürecinde kaynak olarak seçilip seçilmeyeceğini belirler
• İyi yapılandırılmış, semantik açıdan zengin içerikler embedding olarak daha iyi temsil edilir

CAFE Çerçevesinde:

Kendi bilgi tabanımızda pgvector embedding'leri kullanıyoruz ve yapay zeka sistemlerinin kaynak seçtiği teknik temeli anlıyoruz — böylece içeriklerinizi vektör arama için hedefli olarak optimize edebiliyoruz.