Vektör Veritabanı

Vektör veritabanı, vektör gömme (embedding) olarak bilinen yüksek boyutlu verileri depolamak, yönetmek ve aramak için tasarlanmış özel bir veritabanı türüdür. Yapılandırılmış veriler ve tam eşleşmeler için optimize edilmiş geleneksel ilişkisel veritabanlarından farklı olarak, vektör veritabanları öğeleri benzerliklerine göre bulmada mükemmeldir. Bu yetenek, öneri motorlarından görsel aramaya kadar çok çeşitli modern yapay zeka uygulamaları için temeldir ve bu da onları makine öğrenimi altyapısında kritik bir bileşen haline getirir. Yapay zeka modelleri için uzun süreli bellek görevi görerek, eğitim sırasında öğrenilen karmaşık desenlerden yararlanmalarını sağlarlar.

Vektör Veritabanları Nasıl Çalışır

Bir vektör veritabanının temel işlevi, etkili bir şekilde vektör araması yapmaktır. Bu süreç, bir resim, bir metin bloğu veya bir ses klibi gibi yapılandırılmamış verilerin, vektör gömme adı verilen sayısal bir gösterim oluşturmak için bir derin öğrenme modelinden geçirilmesiyle başlar. Bu gömmeler, orijinal verinin semantik anlamını yakalar.

Vektör veritabanı daha sonra bu gömülü verileri depolar ve özel algoritmalar kullanarak indeksler. Bir sorgu yapıldığında (örneğin, bir görselle arama yapıldığında), sorgu verileri de bir vektöre dönüştürülür. Veritabanı daha sonra bu sorgu vektörünü, "en yakın" veya en benzer öğeleri bulmak için Cosine Similarity (Kosinüs Benzerliği) veya Euclidean Distance (Öklid Mesafesi) gibi benzerlik metriklerini kullanarak depolanmış vektörlerle karşılaştırır. Milyonlarca veya milyarlarca vektörle bunu ölçekli olarak gerçekleştirmek için, genellikle yüksek verimli Approximate Nearest Neighbor (ANN) (Yaklaşık En Yakın Komşu) algoritmalarına güvenirler.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Vektör veri tabanları, kullanıcıların günlük olarak etkileşimde bulunduğu birçok akıllı özelliğe güç sağlar.

1. E-ticarette Görsel Arama: Bir kullanıcı, beğendiği bir ürünün fotoğrafını yükleyebilir. Bir bilgisayarlı görü modeli, örneğin bir Ultralytics YOLO11 modeli, görüntü için bir gömme oluşturur. Bu gömme, e-ticaret sitesinin tüm ürün kataloğu için gömmeler içeren vektör veritabanını sorgulamak için kullanılır. Veritabanı en benzer vektörleri döndürerek, sitenin görsel olarak aynı veya stilistik olarak ilgili ürünleri göstermesine olanak tanır; bu, perakende için yapay zeka alanında önemli bir özelliktir.
2. Semantic Search for Documents (Belgeler için Anlamsal Arama): Bir şirket, raporlar ve destek talepleri gibi tüm iç belgeleri için gömmeler oluşturabilir. Bir çalışan daha sonra belirli anahtar kelimeler yerine "Geçen çeyrek kârımız neydi?" gibi doğal bir dil sorusu kullanarak arama yapabilir. Doğal Dil İşleme (NLP) modeli bu sorguyu bir gömmeye dönüştürür ve vektör veritabanı, gömmeleri anlamsal olarak en yakın olan belgeleri bularak, tam ifade eşleşmese bile ilgili bilgileri sağlar. Bu, retrieval-augmented generation (RAG) (erişimle güçlendirilmiş oluşturma) sistemlerinin temel bir bileşenidir.

Vektör Veri Tabanları ve İlgili Kavramlar

Vektör veritabanlarını yakından ilişkili terimlerden ayırmak faydalıdır:

• Gömme (Embedding): Gömme, verilerin vektör temsilleridir. Vektör veritabanı, bu gömmeleri verimli bir şekilde depolamak, indekslemek ve sorgulamak için oluşturulmuş özel sistemdir. Gömme'leri kitaplar, vektör veritabanını ise onları düzenleyen akıllı kütüphane olarak düşünün.
• Vektör Araması: Vektör araması, bir veri kümesindeki en benzer vektörleri bulma sürecidir. Bir vektör veritabanı, özellikle gerçek zamanlı çıkarım için bu süreci hızlı ve ölçeklenebilir hale getiren temel teknolojidir.

Bu bileşenler, uçtan uca model ve veri kümesi yönetimi için genellikle Ultralytics HUB gibi platformlar tarafından kolaylaştırılan eksiksiz bir MLOps iş akışının parçası olarak yönetilir.

Popüler Vektör Veritabanları

Ölçeklenebilirlik, dağıtım ve özellikler açısından farklı güçlü yönlere sahip çeşitli açık kaynaklı ve ticari vektör veritabanları mevcuttur. En yaygın kullanılanlardan bazıları şunlardır:

• Pinecone: Popüler, tam olarak yönetilen bir vektör veritabanı hizmeti.
• Milvus: Yüksek performans ve ölçeklenebilirlik için tasarlanmış açık kaynaklı bir vektör veritabanı.
• Weaviate: Grafik yeteneklerine sahip, açık kaynaklı, yapay zeka tabanlı bir veritabanı.
• Chroma DB: Sadelik ve geliştirici deneyimine odaklanan açık kaynaklı bir gömme veritabanı.
• Qdrant: Performans ve güvenlik için Rust ile yazılmış açık kaynaklı bir vektör veritabanı ve benzerlik arama motoru.