{"id":14787,"date":"2025-03-10T18:30:14","date_gmt":"2025-03-10T15:30:14","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/vektor-veritabanlari-rag-sistemlerinin-omurgasi\/"},"modified":"2025-03-10T18:30:14","modified_gmt":"2025-03-10T15:30:14","slug":"vektor-veritabanlari-rag-sistemlerinin-omurgasi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/vektor-veritabanlari-rag-sistemlerinin-omurgasi\/","title":{"rendered":"Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131: RAG Sistemlerinin Omurgas\u0131"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

Vekt\u00f6r Veritabanlar\u0131: RAG Sistemlerinin Omurgas\u0131<\/p>\n

Son y\u0131llarda h\u0131zla geli\u015fen b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler), do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7t\u0131. Ancak bu modellerin, g\u00fcncel ve do\u011fru bilgiye eri\u015fim konusunda s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 bulunmaktad\u0131r. \u0130\u015fte bu noktada, Retrieval Augmented Generation (RAG)<\/strong> yani Geri Kazan\u0131mla Destekli \u00dcretim<\/strong> sistemleri devreye giriyor. RAG, LLM’lerin d\u0131\u015far\u0131dan bilgi almas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak, daha do\u011fru, g\u00fcncel ve tutarl\u0131 i\u00e7erik \u00fcretmelerini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131l\u0131yor. Bu sistemlerin bel kemi\u011fini ise vekt\u00f6r veritabanlar\u0131<\/strong> olu\u015fturuyor.<\/p>\n

Peki, vekt\u00f6r veritabanlar\u0131 nedir ve nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar? Basit\u00e7e s\u00f6ylemek gerekirse, vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, verileri say\u0131sal vekt\u00f6rler halinde depolar ve bu vekt\u00f6rler aras\u0131ndaki benzerlikleri hesaplayarak h\u0131zl\u0131 ve etkili arama i\u015flemleri sa\u011flar. Bu sayede, metin, resim veya video gibi farkl\u0131 veri t\u00fcrlerini semantik olarak aramak m\u00fcmk\u00fcn hale gelir. \u00d6rne\u011fin, “kedi” kelimesinin vekt\u00f6r temsili, “yavru kedi” veya “kedi yavrusu” gibi benzer anlaml\u0131 kelimelerin vekt\u00f6r temsillerine yak\u0131n olacakt\u0131r. Bu benzerlik hesaplamalar\u0131, Cosine benzerli\u011fi veya \u00d6klid mesafesi gibi metrikler kullan\u0131larak yap\u0131l\u0131r. <\/p>\n

RAG sistemlerinde, \u00f6ncelikle kullan\u0131lacak veriler (\u00f6rne\u011fin, dok\u00fcmanlar, makaleler, web siteleri) i\u015flenir ve vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Bu d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme i\u015flemi, genellikle embedding<\/strong> ad\u0131 verilen teknikler kullan\u0131larak ger\u00e7ekle\u015ftirilir. Sonras\u0131nda, vekt\u00f6rler bir vekt\u00f6r veritaban\u0131na y\u00fcklenir. Bir kullan\u0131c\u0131 bir sorgu yapt\u0131\u011f\u0131nda, sorgu da bir vekt\u00f6re d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr ve veritaban\u0131ndaki vekt\u00f6rlerle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. En benzer vekt\u00f6rlere sahip veriler, LLM’ye girdi olarak verilir ve LLM, bu bilgilere dayanarak bir yan\u0131t \u00fcretir. Bu s\u00fcre\u00e7, LLM’lerin bilgiye do\u011frudan eri\u015fim sa\u011flamas\u0131na imkan vererek daha g\u00fcvenilir ve bilgilendirici cevaplar olu\u015fturmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, farkl\u0131 t\u00fcrlerde verileri y\u00f6netme konusunda olduk\u00e7a esnektir. Metin verileri yan\u0131nda, resim, ses ve video gibi multimedya verileri de vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcp bu veritabanlar\u0131nda saklanabilir. Bu da, \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc RAG uygulamalar\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesine olanak tan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir g\u00f6rsel sorgulama sistemi, bir resmin vekt\u00f6r temsilini kullanarak, veritaban\u0131nda bulunan benzer resimleri bulabilir. <\/p>\n

Bir\u00e7ok farkl\u0131 vekt\u00f6r veritaban\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc bulunmaktad\u0131r. Bunlardan baz\u0131lar\u0131; Pinecone, Weaviate, Milvus ve FAISS’dir. Her birinin kendine \u00f6zg\u00fc \u00f6zellikleri ve performans karakteristikleri vard\u0131r. Se\u00e7ilecek veritaban\u0131, projenin gereksinimlerine ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ihtiya\u00e7lar\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015fir.<\/p>\n

\u00d6zetle, vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, RAG sistemlerinin temel yap\u0131 ta\u015flar\u0131ndan biridir. LLM’lerin bilgiye eri\u015fimini ve bilgiyi kullanma yetene\u011fini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rarak daha ak\u0131ll\u0131 ve kullan\u0131\u015fl\u0131 uygulamalar\u0131n geli\u015ftirilmesini sa\u011flarlar. Bu teknolojinin gelecekte daha da geli\u015ferek hayat\u0131m\u0131z\u0131n bir\u00e7ok alan\u0131nda kullan\u0131lmas\u0131n\u0131 bekliyorum. Daha fazla bilgi edinmek i\u00e7in fatihsoysal.com<\/a> adresini ziyaret edebilirsiniz.<\/p>\n

Faydal\u0131 bulabilece\u011finiz kaynaklar:<\/p>\n