Embedding Nedir? Vektör Gömme ve Vektör Veritabanı Basitçe

Embedding nedir?

Embedding, bir metnin, görselin ya da sesin anlamını koruyarak sayı dizisine, yani vektöre çevirme yöntemidir. Anlamca yakın içerikler bu sayı uzayında birbirine yakın durur. Böylece bilgisayar kelimeleri harf harf değil, anlam yakınlığıyla karşılaştırır. Vektör veritabanı ise bu sayı dizilerini saklar ve en yakın olanları hızla bulur.

Bunu şöyle düşünün: bir kütüphanede kitapları alfabetik sıraya değil, konularına göre raflara dizdiniz. "Kedi bakımı" kitabı "köpek eğitimi" kitabının yanına düşer, "vergi mevzuatı" ise çok uzakta kalır. Embedding, her içeriğe bu uzaydaki adresini veren koordinattır.

Bu yazıda embedding nedir sorusunu sade bir dille açıyoruz. Ardından vektör veritabanının rolünü, anahtar kelime aramasıyla farkını ve işletmenizde nerede işe yarayacağını anlatıyoruz. Yazının sonunda uygulamaya geçmeden önce kullanabileceğiniz bir kontrol listesi bulacaksınız.

Embedding nedir sorusunu bir harita benzetmesiyle nasıl anlatırız?

Bir şehir haritasında her mekanın bir enlem ve boylamı vardır. İki mekanın koordinatlarına bakarak aralarındaki mesafeyi hesaplarsınız. Embedding de aynı mantıkla çalışır, ancak harita iki boyutlu değil, yüzlerce boyutludur. Her boyut, anlamın soyut bir yönünü temsil eder.

Örneğin "iade koşulları" ile "ürünü geri göndermek istiyorum" cümleleri ortak kelime taşımaz. Yine de aynı konuyu anlatırlar. Embedding modeli bu iki cümleyi haritada yan yana koyar. Bir kelime listesi bunu göremez, çünkü yalnızca harf eşleşmesine bakar.

Bu benzetmenin bir sınırı var. Haritadaki koordinatları siz seçmezsiniz, model eğitim sırasında öğrenir. Dolayısıyla tek bir boyutun "ne anlama geldiğini" insan gözüyle okuyamazsınız. Önemli olan, tek tek sayılar değil, iki vektör arasındaki yakınlıktır.

Dolayısıyla embedding nedir sorusunun kısa cevabı şudur: anlamı ölçülebilir bir konuma çeviren bir temsil. Aynı fikri farklı cümlelerle anlattığınızda bile konumlar birbirine yakın kalır.

Embedding nasıl çalışır?

Bir embedding modeli, çok büyük metin ve görsel koleksiyonlarında hangi içeriklerin birlikte geçtiğini öğrenir. Bu eğitim sonunda modele bir cümle verdiğinizde sabit uzunlukta bir sayı listesi döner. Bu listeyi kendi başınıza yorumlamazsınız, ama başka listelerle karşılaştırırsınız.

Fikrin kökeni kelime vektörlerine dayanır. Araştırmacılar kelimeleri bağlamdan öğrenilen vektörlerle temsil edince, benzer anlamlı kelimelerin yakın durduğunu gösterdi. Bu çizginin öncü çalışmalarından biri arXiv üzerindeki kelime vektörlerinin verimli tahminine dair makaledir. Günümüzdeki modeller kelime yerine tüm cümleyi ya da paragrafı tek vektöre indirger.

Süreci üç adımda özetleyebiliriz:

1. Metni küçük parçalara, yani token dizilerine ayırırsınız. Token kavramını token nedir yazımızda ayrıca anlattık.
2. Model bu parçaları okur ve her içerik için tek bir vektör üretir.
3. Sonra bu vektörleri saklar, yeni bir sorgu geldiğinde sorgunun da vektörünü üretip en yakın vektörleri listelersiniz.

Önemli ayrıntı şudur: sorgu ve içerik aynı modelle vektöre dönüşmelidir. Farklı modellerin ürettiği vektörler aynı haritada durmaz, yani karşılaştırılamaz.

Vektörün boyutu ne anlama gelir?

Boyut, bir vektörün kaç sayıdan oluştuğunu gösterir. Daha çok boyut genellikle anlamın daha ince ayrımlarını taşıyabilir. Ancak her boyut depolama alanı ve hesaplama süresi demektir. Bu yüzden büyük bir boyut her zaman daha iyi bir seçim sayılmaz.

Bazı sağlayıcılar çıktı boyutunu kısaltmanıza izin verir. Resmi belgelerde, boyutu küçültmenin depolamayı ve hesaplamayı azalttığı, kalitede ise çoğu durumda küçük bir kayıp yarattığı anlatılır. Güncel boyut seçeneklerini Google yapay zeka geliştirici belgelerinden ve OpenAI embedding rehberinden kontrol edin, çünkü modeller ve varsayılanlar değişir.

Pratik kural basittir. Önce sağlayıcının önerdiği varsayılan boyutla başlayın, kendi verinizde deneme yapın ve gerekiyorsa küçültün. Küçültmenin kaliteyi gerçekten düşürüp düşürmediğini yalnızca kendi sorgularınızla ölçebilirsiniz.

Bir başka ayrıntı, sorgu ve belge için farklı görev türleri tanımlayan sağlayıcılardır. Arama gibi asimetrik işlerde sorguyu ve belgeyi farklı biçimde işaretlemeniz önerilir. Kümeleme gibi simetrik işlerde ise ikisine aynı biçimi uygularsınız. Bu bilgiyi her zaman modelin kendi belgesinden doğrulayın.

Benzerlik nasıl ölçülür?

İki vektörün ne kadar yakın olduğunu bir matematiksel ölçüyle hesaplarız. En yaygın ölçü kosinüs benzerliğidir. Bu ölçü iki vektörün uzunluğuna değil, gösterdikleri yöne bakar. Aynı yöne bakan vektörler benzer anlam taşır.

Resmi belgeler de kosinüs benzerliğini önerir ve değerin eksi bir ile bir arasında değiştiğini belirtir. Bire yakın değer yüksek benzerlik, sıfıra yakın değer ilgisizlik demektir. Bazı sağlayıcılar vektörleri önceden normalleştirir. Bu durumda kosinüs benzerliği ile öklid uzaklığı aynı sıralamayı verir.

• Kosinüs benzerliği: yön yakınlığına bakar, metin araması için en yaygın seçimdir.
• Öklid uzaklığı: iki nokta arasındaki düz mesafeyi ölçer.
• İç çarpım: normalleştirilmiş vektörlerde kosinüs ile aynı sıralamayı verir ve hızlı hesaplanır.

Özetle, hangi ölçüyü seçeceğinizi çoğu zaman vektör veritabanının varsayılanı ve embedding modelinin belgesi belirler. Kendi başınıza formül yazmanız gerekmez.

Embedding modeli ile sohbet modeli arasındaki fark nedir?

Sohbet modeli, yani büyük dil modeli, size metin üretir. Embedding modeli ise metin üretmez, yalnızca sayı listesi döndürür. İkisi farklı işler için eğitilmiştir ve çoğu zaman ayrı çağrılır. Örneğin bir yardım merkezi aramasında embedding modeli doğru makaleyi bulur, sohbet modeli de bulunan makaleyi özetler.

Embedding modelleri genellikle uzun bir cevap yazmak zorunda olmadıkları için daha hafif çalışır. Ancak bu bir kural değildir. Güncel boyut ve maliyet bilgisi için sağlayıcının resmi belgesine bakın. Önemli olan iki işi karıştırmamaktır: sohbet modeline vektör sormazsınız, embedding modelinden de cevap beklemezsiniz.

Bu ayrım, ekiplerde en sık yaşanan yanlış anlamalardan birini çözer. "Yapay zekaya belgelerimi verdim" cümlesi çoğu zaman şunu anlatır: belgeleri embedding modeliyle vektöre çevirdik, soru gelince en yakın parçaları bulduk ve sohbet modeline verdik. Yani model belgeleri ezberlemedi, o anda önüne konanı okudu.

Vektör veritabanı nedir?

Vektör veritabanı, embedding vektörlerini saklamak ve bir sorgu vektörüne en yakın olanları hızlıca bulmak için tasarlanmış veritabanıdır. Her kayıt bir vektör ile birlikte metin, adres ya da kategori gibi ek bilgi taşır. Sorguya "en benzer on kaydı getir" dersiniz, sistem de yakınlık sırasına göre cevap verir.

Pek çok vektör veritabanı, vektörün yanında filtreleme de sunar. Örneğin yalnızca belirli bir dildeki, belirli bir kategorideki ya da belirli bir yetki grubuna açık kayıtlar arasında arama yaparsınız. Bu özellik, farklı müşterilerin verisini aynı koleksiyonda tutarken birbirinden ayırmak için çok işe yarar.

Milyonlarca vektörün hepsini tek tek karşılaştırmak yavaştır. Bu yüzden vektör veritabanları yaklaşık en yakın komşu araması adı verilen yöntemler kullanır. Bu yöntemler vektörleri akıllı bir dizin yapısında gruplar, böylece her sorguda tüm koleksiyonu taramazsınız. Karşılığında sonuç, mükemmel sıralamadan çok az sapabilir.

Küçük projelerde ayrı bir vektör veritabanı şart değildir. Birkaç bin kaydı bellekte ya da mevcut veritabanınızın vektör eklentisinde tutabilirsiniz. Koleksiyon büyüdükçe özel bir sisteme geçmek mantıklı hale gelir.

Vektör veritabanı sıradan bir veritabanının yerini tutar mı?

Hayır, tutmaz. İlişkisel veritabanı sipariş, stok ve müşteri gibi kesin kayıtlar için tasarlanmıştır. Bir siparişin toplamını yaklaşık bulmak istemezsiniz. Vektör veritabanı ise "buna en çok benzeyen şey hangisi" sorusunu yanıtlar ve yaklaşık sonuç kabul eder.

Gerçek projelerde iki sistem birlikte çalışır. Ürün fiyatı, stok durumu ve yetki bilgisi klasik veritabanında kalır. Ürün açıklamalarının vektörleri ise vektör veritabanında durur. Sorgu geldiğinde önce vektör aramasıyla adayları bulur, ardından klasik veritabanından güncel fiyatı ve stoğu okursunuz.

Bu ayrım önemlidir, çünkü embedding bir bilgiyi saklamaz, yalnızca anlamsal konumunu saklar. Fiyat gibi sık değişen veriyi vektöre gömerseniz, her değişiklikte yeniden vektör üretmeniz gerekir.

Anahtar kelime araması ile anlamsal arama arasındaki fark nedir?

Anahtar kelime araması, sorgudaki kelimelerin belgede geçip geçmediğine bakar. Anlamsal arama ise sorgunun ve belgenin vektörlerini karşılaştırır. İlki "tam eşleşme" konusunda güçlüdür, ikincisi "aynı şeyi başka sözcüklerle anlatma" konusunda.

Uygulamada en sağlam yaklaşım ikisini birleştirmektir. Buna karma arama diyoruz. Model numarası gibi kesin ifadeleri kelime araması, "ürünü geri vermek istiyorum" gibi doğal cümleleri embedding yakalar. Sonuçları tek listede birleştirirsiniz.

Embedding nedir ve RAG içinde hangi rolü oynar?

RAG, yani geri getirme destekli üretim, bir dil modeline cevap yazmadan önce şirket belgelerinden ilgili parçaları getirmenizi sağlar. Bu getirme adımının motoru embedding ve vektör aramasıdır. Soru vektöre çevrilir, en yakın belge parçaları bulunur, model bu parçalara bakarak cevap yazar.

Yani embedding, RAG zincirinin "doğru sayfayı bulan" halkasıdır. Cevabı yazan kısım dil modelidir. Getirme zayıfsa, model ne kadar güçlü olursa olsun yanlış ya da eksik kaynakla çalışır. Konuyu ayrıntısıyla RAG nedir yazımızda işledik, bu yüzden burada tekrar etmiyoruz.

RAG kavramının akademik kaynağı, bilgi yoğun doğal dil görevleri için geri getirme destekli üretim makalesidir. Dil modelinin kendisini merak ediyorsanız büyük dil modelleri yazımıza göz atın.

Embedding hangi alanlarda kullanılır?

Resmi belgeler embedding için benzer başlıkları sayar: arama, kümeleme, öneri, sınıflandırma ve anormallik tespiti. Her biri aynı temel fikre dayanır. İki şeyin vektörü yakınsa, anlamca da yakındırlar.

Üstelik aynı vektörleri birden çok işte kullanabilirsiniz. Ürün açıklamaları için bir kez ürettiğiniz vektörler hem site içi aramada hem benzer ürün önerisinde hem de yinelenen kayıt temizliğinde işe yarar.

• Anlamsal arama: kullanıcının sorusuna kelimeler uyuşmasa da doğru içeriği getirir.
• Öneri sistemleri: bir ürünün vektörüne yakın ürünleri "bunları da beğenebilirsiniz" olarak sunar.
• Kümeleme: yüzlerce müşteri yorumunu konu gruplarına ayırır.
• Sınıflandırma: bir destek talebini etiket vektörlerine yakınlığına göre kategoriye koyar.
• Anormallik tespiti: hiçbir gruba benzemeyen, yani vektörü uzakta kalan kayıtları öne çıkarır.
• Tekrar eden içerik bulma: birbirine çok benzeyen iki ürün açıklamasını yakalar.

Metin dışında görsel ve ses de vektöre dönüşebilir. Aynı uzayda hem metin hem görsel temsil eden modeller için multimodal yapay zeka yazımıza bakabilirsiniz.

Bir e-ticaret sitesinde ürün araması nasıl işler?

Bu bölümdeki örnek senaryo kurgusaldır, gerçek bir müşteri sonucu değildir. Bir mutfak ürünleri mağazası düşünün. Ziyaretçi arama kutusuna "sebze doğramak için pratik alet" yazıyor. Ürün başlıklarında ise "mandolin dilimleyici" ve "çok amaçlı rendeleyici" geçiyor.

Kelime araması bu sorguda boş dönebilir, çünkü ortak sözcük yoktur. Embedding tabanlı arama ise sorgunun vektörünü üretir, ürün açıklamalarının vektörleriyle karşılaştırır ve doğrama aletlerini yakın bulur. Ziyaretçi aradığını ilk sayfada görür.

1. Ürün başlığı, açıklaması ve kategorisini birleştirip her ürün için bir vektör üretirsiniz.
2. Vektörleri, ürün kimliğiyle birlikte vektör veritabanına yazarsınız.
3. Ziyaretçi arama yaptığında sorgu vektörünü üretir, en yakın ürünleri çekersiniz.
4. Fiyat, stok ve kampanya bilgisini klasik veritabanından okuyup listeye eklersiniz.
5. Tıklama ve satın alma verisine bakarak sıralamayı düzenli olarak gözden geçirirsiniz.

E-ticarette yapay zekanın diğer kullanım alanları için e-ticaret için yapay zeka çözümümüze göz atabilirsiniz.

Destek makaleleri için anlamsal arama nasıl kurulur?

İkinci örnek senaryo yine kurgusaldır. Bir yazılım şirketinin yardım merkezinde çok sayıda makale var. Müşteriler "faturamı nereden indiririm" diye soruyor, makalenin başlığı ise "Ödeme geçmişi ve belgeler" olabilir.

Önce makaleleri anlamlı parçalara bölersiniz. Bir parça tek bir fikri anlatmalı, ne çok kısa ne çok uzun olmalıdır. Çok uzun parça farklı konuları karıştırır, çok kısa parça bağlamı kaybeder. Her parçanın başlığını ve kaynağını da yanında saklarsınız.

Sonra parçaları vektöre çevirip kaydedersiniz. Müşteri soru sorduğunda en yakın üç beş parçayı gösterirsiniz. Bu noktada isterseniz bir dil modeli bu parçalardan kısa bir cevap yazar. Kaynak bağlantısını her zaman cevabın altında göstermenizi öneririz, böylece müşteri orijinal makaleye ulaşır.

Ayrıca arama kutusuna yazılan ama sonuç bulunamayan soruları kaydedin. Bu liste, yardım merkezinizde hangi konunun eksik olduğunu gösterir. Yani embedding hem arama aracı hem de içerik planı için bir geri bildirim kaynağıdır.

Bu tür bir kurumsal bilgi arama sistemini nasıl kurguladığımızı kurumsal bilgi asistanı sayfamızda anlatıyoruz.

Parçalama embedding kalitesini nasıl etkiler?

Uzun bir belgeyi tek vektöre çevirirseniz, belgenin bütün konuları birbirine karışır ve vektör bulanık bir ortalama haline gelir. Bu yüzden belgeyi parçalara böler, her parça için ayrı vektör üretirsiniz. Parçalama, embedding nedir sorusunun uygulamadaki en az konuşulan ama en etkili tarafıdır.

İyi bir parça tek bir fikri bütün olarak taşır. Başlığa göre bölmek çoğu zaman paragraf sayısına göre bölmekten daha iyi sonuç verir. Ayrıca komşu parçalar arasında küçük bir örtüşme bırakmak, cümlenin tam ortasından kesilmesinin zararını azaltır.

• Her parçanın yanında belge başlığını ve kaynak adresini saklayın.
• Tabloları ve listeleri bölmeyin, tek parça olarak tutun.
• Çok kısa parçalardan kaçının, çünkü bağlam taşımazlar.
• Çok uzun parçalardan da kaçının, çünkü vektörleri bulanıklaşır.

Doğru parça boyutunu önceden bilemezsiniz. Küçük bir deneme kümesinde iki üç farklı boyutu karşılaştırmak, tahminden çok daha güvenilir bir yoldur.

Embedding aramasının kalitesini nasıl test edersiniz?

Arama sonuçlarının iyi göründüğünü hissetmek yeterli değildir. Ölçmek için gerçek kullanıcı sorularından oluşan küçük bir test kümesi hazırlarsınız. Her soru için hangi belgenin doğru cevap olduğunu önceden yazarsınız. Sonra sistemin o belgeyi ilk sonuçlar arasında getirip getirmediğine bakarsınız.

1. Müşteri e-postalarından, destek kayıtlarından ve site içi aramalardan gerçek sorular toplayın.
2. Her soruya doğru belgeyi elle eşleştirin.
3. Sistemi çalıştırıp doğru belgenin ilk birkaç sonuçta çıkıp çıkmadığını kaydedin.
4. Başarısız soruları inceleyin; sorun parçalamada mı, modelde mi, yoksa içerikte mi, ayırt edin.
5. Her değişiklikten sonra aynı kümeyle yeniden test edin.

Bu yöntem basit görünür, ancak projeyi tahminden çıkarıp kanıta taşır. Ayrıca farklı embedding modellerini yan yana karşılaştırmanızı mümkün kılar. Böylece "hangisi daha iyi" tartışması, kendi verinizdeki sonuçla kapanır.

Embedding nedir sorusu içerik yazarları için neden önemlidir?

Yapay zeka destekli arama ve yanıt sistemleri çoğunlukla içeriği parçalara bölüp anlamsal olarak eşleştirir. Bu çalışma biçimini her sistem için kesin olarak bilemeyiz, ancak mantığı bellidir: sorunun anlamına en yakın parça öne çıkar. Dolayısıyla içerik yazarı için embedding nedir sorusu, "yazım biçimim bu eşleşmeyi nasıl etkiler" sorusuna dönüşür.

Pratik sonuç şudur: her bölümü tek bir soruyu cevaplayacak şekilde yazın. Başlığı açık bir soru ya da net bir konu olsun. İlk cümlede cevabı verin, ardından ayrıntıya girin. Böylece bölümün tek başına okunduğunda da anlamı eksiksiz kalır.

• Bir paragrafta tek bir fikir anlatın.
• Zamirle başlayan, bağlamı önceki cümleye bırakan paragraflardan kaçının.
• Terimleri ilk geçtikleri yerde açıklayın.
• Aynı konuyu farklı sayfalara dağıtmak yerine tek güçlü sayfada toplayın.

Bu yaklaşım yalnızca makineler için değil, okurlar için de iyidir. Üretken arama motorlarına uyum konusunu üretken motor optimizasyonu yazımızda ayrıca ele aldık.

Embedding hangi terimlerle karıştırılır?

Yapay zeka sözlüğünde birbirine yakın görünen çok terim var. Karışıklık genellikle her terimin işlem hattında farklı bir yerde durmasından kaynaklanır. Aşağıdaki tablo farkları tek bakışta gösteriyor.

İnce ayar ile embedding arasındaki ayrımı merak ediyorsanız fine-tuning ve LoRA yazımıza bakın. Kısa cevap şudur: bilgiye erişim için genellikle getirme, davranış ve üslup için ince ayar düşünün.

Embedding sistemlerinin sınırları ve riskleri nelerdir?

Embedding güçlü bir araçtır, ancak sihirli değildir. Sınırlarını bilmek, yanlış beklentiyle proje başlatmanızı önler.

• Kesin eşleşme zayıflığı: model numarası, kod ya da özel ad gibi ifadelerde anlamsal arama tek başına yetersiz kalabilir.
• Model bağımlılığı: embedding modelini değiştirirseniz tüm içeriği yeniden vektöre çevirmeniz gerekir.
• Eskiyen içerik: belgeyi güncelleyip vektörü yenilemezseniz, arama eski bilgiyi getirir.
• Dil ve alan farkı: model bir dilde ya da uzmanlık alanında zayıfsa, benzerlik sonuçları da zayıflar.
• Gizlilik: vektörler özgün metinden geri çıkarılabilir bilgi taşıyabilir, bu yüzden hassas veriyi sıradan bir belge gibi korumalısınız.

Dahası, yüksek benzerlik doğruluk anlamına gelmez. En yakın parça konuyla ilgili olabilir ama yanlış ya da eski olabilir. Dil modeli bu parçaya dayanarak cevap yazarsa yapay zeka halüsinasyonu riski sürer. Bu yüzden kaynak göstermek ve belirsiz durumda "bilmiyorum" dedirtmek iyi bir pratiktir.

Bir başka risk, önyargıdır. Embedding modelleri eğitim verisindeki kalıpları öğrenir. Bu kalıplar bazı konularda dengesiz ya da kalıp yargılara yaslanan benzerlikler üretebilir. Özellikle insanlarla ilgili kararlarda, örneğin özgeçmiş eleme gibi alanlarda, sonuçları insan kontrolü olmadan kullanmayın.

Kişisel veri içeren belgelerde KVKK ve benzeri mevzuata uymanız gerekir. Bu yazı hukuki danışmanlık değildir; uygulamadan önce hukuk danışmanınıza başvurun.

Embedding maliyetini nasıl düşünmelisiniz?

Maliyet üç kalemden oluşur: vektör üretme, vektörleri saklama ve arama yapma. Vektör üretme genellikle işlenen metin miktarına göre ücretlendirilir. Güncel fiyatları sağlayıcının resmi sayfasından kontrol edin, çünkü bu rakamlar sık değişir ve biz burada rakam vermiyoruz.

İçeriğinizi bir kez vektöre çevirirsiniz. Sonrasında yalnızca değişen belgeler için yeniden üretim gerekir. Sorgu tarafında ise her aramada küçük bir vektör üretimi vardır. Yani maliyetin büyük kısmı çoğu projede ilk yükleme sırasında oluşur.

• Boyut büyüdükçe depolama ve arama maliyeti artar.
• Çok küçük parçalar kayıt sayısını şişirir, depolamayı büyütür.
• Sık sorulan sorular için sonuçları önbelleğe almak tekrar eden hesaplamayı azaltır.
• Değişmeyen belgeleri yeniden vektöre çevirmeyin; yalnızca değişenleri güncelleyin.

Bir de gizli maliyet vardır: emek. Verinin temizlenmesi, parçalama kararları ve düzenli test, çoğu projede model ücretinden daha çok zaman alır. Bu yüzden bütçeyi planlarken yalnızca API faturasına değil, ekibinizin harcayacağı zamana da bakın.

Token ve API maliyeti mantığını OpenAI API kullanım rehberimizde de bulabilirsiniz.

Uygulamaya başlamadan önce hangi kontrol listesini izlemelisiniz?

Bir embedding projesine başlamadan önce aşağıdaki maddeleri ekibinizle birlikte yanıtlayın. Her madde, sonradan pahalıya mal olacak bir hatayı erkenden yakalamanızı sağlar.

1. Hangi soruya cevap arıyorsunuz? Örneğin "müşteri doğru makaleyi bulsun" gibi ölçülebilir bir hedef yazın.
2. Veriniz nerede duruyor ve kim güncelliyor? Güncelleme sahibi belli olmayan içerik çabuk eskir.
3. Hangi alanlar gizli? Kişisel veri ve ticari sır içeren belgeleri baştan ayırın.
4. İçeriği hangi büyüklükte parçalayacaksınız? Küçük bir örnek kümede iki üç seçeneği deneyin.
5. Kesin eşleşme gereken alanlar var mı? Varsa karma aramayı planlayın.
6. Başarıyı nasıl ölçeceksiniz? Gerçek kullanıcı sorularından otuz kırk örnek derleyip doğru sonucun ilk sırada çıkıp çıkmadığına bakın.
7. Modeli değiştirmeniz gerekirse yeniden vektör üretme planınız hazır mı?
8. Kaynak göstermeyi ve "bulamadım" cevabını tasarladınız mı?

Bu listenin her maddesini yanıtlayabiliyorsanız, küçük bir deneme sürümüne geçmeye hazırsınız demektir.

Embedding projelerinde en sık hangi hatalar yapılır?

Sahada en çok gördüğümüz hatalar teknik değil, planlama hatalarıdır. Ekipler çoğu zaman önce aracı seçer, sonra problemi tanımlar. Oysa sıra tersine olmalıdır.

• Ölçüm yapmadan canlıya çıkmak: aramanın iyi çalıştığını tahmin etmek yerine örnek sorularla test edin.
• Parçaları rastgele bölmek: bir cümlenin ortasından kesilen parça anlamını yitirir.
• Eski sürümleri bırakmak: aynı konuda iki farklı sürüm varsa, arama ikisini de getirir.
• Yalnızca vektör aramasına güvenmek: kesin ifadeler için kelime aramasını da ekleyin.
• Sorgu ve içerik için farklı modeller kullanmak: bu durumda benzerlik skorları anlamsız hale gelir.

Örneğin bir ekip yardım makalelerini bölerken tabloları ortadan kesmişti diyelim. Arama bu parçaları getirse bile, kullanıcı yarım tablodan bir şey anlayamaz. Parçalamayı içeriğin yapısına göre yapmak bu sorunu çözer.

Bir diğer sık hata, güncelleme düzenini unutmaktır. Belgeler değiştiğinde vektörleri yenileyen bir süreç yoksa, arama haftalar içinde eski bilgiyi getirmeye başlar. Her belgeye bir sahip atayın ve değişiklikte vektörün otomatik yenilenmesini planlayın. Ayrıca silinen belgenin vektörünün de silindiğinden emin olun, çünkü hayalet kayıtlar kullanıcıyı olmayan sayfalara yönlendirir.

Sonuç olarak embedding nedir sorusundan sonra ilk adım ne olmalı?

Embedding, anlamı sayıya çeviren ve benzerliği hesaplanabilir kılan bir temel yapı taşıdır. Vektör veritabanı bu vektörleri saklar ve hızlıca arar. Arama, öneri, kümeleme ve RAG gibi pek çok uygulama aynı fikre yaslanır.

İlk adım olarak tek bir somut problem seçin: site içi arama, destek makaleleri ya da ürün önerisi. Küçük bir veri kümesiyle deneyin, sonuçları gerçek sorularla ölçün ve gerekirse karma aramaya geçin. Model adlarını, boyutları ve fiyatları sağlayıcının resmi belgesinden kontrol edin.

Projenizi birlikte planlamak isterseniz, yapay zeka ve otomasyon hizmetlerimiz sayfasından bize ulaşabilirsiniz. Talha Aslan ve ekibi olarak önce hedefinizi, sonra verinizi, en sonda aracı konuşuruz.