Vector Database Nedir?

Vector Database Nedir?

Vector database, verileri yüksek boyutlu vektörler şeklinde saklayıp benzerlik araması yapmayı kolaylaştıran veritabanı türüdür.

Embedding Nedir?

Bir metin embedding modeli tarafından sayısal bir vektöre dönüştürülebilir. Benzer anlamdaki metinler çoğunlukla vektör uzayında birbirine daha yakın olur.

Similarity Search

Kullanıcı bir soru gönderdiğinde soru da vektöre çevrilir. Veritabanında buna en çok benzeyen doküman parçaları aranır.

RAG'deki Rolü

Doküman → Chunk → Embedding → Vector DB
Soru → Embedding → Search → Context → LLM

Her Projede Gerekli mi?

Hayır. Küçük veri kümelerinde klasik SQL araması veya başka yöntemler yeterli olabilir. Vector database özellikle semantik arama ve büyük doküman koleksiyonlarında anlamlıdır.

Özet

Vector database'i "AI'ın hafızası" olarak basitleştirmek mümkündür; fakat teknik olarak asıl yaptığı şey vektörleri saklamak ve benzerlik tabanlı sorgulamayı kolaylaştırmaktır.