Modern AI uygulamalarında embeddings kullanımı ve rolü

AI’da gömme işlemlerinin rolünü anlamak için verilere geometri merceğinden bakmak gerekir. Bir metin parçası işlendiğinde, sadece bir karakter dizisi olarak saklanmaz. Bunun yerine, her sayının verinin anlamının belirli bir özelliğini veya boyutunu temsil ettiği uzun bir sayı listesi olan bir vektöre eşlenir. Tipik bir yüksek boyutlu uzayda, bu vektörler yüzlerce veya binlerce boyuta sahip olabilir. “Kahve” ve “espresso” gibi anlamsal olarak benzer kelimeler veya kavramlar, bu uzayda “kahve” ve “bisiklet” gibi ilişkisiz kelimelerden daha yakın yerleştirilir. Bu uzamsal düzenleme, bir AI modelinin her olası eş anlamlı için açık bir insan programlaması olmadan anlam çıkarmasını sağlayan şeydir.

Pratik bir ortamda, bu sayısal vektörler önceden eğitilmiş sinir ağları tarafından oluşturulur. Örneğin, OpenAI veya Cohere gibi bir sağlayıcıdan bir API kullandığınızda, bir metin dizisi gönderir ve karşılığında bir vektör alırsınız. Bu vektör, bilginin özünü yakalayan girdinin sıkıştırılmış bir temsilidir. Bu vektörler yoğun olduğu için, yani listedeki sayıların çoğu sıfır değildir, matematiksel karşılaştırmalar için son derece verimlidirler. Bu verimlilik, milyonlarca belgeyi milisaniyeler içinde aramayı mümkün kılar. Model arama sırasında belgeleri okumaz; sadece hangi belge vektörlerinin sorgu vektörüne en yakın olduğunu hesaplar.

Geleneksel arama motorları, kelimelerin tam olarak geçtiği yerlere bakan sözcüksel eşleşmeye dayanır. Bir kullanıcı “patlak lastik nasıl tamir edilir” araması yaparsa, yararlı bir makalenin başlığı “Patlak bisiklet tekerleğinin onarımı” ise geleneksel bir sistem zorlanabilir. Gömme işlemleri, temel niyete odaklanarak bu sorunu çözer. “Tamir etmek” ve “onarım” ile “patlak lastik” ve “patlak tekerlek” vektör uzayında benzer bölgeleri işgal ettiğinden, AI kelimeleri eşleştirmeden bile içeriğin alakalı olduğunu belirleyebilir. Anahtar kelimelerden kavramlara geçiş, modern arama deneyimlerinin son kullanıcı için neden daha sezgisel ve yararlı hissettirdiğinin temel nedenidir.

Pazarlama bağlamında bu, ürün açıklamalarınızın bir müşterinin kullanabileceği her olası anahtar kelimeyi içermesi gerekmediği anlamına gelir. Shopify mağazanız “sürdürülebilir ev giyimi” satıyorsa, gömme işlemleriyle desteklenen anlamsal bir arama motoru, bu ürünleri “çevre dostu rahat kıyafetler” gibi sorgular için doğal bir şekilde ortaya çıkarabilir. Bu, SEO ekiplerinin kapsamlı eş anlamlılar listesi oluşturma yükünü azaltır ve içeriğin doğal ve okunabilir kalmasını sağlar. İşletmeler için anlamsal aramanın uygulanması genellikle daha yüksek dönüşüm oranlarına yol açar çünkü kullanıcılar sorguları belirsiz veya teknik olarak hatalı olsa bile aradıklarını bulurlar.

Öneri motorları, hem ürünlerin hem de kullanıcıların profillerini oluşturmak için gömme işlemlerini kullanır. Örneğin, bir yayın hizmeti her filmi türüne, ruh haline, yönetmenine ve izleyici açıklamalarına göre bir vektör olarak temsil edebilir. Aynı zamanda sistem, o kişinin izlediği filmlere dayalı bir kullanıcı vektörü oluşturur. Kullanıcı vektörü ile mevcut film vektörleri arasındaki benzerliği hesaplayarak, AI kullanıcının zevkine uygun içerik önerebilir. Bu süreç gerçek zamanlı olarak gerçekleşir, böylece önerilerin kullanıcı yeni içerikle etkileşime girdikçe güncellenmesine olanak tanır ve önerilerin mevcut ilgi alanlarıyla alakalı kalmasını sağlar.

E-ticarette yaygın bir model, gömme işlemleri kullanılarak önemli ölçüde geliştirilebilen “müşteriler ayrıca satın aldı” bölümüdür. Sadece işlem geçmişine bakmak yerine, sistem ürünlerin görsel ve metinsel gömme işlemlerine bakabilir. Bir müşteri belirli bir tarzda modern bir lamba bakıyorsa, sistem daha önce hiç birlikte satın alınmamış olsalar bile tasarım estetiği açısından benzer vektör temsillerine sahip diğer ürünleri bulabilir. Bu, basit işbirlikçi filtrelemenin ötesine geçerek ürün özelliklerinin ve estetik çekiciliğin daha derin bir şekilde anlaşılmasını sağlayan daha çeşitli ve sofistike çapraz satış fırsatlarına olanak tanır.

Temel zorluklardan biri gömme modelinin kendisinin seçimidir. Tüm modeller eşit yaratılmamıştır; bazıları kısa cümleler için optimize edilmişken, diğerleri uzun belgelerin anlamını yakalamada mükemmeldir. Bir işletme, tıbbi cihazlar veya hukuk hizmetleri gibi yüksek teknik bir alan için genel internet metni üzerinde eğitilmiş bir model kullanırsa, gömme işlemleri belirli terminolojiyi doğru bir şekilde yakalamayabilir. Bu gibi durumlarda, vektörler arasındaki mesafe gerçek anlamsal ilişkiyi yansıtmayabilir. Bunu azaltmak için geliştiriciler bazen eğitim aşamasında alana özgü jargonlara maruz kalmış ince ayar veya uzmanlaşmış modeller kullanırlar.

Diğer bir teknik engel vektörlerin yönetimidir. Gömme işlemleri büyük sayı dizileri olduğundan, bunları saklamak ve aramak vektör veritabanları olarak bilinen özel bir altyapı gerektirir. Pinecone, Milvus veya Weaviate gibi ürünler özellikle bu amaç için tasarlanmıştır. Satırlarda ve sütunlarda tam eşleşmeler arayan geleneksel SQL veritabanlarından farklı olarak, bu veritabanları “en yakın komşu” aramaları için optimize edilmiştir. Bu altyapıyı kurmak ve sürdürmek, geleneksel web geliştirmeden farklı bir beceri seti gerektirir ve genellikle gecikme, dizin türleri ve yüksek boyutlu verileri bellekte tutmanın maliyeti ile ilgili hususları içerir.

Anlamsal bir arama hattı oluşturmak veri hazırlığı ile başlar. Öncelikle ürün açıklamaları, blog makaleleri veya SSS girişleri gibi aranabilir hale getirmek istediğiniz metni çıkarmanız gerekir. Bu metin daha sonra ilgili vektörleri oluşturmak için bir gömme modelinden geçirilir. Bu vektörlere sahip olduğunuzda, bunları orijinal içerik veya bir referans kimliği ile birlikte bir vektör veritabanında saklarsınız. Bir kullanıcı bir arama sorgusu girdiğinde, bu sorgu da aynı model kullanılarak bir vektöre dönüştürülür. Vektör veritabanı daha sonra vektörleri sorgu vektörüne en çok benzeyen belgeleri bulmak için bir benzerlik araması gerçekleştirir.

Tipik bir e-ticaret sitesi için bu, yeni ürünlerin vektörleştirildiği ve dizine eklendiği gece senkronizasyonunu içerebilir. Shopify gibi bir platform kullanıyorsanız, mağazanızın veritabanı ile Pinecone gibi bir vektör hizmeti arasındaki iletişimi yönetmek için bir ara yazılım uygulaması kullanabilirsiniz. Bu kurulum, arama sonuçlarınızın müşterileriniz için ön uç deneyimini yavaşlatmadan her zaman güncel olmasını sağlar. Ayrıca, gömme işlemlerini kullanarak, bir kullanıcının fotoğraf yüklediği ve sistemin benzer görsel gömme işlemlerine sahip ürünleri bulduğu “görselle arama” gibi özellikleri kolayca ekleyebilir, daha etkileşimli bir alışveriş deneyimi yaratabilirsiniz.