Vektör veritabanları, bir metin parçasının, bir görselin veya bir ürünün anlamını tanımlayan sayı listeleri olan embedding’leri saklar. Pazarlama ekipleri bunları benzer içeriği bulmak, müşteri sorularını doğru yanıtlarla eşleştirmek ve AI asistanlarına doğru bağlamı beslemek için kullanır. Pratik değer, tam kelimeler yerine anlama göre aramadır.
Basit bir ifadeyle embedding nedir?
Bir embedding modeli bir cümleyi okur ve genellikle birkaç yüz veya birkaç bin sayıdan oluşan uzun bir vektör döndürür. Benzer anlama sahip iki cümle, hiçbir kelime paylaşmasalar bile o alanda birbirine yakın biter. “Ucuz koşu ayakkabıları” ve “koşu için uygun fiyatlı spor ayakkabılar” birbirine yakın yerleşir.
OpenAI, Google, Cohere ve sentence-transformers ailesi gibi açık kaynaklı seçenekler dahil olmak üzere birçok sağlayıcı API aracılığıyla embedding modelleri sunar. Model seçimi tutarlılıktan daha az önemlidir. Kataloğunuzu bir modelle embedding’lerseniz, her sorguyu aynı modelle embedding’lemeniz gerekir, aksi takdirde mesafeler anlamını yitirir.
Vektör veritabanları bir pazarlama yığınında nereye sığar?
Vektör veritabanı, bu sayılar için depolama ve arama katmanıdır. Pinecone, Weaviate, Qdrant ve Milvus özel ürünlerdir. pgvector uzantısına sahip PostgreSQL, Elasticsearch ve OpenSearch de orta ölçekli siteler için genellikle yeterli olan vektör aramasını destekler.
Veritabanı bir soruyu çok hızlı yanıtlar: hangi depolanan öğeler bu yeni öğeye en yakındır? Pazarlamadaki yararlı olan her şey bu tek işlemin üzerine inşa edilmiştir.
- İçerik tekilleştirme: aynı sorgu için rekabet etmeden önce aynı konuyu kapsayan blog yazılarını bulun.
- İç bağlantı: her sayfa için en ilgili beş makaleyi önerin.
- Ürün önerileri: sadece kategoride değil, açıklamada da benzer olan öğeleri gösterin.
- Destek ve sohbet: bir chatbot yanıt yazmadan önce doğru yardım makalesini alın.
- Kitle araştırması: binlerce incelemeyi veya arama sorgusunu temalara göre gruplandırın.
Bu, anahtar kelime araçlarından nasıl farklıdır?
Anahtar kelime araçları dizeleri sayar. Arama motorları talebi sorguya göre bildirdiği için arama hacmi ve rekabet için hala doğru kaynaktırlar. Embedding’ler bu verilerin yerini almaz; onları düzenler.
Tipik bir örnek: 8.000 satırlık bir anahtar kelime dışa aktarımını okumak zordur. Her sorguyu embedding’lemek ve vektörleri kümelemek belki 60 grup oluşturur, her biri bir aday sayfa veya bölümdür. Bir stratejist grupları hala adlandırır ve önceliklere karar verir. Makine sadece elektronik tabloda günler süren sıralamayı yapar.
Alien Road vektör veritabanlarını ve embedding’leri nasıl uygular
Tipik bir çalışmada iş dört adımı izler ve her adımın müşterinin kontrol edebileceği yazılı bir çıktısı vardır.
Keşif
Envanterle başlıyoruz: her URL, başlığı, ana başlığı ve gövde metni, ayrıca son birkaç ay için Search Console sorguları. Bu aşamadaki soru basittir. Müşteri nerede örtüşme, zayıf kapsama veya kötü bağlantıdan muzdarip? Embedding’ler buna manuel okumadan daha hızlı yanıt verir, ancak bir kişi işaretlenen çiftleri gözden geçirir.
Kurulum
Çoğu site için mevcut bir PostgreSQL örneği içinde pgvector veya Qdrant Cloud gibi yönetilen bir hizmet kullanıyoruz. Metin birkaç yüz kelimelik parçalara bölünür, bir kez embedding’lenir ve URL ve dil ile saklanır. Küçük bir komut dosyası yalnızca içerik karması değişen sayfaları yeniden embedding’ler, böylece maliyetler öngörülebilir kalır.
Ölçüm
İlk rapor, model ve içerik stiline bağlı olduğu için site başına ayarladığımız bir benzerlik eşiğinin üzerindeki yakın kopya sayfa çiftlerini listeler. Ayrıca yetim sayfaları ve önerilen iç bağlantıları listeler. Sonuçlar, etkilenen URL’ler için Search Console tıklamaları ve gösterimleri kullanılarak değişikliklerden önce ve sonra karşılaştırılır.
Raporlama
Müşteriler kararları içeren bir sayfa alırlar: birleştir, yönlendir, yeniden yaz veya tut. Benzerlik puanlarını bir sıralama faktörü olarak sunmaktan kaçınıyoruz. Bunlar bir teşhistir ve rapor bunu belirtir.
Sınırlar nelerdir?
Embedding’ler anlamı mükemmel değil, kabaca yakalar. Olumsuzlama bilinen bir zayıf noktadır: “evcil hayvanlara izin veren oteller” ve “evcil hayvanlara izin vermeyen oteller” birbirine yakın durabilir. Ürün başlıkları gibi kısa metinler kendi başlarına az sinyal taşır, bu nedenle başlığı açıklama ve temel özelliklerle birlikte embedding’lemek yardımcı olur.
Dil başka bir sorundur. Çok dilli modeller Türkçe, Almanca ve İngilizceyi tek bir alanda yönetir, ancak kalite dil çiftine göre değişir. Tam bir katalogda sonuca güvenmeden önce bilinen çiftlerden oluşan bir örnekle test edin.
Son olarak, bir vektör veritabanı bir gerçeklik kaynağı değildir. Altta yatan sayfa yanlışsa, getirme adımı güvenle yanlış bilgi döndürecektir. İçerik kalitesi önce gelir.
Mantıklı bir ilk proje çaba açısından ne kadara mal olur?
Birkaç bin sayfalık bir site için teknik kurulum genellikle aylar değil, günler ile ölçülür. Ticari API’ler aracılığıyla embedding maliyetleri bu hacim için yazıldığı sırada düşüktür, ancak fiyatlar değişir, bu yüzden sağlayıcının güncel sayfasını kontrol edin. Daha büyük maliyet, kümelerin ve kopya çiftlerin insan tarafından gözden geçirilmesidir.
Yararlı bir kural: projenin bilgilendirmesi gereken bir karar seçin, örneğin hangi 50 yazının birleştirileceği. “Her şeye AI araması eklemeye” çalışan projeler, çıktının sahibi kimse olmadığı için durma eğilimindedir.
Kaçınılması gereken yaygın hatalar
- Depolanan veriler ve sorgular arasında embedding modellerini karıştırmak.
- Tüm sayfaları tek bir vektör olarak embedding’lemek, bu da birkaç konuyu tek bir noktada bulanıklaştırır.
- Filtreleme için ihtiyaç duyacağınız dil, tarih ve içerik türü gibi meta verileri atlamak.
- Benzerlik puanını sıralanmış bir kısa liste yerine mutlak bir gerçek olarak ele almak.
- İçerik düzenlemelerinden sonra yeniden embedding’lemeyi unutmak, böylece dizin yavaş yavaş canlı siteden uzaklaşır.
Bu hafta nereden başlanmalı
URL’lerinizi ve gövde metninizi dışa aktarın, bir açık kaynaklı embedding modeli seçin ve vektörleri bir test veritabanında pgvector’a yükleyin. En önemli on sayfanız için en yakın komşu sorgusu çalıştırın ve sonuçları okuyun. Komşular bir insan editör için anlamlıysa, kopya kontrolleri, iç bağlantı ve daha sonra oluşturacağınız herhangi bir asistan için bir getirme katmanı için temele sahipsiniz.
İlk çıktıyı küçük ve gözden geçirilebilir tutun. Üzerinde işlem yapılmış temiz bir örtüşen yazı listesi, kimsenin açmadığı bir panodan daha değerlidir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu