Vektör veritabanları, metinlerin, görsellerin veya ürünlerin anlamını temsil eden sayı listeleri olan gömülü vektörleri saklar ve benzer anlama sahip öğeleri hızla bulur. Pazarlamada bunlar; anlamsal site içi aramayı, içerik önerilerini, kopya içerik tespitini, iç bağlantı önerilerini ve AI asistanları için veri getirmeyi güçlendirir. Pilottan üretime geçmek, çoğunlukla veri hazırlığı, model seçimi, değerlendirme ve maliyetleri doğru yönetmek anlamına gelir.
OpenAI’nin metin gömme modelleri, Google Gemini gömülü vektörleri, Cohere Embed veya sentence-transformers ailesinden açık modeller gibi bir gömme modeli, bir metin parçasını birkaç yüz ila birkaç bin sayıdan oluşan bir vektöre dönüştürür. Benzer anlama sahip metinler bu uzayda birbirine yakın konumlanır, bu nedenle “Antalya’ya ucuz uçuşlar” ve “Antalya için uygun fiyatlı biletler” az sayıda ortak kelime paylaşsalar bile birbirine yakın dururlar. Bir vektör veritabanı bu vektörleri indeksler ve milisaniyeler içinde “buna en yakın olan nedir?” sorusuna yanıt verir.
Özel bir vektör veritabanına ihtiyacınız var mı?
Her zaman değil. Seçenekler üç gruba ayrılır.
- Halihazırda kullandığınız veritabanlarına eklemeler: PostgreSQL için pgvector, MySQL HeatWave’de vektör araması, MongoDB Atlas Vector Search, Redis vektör araması.
- Vektör desteğine sahip arama motorları: Elasticsearch, OpenSearch ve Algolia gibi barındırılan arama hizmetleri.
- Özel vektör veritabanları: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus ve Chroma.
On binlerce veya yüz binlerce öğeye sahip bir pilot proje için pgvector gibi bir eklenti genellikle yeterlidir ve yeni bir sistem kurmaktan kaçınmanızı sağlar. Özel veritabanları; büyük ölçekte, yoğun filtreleme ihtiyaçlarında veya bir ekip vektör özelliklerine sahip yönetilen bir barındırma hizmeti istediğinde mantıklıdır.
Hangi pazarlama kullanım durumları bir pilot proje için değerlidir?
Anlamsal site içi arama
Ziyaretçiler ürün adlarınızı değil, ne demek istediklerini yazarlar. Gömülü vektör tabanlı arama, belirsiz veya yanlış yazılmış sorgular için ilgili öğeleri bulur. Bunu anahtar kelime aramasıyla birleştirmek, hibrit arama olarak bilinir ve genellikle her ikisinden de tek başına daha iyi sonuç verir.
İlgili içerik ve ürünler
Ortak etiketler yerine anlama dayalı “Bunlar da ilginizi çekebilir” blokları. Manuel etiketlemenin tutarsız olduğu binlerce gönderiye sahip bloglar için yararlıdır.
Kopya içerik ve yamyamlık tespiti
Her sayfayı gömülü vektöre dönüştürmek, aynı konuyu hedefleyen neredeyse aynı makale kümelerini ortaya çıkarır. Bunlar birleştirme veya yönlendirme için adaydır.
İç bağlantı önerileri
Her sayfa için en yakın anlamsal komşular doğal bağlantı hedefleridir. Hangi bağlantıların uygun olduğuna yine bir editör karar verir.
AI asistanları için veri getirme
Retrieval-augmented generation (RAG), doğru pasajları bulmaya bağlıdır; vektör indeksi bu getirme katmanıdır.
Pilot kontrol listesi
- Bir kullanım durumu ve arama çıkış oranı veya ilgili öğelere tıklama gibi bir başarı ölçütü tanımlayın.
- Kaynak verileri temizleyin: Gömme işleminden önce şablonları, gezinme metnini, çerez bildirimlerini ve kopyaları kaldırın.
- Birimi belirleyin: tam sayfalar, bölümler veya paragraflar. Uzun sayfalar genellikle parçalara bölünmeye ihtiyaç duyar.
- Bir gömme modeli seçin ve dillerinizde test edin; çok dilli performans değişiklik gösterir.
- Her vektörle birlikte meta verileri saklayın: URL, dil, tarih, kategori, ürün durumu.
- Bir insan uzmanın beklediği sonuçlarla 50 ila 100 gerçek sorgudan oluşan bir test seti oluşturun.
- Lansmandan önce bu test setinde vektör, anahtar kelime ve hibrit aramayı karşılaştırın.
Pilot ve üretim arasında ne ters gider?
Pilotlar genellikle temiz bir anlık görüntü üzerinde çalışır. Üretimde canlı veriler vardır ve sorunlar orada ortaya çıkar.
- Eski vektörler: içerik değişir ancak gömülü vektörler değişmez. Yayınlarken ve güncellerken yeniden gömün.
- Model değişiklikleri: farklı gömme modellerinden gelen vektörler karşılaştırılamaz. Modelleri değiştirmek her şeyi yeniden gömmek anlamına gelir.
- Filtreleme: kullanıcılar sonuçların dillerine, bölgelerine veya stoktaki ürünlerle sınırlı olmasını bekler; filtreler sorgunun bir parçası olmalı, sonradan uygulanmamalıdır.
- Maliyet artışı: gömme işlemi öğe başına ucuzdur ancak sık yeniden indeksleme ile artar; depolama ve sorgu maliyetleri hacimle ölçeklenir.
- Çok dilli karışıklık: İngilizce sayfalarla eşleşen bir Türkçe sorgu teknik olarak doğru olabilir ancak yararsızdır; diller arası sonuçlar amaçlanmadıkça dile göre filtreleyin.
Üretim kontrol listesi
- İçerik oluşturma, güncelleme ve silme olaylarında gömme işlemini otomatikleştirin.
- Gömme modelini sürümleyin ve sürümü her vektörle saklayın.
- Sorgu gecikmesini ve sonuç kalitesini test setiyle düzenli olarak izleyin.
- Sıfır sonuçlu ve düşük benzerlikli sorguları kaydedin; bunlar eksik içeriği ortaya çıkarır.
- İndeks herkese açık olmayan bir şey içeriyorsa erişim kontrolü ayarlayın.
- Model değişikliğinin bir acil durum değil, planlı bir görev olması için yeniden oluşturma prosedürünü belgeleyin.
Alien Road vektör veritabanlarını ve gömülü vektörleri nasıl uygular
Tipik bir çalışmada, AI optimizasyon ekibimiz gömülü vektörleri önce içerik analizi, ardından kullanıcıya yönelik özellikler için kullanır. Keşif, müşterinin sitesinin taranması ve diller ile güncelleme sıklığı dahil olmak üzere içerik ve ürün verilerinin envanterinin çıkarılmasıyla başlar.
Kurulum genellikle müşterinin mevcut veritabanında bir vektör eklentisi ile başlar, bu da altyapıyı basit tutar. İçeriği temizleyip parçalara ayırır, gömer ve ilk analizleri çalıştırırız: kopya kümeleri, iç bağlantısı olmayan yetim sayfalar ve zayıf kapsama sahip konular. Bu bulgular doğrudan SEO ve içerik planlarına beslenir.
Kullanıcıya yönelik arama veya öneriler için, müşteri ekibiyle birlikte sorgu test setini oluşturur ve herhangi bir şeyi açmadan önce yaklaşımları karşılaştırırız. Ölçüm; arama çıkış oranlarını, önerilere tıklamaları ve arama kullanıcılarından gelen dönüşümleri takip eder. Aylık raporlar, içerik yapılacaklar listesi olarak en iyi sıfır sonuçlu sorguları içerir.
Veri bilimi ekibi olmadan sonuç kalitesini nasıl değerlendirirsiniz?
Basit ve tekrarlanabilir tutun. Her test sorgusu için bir uzmanın bekleyeceği üç ila beş sonucu listeleyin. Sorguyu çalıştırın ve bunların kaçının ilk beş sonuçta göründüğünü kaydedin. Sorgular arasında ortalamasını alın ve yaklaşımları bu tek sayı üzerinden karşılaştırın. Parçalama, model veya sıralamadaki her değişiklikten sonra yeniden çalıştırın.
Sonuçları okuyarak bir mantık kontrolü ekleyin. Sayılar, gömülü vektörü her şeyin merkezine yakın olduğu için her sorguda görünen çok uzun bir sayfa gibi garip davranışları gizleyebilir.
Bir vektör kurulumu ne kadara mal olur?
Birkaç bin sayfalık bir site için maliyetler mütevazıdır. Tüm içeriği ticari bir API aracılığıyla bir kez gömmek genellikle az maliyetlidir ve pgvector ile mevcut bir PostgreSQL veritabanında depolama neredeyse hiçbir şey eklemez. Maliyetler hacim, yeniden indeksleme sıklığı ve sorgu trafiği ile artar ve yönetilen vektör veritabanları plana bağlı olarak depolama, hesaplama veya sorgular üzerinden ücret alır. Kendi rakamlarınızla tahmin edin: öğeler, ortalama uzunluk, güncelleme oranı ve günlük beklenen aramalar, ardından güncel fiyatlandırma sayfalarını kontrol edin.
Bu hafta nereden başlamalı
En çok ziyaret edilen 500 sayfanızın başlıklarını ve ilk paragraflarını dışa aktarın. Kısa bir komut dosyası veya not defteri kullanarak bunları herhangi bir ana akım gömme modeliyle gömün ve en yüksek benzerliğe sahip çiftleri bulun. İlk yirmi çifti okuyun. Birkaçı aynı arama sorgusu için rekabet eden neredeyse kopya makalelerse, somut bir içerik temizleme göreviniz ve gömülü vektörlerin neler gösterebileceğine dair çalışan bir kanıtınız var demektir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu