Gömülü vektörler metinleri, görselleri veya ürünleri anlamı yakalayan sayı listelerine dönüştürür ve vektör veritabanları bunları saklar, böylece bir sistem tam kelimeler yerine anlamca benzer öğeleri bulabilir. Bunlar semantik arama, öneriler ve içeriğinizden yanıt veren AI asistanları için benimsenmeye değerdir. Tam filtreleme, raporlama ve işlemler için geleneksel veritabanları doğru araç olmaya devam eder.
Birçok ekip, AI sohbet botları aracılığıyla vektör veritabanlarını duyar ve bunların gerekli olduğunu varsayar. Çoğu zaman bir arama motoru veya mevcut veritabanı zaten vektör özellikleri sunar ve yeni bir sisteme gerek kalmaz.
Gömülü vektörler nasıl çalışır?
OpenAI, Google, Cohere veya Hugging Face’deki açık modeller gibi bir gömülü vektör modeli, bir içerik parçasını okur ve yüzlerce veya binlerce sayıdan oluşan bir vektör çıktısı verir. Benzer anlama sahip metinler bu alanda birbirine yakınlaşır. Bir sorgu aynı şekilde gömülür ve sistem en yakın saklanan vektörleri bulur.
Bu yüzden “yürüyüş için su geçirmez ceket” araması, kelimeler farklı olsa bile “dağ patikaları için yağmurluk” olarak tanımlanan bir ürünü bulabilir. Anahtar kelime araması, eş anlamlılar elle ayarlanmadıkça bunu kaçırırdı.
Ana vektör veritabanı seçenekleri nelerdir?
- Özel vektör veritabanları: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus ve Chroma.
- Mevcut veritabanlarına eklentiler: PostgreSQL için pgvector, MongoDB Atlas ve Redis’te vektör desteği.
- Vektör özelliklerine sahip arama motorları: Elasticsearch, OpenSearch ve Algolia’nın AI araması.
- Bulut hizmetleri: Google Vertex AI, Azure AI Search ve Amazon OpenSearch Service’te vektör araması.
Birçok şirket için mevcut bir PostgreSQL veritabanına pgvector eklemek veya zaten çalıştırdıkları bir arama hizmetinde vektör aramasını etkinleştirmek en basit yoldur.
Bu, geleneksel araçlarla nasıl karşılaştırılır?
Anahtar kelime araması
Klasik Elasticsearch veya bir sitenin yerleşik araması gibi anahtar kelime araması, kelimeleri eşleştirir. Hızlıdır, tahmin edilebilirdir ve ürün kodları, marka adları ve model numaraları gibi tam terimler için iyidir. Basit bulanık eşleşmenin ötesindeki eş anlamlılar, doğal dildeki sorular ve yazım hatalarıyla mücadele eder.
İlişkisel veritabanları ve SQL
SQL veritabanları tam sorguları yönetir: belirli bir değerin üzerindeki tüm siparişler, bir şehirdeki tüm müşteriler, aylara göre satışlar. Vektör araması bunu güvenilir bir şekilde yapamaz; tam eşleşmeleri değil, benzer öğeleri bulur.
Hibrit arama
Çoğu güçlü üretim sistemi her ikisini de birleştirir. Hibrit arama, anahtar kelime ve vektör aramasını birlikte çalıştırır ve sonuçları birleştirir, genellikle üzerinde bir yeniden sıralama modeli ile. Bu, kodlar ve isimler için tam eşleşmeleri korurken, doğal sorgular için anlam tabanlı eşleşmeyi ekler.
Bir pazarlama veya içerik ekibi ne zaman geçiş yapmalıdır?
- Site araması doğal dildeki sorgular için zayıf sonuçlar döndürür ve analitikler tıklanmayan birçok aramayı gösterir.
- Bir sohbet botu veya asistan, geniş bir yardım makalesi, ürün verisi veya belge setinden (RAG) yanıt vermelidir.
- Ürün önerileri sadece kategori etiketlerini değil, anlamca benzerliği yansıtmalıdır.
- İçerik ekipleri binlerce sayfa arasında ilgili veya kopya makaleleri bulmalıdır.
- Müşteri geri bildirimleri birçok dilde temalara göre gruplandırılmalıdır.
Ne zaman geçiş yapmamalısınız?
- Katalog veya içerik kütüphanesi küçüktür ve eş anlamlılarla iyi bir anahtar kelime araması çalışıyordur.
- Sorgular çoğunlukla tamdır: SKU’lar, parça numaraları, sipariş ID’leri.
- Ekip, içerik değiştiğinde güncellenen bir gömülü vektör hattını sürdüremez.
- Gerçek sorun, hiçbir arama yönteminin düzeltemeyeceği zayıf içerik veya eksik ürün verisidir.
Son nokta ağırlığı hak ediyor. Ürün açıklamaları zayıfsa, semantik arama zayıf açıklamaları daha akıllıca eşleştirecek ve sonuçlar yine de hayal kırıklığı yaratacaktır.
Uygulamada çalıştırmak için ne gerekir?
Çalışan bir sistem bir hatta ihtiyaç duyar: içeriği mantıklı parçalara bölün, her parçayı gömün, dil, kategori ve güncelleme tarihi gibi meta verilerle saklayın ve içerik değiştiğinde yeniden gömün. Sorgular, örneğin sadece stoktaki ürünleri veya kullanıcının dilindeki makaleleri döndürmek için filtrelere ihtiyaç duyar. Değerlendirme, model veya parçalama değiştiğinde kontrol edilen, bilinen iyi cevaplara sahip gerçek sorgulardan oluşan bir test setine ihtiyaç duyar.
Maliyetler gömme çağrılarını, depolamayı ve sorgu hacmini içerir. İçerik siteleri için genellikle mütevazıdır ancak büyük kataloglar ve sık güncellemelerle büyür.
Alien Road, müşteriler için gömülü vektörleri nasıl uygular
Tipik bir çalışmada keşif, anahtar kelime eşleşmesinin nerede başarısız olduğunu görmek için site arama günlükleri ve destek sorularıyla başlar. Başarısızlıklar çoğunlukla eş anlamlılar ve doğal ifadelerden kaynaklanıyorsa, gömülü vektörler güçlü bir adaydır; eksik içerikten kaynaklanıyorsa, önce içerik düzeltilir.
Kurulum genellikle, tam terimlerin çalışmaya devam etmesi için hibrit sıralama ile pgvector veya müşterinin arama hizmeti gibi mevcut bir yığına vektör araması ekler. İçerik projeleri için gömülü vektörler, yakın kopya makaleleri bulmak ve iç bağlantıları planlamak için dahili olarak da kullanılır. Ölçüm, sabit bir test sorgusu seti kullanarak arama başarı oranını, sıfır sonuç oranını ve aramadan gelen dönüşümleri öncesi ve sonrası ile karşılaştırır. Raporlama, iyileşen ve hala başarısız olan sorguları listeler.
İçerik operasyonları için gömülü vektörler
Arama ve sohbet botlarının ötesinde, gömülü vektörler günlük içerik işine yardımcı olur. Binlerce makaleyi yöneten bir içerik ekibi, her sayfayı gömebilir ve aramada genellikle birbirleriyle rekabet eden yakın kopya kümeleri bulabilir. Aynı vektörler, ilgili makaleler arasında iç bağlantılar önerebilir ve kapsanmayan konuları ortaya çıkarabilir.
Bu tür bir dahili kullanım, müşteri odaklı aramadan daha düşük risklidir, çünkü hatalar bir şey değişmeden önce editörler tarafından gözden geçirilir. Bu, genellikle ziyaretçilerin kullanacağı bir şey inşa etmeden önce gömülü vektörlerin kendi içeriğinde nasıl davrandığını öğrenmek isteyen bir ekip için en iyi ilk projedir.
Gömülü vektör modeli seçimi
Taahhüt etmeden önce kendi sorgularınızda iki veya üç gömülü vektör modelini test edin. Çok dilli içerik, bu dillerde eğitilmiş bir modele ihtiyaç duyar; bazı modeller Türkçe veya Arapçayı diğerlerinden çok daha iyi yönetir. Modelleri daha sonra değiştirmek her şeyi yeniden gömmek anlamına gelir, bu yüzden erken yapılan kısa bir karşılaştırma yeniden çalışmayı önler.
Karışık gömülü vektörlerin asla aynı indekste bitmemesi için her saklanan vektörle model adını ve sürümünü kaydedin.
Bu hafta nereden başlamalı
Son üç aya ait site arama sorgularınızı dışa aktarın ve tıklanmayan aramalara göre sıralayın. İlk 50’sini okuyun.
Her birini eş anlamlı sorunu, eksik içerik sorunu veya kod veya isim sorunu olarak işaretleyin. Eş anlamlı sorunları baskınsa, herhangi bir şey satın almadan önce küçük bir örneklemde semantik aramayı test edin; mevcut arama sağlayıcınız zaten destekliyor olabilir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu