Vektör Veritabanları ve Gömme İş Akışları Rehberi

Gömme, bir model tarafından üretilen metin, resim veya diğer verilerin sayısal bir temsilidir. Benzer konular hakkındaki metinler benzer vektörler alır, bu nedenle “Roma’ya ucuz uçuşlar” ve “İtalya bütçeli uçak bileti” hiçbir ortak kelime olmasa bile birbirine yakın sonuçlanır. Gömme modelleri OpenAI, Google, Cohere, Voyage AI tarafından ve Hugging Face’in MTEB liderlik tablosunda listelenenler gibi açık modeller olarak sunulur.

Bir vektör veritabanı, bu vektörleri kaynak metinleri ve meta verileriyle birlikte saklar ve milisaniyeler içinde “buna en yakın olan nedir?” sorusunu yanıtlar. Seçenekler arasında Pinecone, Weaviate Cloud ve Qdrant Cloud gibi yönetilen hizmetler, PostgreSQL için pgvector gibi uzantılar ve ekiplerin halihazırda kullanıyor olabileceği Elasticsearch, OpenSearch, MongoDB Atlas ve BigQuery gibi araçlardaki vektör arama özellikleri bulunur.

Gömmeler, anlamın anahtar kelimelerden daha önemli olduğu her yerde yardımcı olur:

• Aynı arama niyeti için rekabet eden neredeyse kopya blog gönderilerini bulmak.
• İlgili makaleler arasında iç bağlantılar önermek.
• Eşanlamlıları ve soruları anlayan site içi aramayı güçlendirmek.
• Bir destek veya satış sohbet robotunu, geri alma ile artırılmış üretim olarak bilinen şirket belgelerine dayandırmak.
• Anahtar kelime listelerini veya müşteri geri bildirimlerini temalara göre kümelemek.
• Tutarsız isimlendirmeye sahip kataloglardaki ürünleri sorgularla eşleştirmek.

Temel süreç çoğu görev için aynıdır:

• İçeriği toplayın: gönderileri, sayfaları, ürünleri veya biletleri kimlikler, URL’ler ve dil ve kategori gibi meta verilerle dışa aktarın.
• Temizleyin: gezinmeyi, altbilgileri, komut dosyalarını ve her şeyin benzer görünmesini sağlayacak tekrarlanan şablon metinlerini kaldırın.
• Parçalara ayırın: uzun belgeleri birkaç yüz kelimelik pasajlara, ideal olarak başlıklarda bölün.
• Gömün: her parçayı bir gömme modeline gönderin ve vektörü kimliği ve meta verileriyle saklayın.
• Dizinleyin: vektörleri dil veya içerik türü gibi meta veri filtreleriyle vektör veritabanına yükleyin.
• Sorgulayın: soruyu veya kaynak metni aynı modelle gömün ve en yakın parçaları alın.
• Gözden geçirin: sonuçların bir örneğini elle kontrol edin ve parçalara ayırmayı veya filtreleri ayarlayın.

Belgeler ve sorgular için aynı modeli kullanmak şarttır. Farklı modellerden gelen vektörler farklı uzaylarda yaşar ve karşılaştırılamaz.

Parçalara ayırma kaliteyi belirler

Çok uzun parçalar birkaç konuyu tek bir vektörde bulanıklaştırır; çok kısa parçalar bağlamı kaybeder. H2 veya H3 başlıklarında bölmek genellikle makaleler için iyi çalışır, pasajın konusunu koruması için her parçaya sayfa başlığı eklenir. Taahhütte bulunmadan önce gerçek sorgularda iki veya üç boyutu test edin. Yanıtlar bir sınırda olduğunda komşu parçalar arasında bir veya iki cümlelik örtüşme de yardımcı olur.

Bir içerik denetimi için, sinyali seyrelten tam gövde yerine başlıktan, girişten ve başlıklardan oluşturulmuş makale başına bir vektör gömün. Her makale için en yakın komşularını alın ve benzerlik eşiğinin üzerindeki çiftleri işaretleyin. Doğru eşik modele ve içeriğe bağlıdır, bu yüzden birkaç seviyedeki çiftleri gözden geçirerek ayarlayın.

İşaretlenen çiftler daha sonra birleştirmeye, yönlendirmeye, farklılaştırmaya veya her ikisini de tutmaya karar veren bir editöre gider. Birleştirilen sayfalar, tutulan sürüme 301 ile yönlendirilmelidir. Gömme adımı, binlerce gönderi arasında adayları dakikalar içinde bulur; editoryal karar hala her sayfanın arkasındaki arama niyetini bilen bir kişiye ihtiyaç duyar.

Her makaleyi gömün ve her gönderi için aynı dilde ve yayınlanmış durumda olan en yakın beş ila on tanesini alın. Bunları editöre, eşleşen pasajla birlikte öneri olarak sunun, böylece çapa metni doğal bir şekilde seçilebilir. noindex olarak işaretlenmiş sayfaları ve zayıf bağlantı hedefleri olan çok kısa sayfaları hariç tutun.

Yeni bir içerik grubu yayına girdiğinde tekrar çalıştırın. Yeni gönderiler, daha eski ilgili makalelerden bağlantılar alır, bu da keşfedilmelerine ve taranmalarına yardımcı olur.

Birkaç sorun tekrar tekrar ortaya çıkar. Temizlikten kaçan şablon metni, ilişkisiz sayfaların benzer görünmesine neden olur. Bir dizindeki karışık diller, dile göre filtrelenmedikçe garip eşleşmeler üretir. Maliyetler yeniden gömme ile artar, bu yüzden vektörleri saklayın ve yalnızca değiştirilen içeriği yeniden gömün. Ve benzerlik gerçek değildir: alınan parçalara dayanan bir sohbet robotu bunları hala yanlış okuyabilir, bu yüzden yanıtların kaynak bağlantılara ve incelemeye ihtiyacı vardır.

Gizlilik de geçerlidir. Barındırılan bir gömme API’sine gönderilen müşteri biletleri ve CRM notları sistemlerinizden ayrılır. Veri şartları uygun olan sağlayıcıları veya hassas materyaller için kendi ortamınızda barındırılan açık modelleri kullanın.