Vektör Veritabanlarının Gücünü Anlamak

Dijital çağın hızla ilerlediği ve Yapay Zeka’nın birçok sektörde dönüşüme öncülük ettiği bu dönemde yaşıyoruz. Semantik aramadan öneri sistemlerine kadar YZ uygulamaları giderek daha karmaşık hale geliyor. Bu, özellikle veri yönetimi söz konusu olduğunda kendi zorluklarını da beraberinde getiriyor. İşte burada devreye vektör veritabanları giriyor. Vektör veritabanları, YZ modelleri tarafından üretilen vektör embeddings’in karmaşıklığıyla başa çıkabilen özelleşmiş bir veritabanı türüdür. Semantik arama algoritmaları, bu tür veritabanları ile entegre bir şekilde çalışabilir, böylece kullanıcı sorguları daha etkili ve anlamlı bir şekilde işlenebilir. Bu yazıda, Pinecone’un bu konuda kapsamlı rehberinden esinlenerek, semantik arama ve vektör veritabanlarının ne olduğu ve beraber nasıl kullanılacağına değineceğim.

Pinecone logo

Vektör Embeddings Nedir?

Vektör veritabanlarına dalmadan önce, vektör embeddings’in ne olduğunu anlamak önemlidir. Bunlar, Large Language Models (LLM) gibi YZ modelleri tarafından üretilen yüksek boyutlu vektörlerdir. Semantik bilgi taşırlar ve YZ’nin bağlamı anlaması ve karmaşık görevler için uzun vadeli hafıza oluşturması için kritiktir. Zorluk, bu embeddings’in etkin bir şekilde saklanması ve sorgulanmasıdır. İşte burada vektör veritabanları devreye girer.

Peki Neden Vektör Veritabanlarına İhtiyaç Duyuyoruz?

Geleneksel scalar-based (skaler tabanlı) veritabanları, temel olarak sayılar, metinler ve tarihler gibi basit, tek boyutlu veri tiplerini işler. Bu tür veritabanları, yapılandırılmış veri setlerinde oldukça etkilidir; ancak, vektör embeddings’in karmaşıklığına ve yüksek boyutluluğuna uygun değildirler. Bu nedenle, makine öğrenimi ve semantik arama gibi uygulamalarda, bu veritabanları yetersiz kalabilir. Onlar, genellikle gerçek zamanlı analiz ve karmaşık sorgu işlemleri için optimize edilmemişlerdir, bu da onları vektör embeddings’in etkin bir şekilde işlemek için uygun olmamalarına yol açar.

Vektör İndeksi mi Vektör Veritabanı mı?

FAISS (Facebook AI Benzerlik Araması) gibi bir vektör indeksi kullanarak işimi görmüş olmaz mıyım?” diye merak edebilirsiniz. Vektör indeksleri, arama ve getirme işlemlerini iyileştirebilir, ancak veri yönetimi, meta veri depolama ve gerçek zamanlı güncellemeler gibi temel veritabanı yeteneklerinden yoksundurlar. Vektör veritabanları, bağımsız vektör indekslerine göre birkaç avantaj sunar:

• Veri Yönetimi: Veriyi eklemek, silmek ve güncellemek için özellikler sunarlar, bu da vektör verisinin yönetimini kolaylaştırır.
• Meta Veri Depolama: Daha ince taneli sorgular için ek meta veri saklayabilirler.
• Ölçeklenebilirlik: Büyüyen veri hacimleriyle ölçeklenebilirler ve dağıtılmış ve paralel işlem için daha iyi destek sunarlar.
• Gerçek Zamanlı Güncellemeler: Yeni veri için tam yeniden indeksleme gerektiren bağımsız vektör indekslerinin aksine, vektör veritabanları gerçek zamanlı güncellemeleri destekler.

FAISS Homepage

Bir Vektör Veritabanı Nasıl Çalışır?

Vektör veritabanları, geleneksel veritabanlarından farklı bir şekilde çalışır. Tam eşleşmeler için sorgu yapmak yerine, sorgu ile en çok benzer olan vektörü bulmak için bir benzerlik metriği uygularlar. Approximate Nearest Neighbor (ANN) araması için bir dizi algoritma kullanırlar, aramayı ‘hashing’, ‘quantization’ veya ‘graph-based search’ gibi tekniklerle optimize ederler.

Yaygın Algoritmalar

1. Random Projection: Daha hızlı arama için verinin boyutunu azaltır.
2. Product Quantization (PQ): Vektörün her bir parçasının temsilini basitleştiren bir veri sıkıştırma tekniğidir.
3. Locality-Sensitive Hashing (LSH): Benzer vektörleri gruplar yerleştirerek daha hızlı arama yapılmasını sağlar.
4. Hierarchical Navigable Small World (HNSW): Etkili arama için hiyerarşik, ağaç benzeri bir yapı oluşturur.(Bununla ilgili ekstra yazı yazmayı hedefliyorum)

HNSW’nin katmanlı grafiği

Ek söylenebilecek özellikler:

• Meta Veri Filtreleme: Vektör veritabanları, daha ayrıntılı sorgular için ayrı bir meta veri indeksi tutarlar.
• Performans ve Hata Toleransı: Yüksek performans ve hata toleransı sağlamak için parçalama ve replikasyon kullanırlar.
• Monitoring: Veritabanının performansını, sağlığını ve genel durumunu izlemek için güzel izleme sistemleri vardır.
• Erişim Kontrolü: Dahili veri güvenliği özellikleri ve erişim kontrol mekanizmaları sunarlar.
• API ve SDK’lar: Kullanıcı dostu arayüzler ve SDK’lar, geliştiricilerin veritabanıyla etkileşimde bulunmasını kolaylaştırır.

YZ uygulamaları geliştikçe, vektör veritabanlarının önemi de giderek artıyor. Geleneksel veritabanları ve bağımsız vektör indekslerinin sınırlamalarını zorlayarak, vektör embeddings’i yönetmek için üstün bir çözüm sunuyorlar.