AI Sözlük
Vektör Veritabanı Nedir?
Vektör veritabanı, yüksek boyutlu embedding’leri indeksleyerek “en benzer vektörler hangileri?” sorgusunu hızlı cevaplar.
Tanım
Klasik veritabanı satır-sütun ve tam eşleşme sever. Vektör veritabanı ise “bu soruya anlamca en yakın parçalar” sorusuna yakındır. Belgeler embedding’e çevrilip saklanır; sorgu da embedding’e çevrilir ve yaklaşık en yakın komşu (ANN) araması yapılır. Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector gibi seçenekler bu işi görür. Vektör DB sihir değildir: kötü embedding ve kötü chunk ile mükemmel indeks bile çöp getirir. Hibrit arama (BM25 + vektör) birçok kurumsal senaryoda daha sağlamdır.
Ölçekte indeks türü (HNSW vb.), metadata filtreleri ve yeniden indeksleme stratejisi ops konusu olur.
Gizlilik: embedding’ler de hassas veri taşıyabilir; erişim kontrolü unutulmamalıdır.
Sık sorulanlar
Postgres yeter mi?
pgvector ile birçok orta ölçek işi görür. Çok büyük ölçek veya özel özellikler ayrı vektör DB gerektirebilir.
Sadece vektör araması yeter mi?
Sıkça hayır. Anahtar kelime + vektör hibriti nadir terimlerde daha iyi olur.