Vektör veritabanı (Vector Database), metin, görsel, ses veya diğer veri türlerinin embedding adı verilen sayısal vektör temsillerini depolamak ve bunlar arasında anlam benzerliğine göre hızlı arama yapmak için geliştirilmiş özel bir veritabanıdır. Geleneksel veritabanları verileri anahtar kelime veya tam eşleşmeye göre ararken, vektör veritabanları içeriklerin anlamsal benzerliğini değerlendirir. Örneğin “otomobil”, “araba” ve “taşıt” kelimeleri farklı yazılsa bile benzer anlam taşıdıkları için birbirine yakın sonuçlar olarak bulunabilir.
Bu teknoloji özellikle RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemlerinin temel bileşenlerinden biridir. Belgeler önce embedding modelleriyle sayısal vektörlere dönüştürülür, ardından vektör veritabanına kaydedilir. Kullanıcı bir soru sorduğunda soru da embedding’e çevrilir ve en benzer içerikler saniyeler içinde bulunarak büyük dil modeline aktarılır. Böylece yapay zekâ yalnızca eğitim verilerine değil, güncel ve kuruma özel bilgilere de erişebilir.
Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma ve Qdrant günümüzde en yaygın kullanılan vektör veritabanları arasında yer almaktadır. Bu sistemler; semantik arama, öneri sistemleri, belge sorgulama, sohbet botları ve kurumsal bilgi yönetimi gibi birçok yapay zekâ uygulamasında kritik bir rol üstlenmektedir.
Yorumlar (0)