Vektör Veritabanı

Vektör veritabanı, içerikleri anahtar kelime olarak değil, anlamlarını yansıtan sayı dizileri (vektörler) olarak saklayan bir veri deposudur. Böylece, tamamen farklı kelimeler kullansalar bile içerik olarak benzer metinleri bulur. RAG'in ve anlamsal aramanın teknik omurgasıdır.

Vektör veritabanı nedir?

Klasik bir veritabanı tam terimleri arar: “teslim süresi” yazan biri, yalnızca tam olarak bu kelimeyi içeren kayıtları bulur. Bir vektör veritabanı farklı çalışır. Her içeriği bir embedding, yani anlamı yakalayan bir sayı dizisi olarak saklar. Bir aramada kelimeleri değil, anlamları karşılaştırır ve böylece farklı biçimde ifade edilmiş eşleşmeleri de bulur, örneğin “Paketim ne zaman gelir?” sorusunu kargo süresine ilişkin bir metinle.

Anlamsal arama nasıl çalışır

Okuma sırasında her belge embedding'lere dönüştürülür ve vektör veritabanına kaydedilir. Biri bir soru sorduğunda, bu da bir embedding'e çevrilir. Veritabanı, soru vektörüne en yakın vektörleri arar ve içerik olarak en uygun yerleri geri verir. Bir RAG sistemindeki erişim adımını oluşturan tam da budur.

Bu, yapay zeka bilgi tabanları için neden önemli

Anlamsal arama olmadan bir müşterinin soruyu tam olarak dokümantasyonda yazdığı gibi sorması gerekirdi. Bir vektör veritabanıyla yapay zeka, gündelik dilde, yazım hatalarında ya da eş anlamlılarda da doğru yeri bulur. Bu, bir yapay zeka chatbot'unu ancak gerçekten kullanışlı kılar ve bir yapay zeka halüsinasyonu riskini düşürür, çünkü yanıt gerçek bulgu yerlerine dayanır.

SendSeven'de vektör araması

SendSeven, entegre yapay zeka asistanı olan bir Unified Messaging platformudur. Bilgi tabanınız anlamsal arama için hazırlanır; böylece yapay zeka, tam anahtar kelimelere bağlı kalmak yerine her talebe uygun içerikleri bulur. İçeriklerinizi siz işlersiniz, arkasındaki tekniği SendSeven üstlenir. Bilgi tabanınızı nasıl dolduracağınızı bilgi tabanı kılavuzu gösterir. KVKK/GDPR uyumlu, Made in Germany. 14 gün ücretsiz deneyin.