Günümüzde yapay zeka teknolojileri hızla gelişirken, farklı AI sistemlerinin birlikte çalışması halen ciddi bir sorun alanı olmaya devam ediyor. Farklı üreticilere veya çerçevelere (framework) ait yapay zeka ajanları genellikle ortak bir dil veya arayüz olmaksızın adalar misali izole çalışıyor. Bu durum, tıpkı HTTP standardı öncesindeki internet sayfalarının birbirinden kopuk olması gibi bir parçalanmaya yol açıyor. Kurumlar, bu izole AI çözümlerini bir araya getirmek istediklerinde her bir entegrasyon için kırılgan ve maliyetli özel bağlantılar geliştirmek zorunda kalıyor. Nitekim IBM’den Armand Ruiz, ortak bir standart olmadığında yapılan her entegrasyonun “pahalı bir bantla tutturma” operasyonuna dönüştüğünü belirtiyor. Bu nedenle, AI ajanlarının sorunsuz etkileşimini sağlamak amacıyla son dönemde standartlaşmayı hedefleyen açık protokoller geliştirilmeye başlandı. Bu tür protokoller, yapay zeka sistemlerinin nasıl bağlanıp iletişim kuracağına dair ortak kurallar getirerek, deneme amaçlı projelerden gerçek ve ölçeklenebilir çözümlere geçiş için gereken olgunluğu sektöre kazandırmayı hedefliyor.

Yakın zamanda öne çıkan üç önemli protokol – Anthropic şirketinin Model Context Protocol (MCP), IBM Research’ün Agent Communication Protocol (ACP) ve Google’ın Agent2Agent (A2A) protokolleri – standartlar oluşturarak yapay zeka projelerinde ölçeklenebilir sonuçlar elde etmeyi vaat ediyor. Uzmanlar, bu protokoller sayesinde son birkaç yıldaki sonuç vermeyen yapay zeka PoC (kavram kanıtlama) denemelerinin geride bırakılarak ölçülebilir bir ilerleme çağının başlayabileceğini belirtiyor. Xsolis şirketinden CTO Zach Evans, AI çağında standardizasyon çabalarının basit teknik detaylar değil, aksine “AI destekli geleceğimizin altyapısını” temsil ettiğini vurgulayarak bu girişimlerin önemine dikkat çekiyor. Standart protokoller, farklı sistem ve organizasyonlardaki yapay zeka ajanlarının sorunsuz biçimde iletişim kurmasını sağlayarak inovasyonu hızlandırıyor. Benzer şekilde Salesforce’tan Gary Lerhaupt da, standart protokoller olmadan şirketlerin dijital iş gücünden maksimum değeri elde edemeyeceğini veya bunun için kendi çözümünü geliştirmek zorunda kalıp teknik borcu artıracağını ifade ediyor. Ayrıca ortak protokoller, güvenlik ve ölçeklenebilirlik açısından kritik bir rol oynar; zira ajanların birbirini doğrulaması, veri alışverişi yapması ve karmaşık iş akışlarını koordine etmesi ancak ortak bir dil sayesinde mümkün hale gelir.

Bu içeriğimzde özellikle IBM Research tarafından geliştirilen ve Linux Vakfı tarafından desteklenen Agent Communication Protocol (ACP) standardına odaklanacağız. ACP’nin amacı nedir, nasıl çalışır, hangi sorunları çözer, kimler tarafından desteklenir ve mevcut diğer AI protokolleriyle nasıl bir ilişki içindedir gibi soruları yanıtlayacağız. Ayrıca geliştiriciler için ACP’nin neden önemli olduğuna değinip, protokolün mimari açıdan nasıl uygulanabileceğine dair örnekler, kurumsal kullanım senaryoları, açık kaynak ekosistemine katkı imkanları ve gelecekte beklenen teknik gelişmeleri ele alacağız.

ACP Nedir? Amacı ve Özellikleri

Agent Communication Protocol (ACP), IBM’in açık kaynak girişimi BeeAI projesi kapsamında ortaya konmuş bir yapay zeka ajan iletişim standardıdır. Temel amacı, günümüzün parçalı AI ajan ekosistemini ortak bir protokol etrafında birleştirerek ajanlar arası sorunsuz iletişim sağlamaktır. IBM’in ekosistem lideri Sandi Besen, ACP’yi “günümüz yapay zeka ajanlarının parçalı manzarasını birbirine bağlı ekip arkadaşlarına dönüştüren evrensel bir protokol” olarak tanımlıyor; bu sayede birlikte çalışabilirlik, yeniden kullanım ve ölçeklenebilirlik konusunda yeni seviyelerin kilidi açılıyor. Kısacası ACP, farklı takımlar, çerçeveler, teknolojiler ve organizasyonlardaki yapay zeka ajanlarının özgürce iş birliği yapmasına imkan tanıyan ortak bir dil sunar.

ACP standardı, 2024 sonunda duyurulan Anthropic’in Model Context Protocol (MCP) sonrasındaki doğal bir adım olarak görülebilir. MCP, bir AI modelinin harici araçlara ve verilere erişimi için açık bir standart getirirken, ACP birden fazla bağımsız yapay zeka ajanın nasıl çalışıp iletişim kuracağını tanımlar. Yani MCP bir modelin birçok araca erişimini düzenlerken, ACP birçok ajanın birbirine erişimini standartlaştırır. IBM Research ekibi, ACP için hedeflerinin “ajan iletişiminin HTTP’si’ni inşa etmek” olduğunu belirterek internette HTTP’nin oynadığı rol gibi, ACP’nin de AI ajan ekosisteminde temel altyapı olmasını amaçladıklarını vurguluyor.

ACP, açık yönetişim anlayışıyla geliştirilmektedir ve satıcı-bağımsız (vendor-neutral) bir standart olmayı hedefler. IBM, ACP’yi hayata geçirmek üzere geliştirdiği BeeAI adlı açık kaynak platformu 2025 yılının Mart ayında Linux Vakfı’na bağışlayarak projeyi kurumsal himayeden çıkarıp topluluk odaklı bir yapıya taşımıştır. Bu sayede ACP standardı, herhangi bir tedarikçiye bağımlılık yaratmadan geniş bir endüstri ekosisteminin katkısına açılmış durumdadır. ACP’nin yönetimi ve geliştirmesi, Linux Foundation AI & Data çatısı altında yürütülmekte ve protokolün evrimi açık topluluk katkılarıyla şekillenmektedir.

Teknik olarak ACP, halihazırda büyüyen bir ekosistemin parçasıdır ve REST tabanlı iletişim modelini kullanır. Yani, ACP üzerinde haberleşme standart HTTP istekleriyle gerçekleştirilir ve bu da üretim ortamlarına entegrasyonu son derece kolay hale getirir. Anthropic’in MCP protokolü iletişimde JSON-RPC formatını kullanırken, ACP’nin RESTful mimarisi sayesinde HTTP araçlarıyla (örn. tarayıcı, cURL, Postman) doğrudan etkileşim mümkün olur. Üstelik ACP ile çalışmak için herhangi bir özel SDK zorunlu değildir; standart web isteklerini kullanarak bir ACP ajanına erişebilir veya onu çağırabilirsiniz. (Kolaylık sağlaması için IBM tarafından sağlanan Python ve TypeScript SDK’ları mevcut, ancak kullanımı zorunlu değildir.)

ACP’nin öne çıkan diğer özelliklerine baktığımızda, çevrimdışı keşif (offline discovery) desteği dikkat çekiyor. Ajanlar, ACP arayüzü ile entegre edilirken kendi meta verilerini dağıtım paketlerine gömebilir; bu sayede çalışmadıkları (pasif) durumlarda bile diğer ajanlar tarafından keşfedilebilirler. Bu özellik, özellikle kaynakların dinamik olarak tahsis edildiği ve her zaman çevrimiçi olmayan “scale-to-zero” ortamlar için faydalıdır. ACP ayrıca doğası gereği asenkron iletişimi destekleyecek şekilde tasarlanmıştır (varsayılan iletişim modeli asenkrondur) ancak gerektiğinde eşzamanlı (senkron) istekler de yapılabilir. Uzun süren veya karmaşık görevlerde asenkron mesajlaşma ile ajanların paralel ve verimli çalışması sağlanırken, ihtiyaç duyulursa anlık (beklemeli) işlemler de yürütülebilir.

Bir not olarak vurgulamak gerekir ki, ACP yalnızca bir iletişim katmanıdır; yani ajanlar arasında nasıl mesajlaşılacağını standardize eder, ancak bunların iş akışını, koordinasyonunu veya yönetimini üstlenmez. Ajanlar arası orkestrasyon ve görev dağılımı gibi konular, ACP ile iletişim kurallarına bağlandıktan sonra üst düzey uygulamalar tarafından ele alınır. Örneğin IBM’in açık kaynak BeeAI sistemi, ACP’yi bir haberleşme katmanı olarak kullanarak ajanların orkestrasyonu, dağıtımı ve paylaşımını gerçekleştiren ayrı bir platform sunmaktadır.

ACP Hangi Sorunları Çözüyor?

ACP’nin ortaya çıkış motivasyonunu anlamak için, günümüz AI ortamındaki mevcut sorunlara bakmak gerekir. Her ne kadar yapay zeka ajanlarının yetenekleri hızla artıyor olsa da, gerçek dünya entegrasyonu halen büyük bir darboğazdır. Ortak bir iletişim protokolü olmadığı için kuruluşlar ve geliştiriciler sık sık tekrarlayan benzer engellerle karşılaşırlar:

• Farklı çerçeveler ve araçlar: Çoğu kurum, LangChain, CrewAI, AutoGen gibi çeşitli framework’ler veya özelleştirilmiş yığınlar üzerine inşa edilmiş yüzlerce AI ajanını aynı anda kullanıyor olabilir. Her birinin iletişim biçimi farklıdır.
• Özel entegrasyon çabası: Standart bir protokol olmayınca, her bir ajan etkileşimi için geliştiricilerin özel bağlayıcı kod (connector) yazması gerekir. Bu da ciddi bir geliştirme ve bakım yükü demektir.
• Ölçeklendikçe artan karmaşıklık: N sayıda ajanın birbiriyle konuşabilmesi için en kötü ihtimalle N(N-1)/2 farklı entegrasyon noktası gerekebilir. Ajan ekosistemi büyüdükçe bu ilişkileri tek tek kodlamak ve idame ettirmek neredeyse imkansız hale gelir.
• Kurumsal sınırlar ve uyumsuzluklar: Birden fazla kurum veya departman arasında ajanlar konuşturulmak istendiğinde, her birinin farklı güvenlik modelleri, kimlik doğrulama sistemleri veya veri formatları kullanması entegrasyonu iyice zorlaştırır. Şirket dışı servislerle entegrasyon genellikle ekstra uğraş ve güvenlik endişeleri doğurur.

Bu zorluklar neticesinde bugünün çoğu AI ajan sistemi birbirinden silolar halinde çalışmaktadır. Her biri kendi kapalı ortamında, uyumsuz API uç noktalarıyla tanımlı kalmakta ve ortak bir konuşma dilinin yokluğunu hissettirmektedir. Ajanları bağlamak isteyen mühendisler ise kırılgan, tekrar kullanılamaz ve geliştirmesi pahalı “yamalara” başvurmak zorunda kalmaktadır. ACP işte bu duruma köklü bir çözüm getiriyor: dağınık ve ad hoc entegrasyonlar yerine, herkese açık ve tek bir protokol etrafında birleşmiş bir ağ modeli öneriyor. Bu sayede, farklı üreticiler veya teknolojiler üzerine kurulmuş olsa da her bir ajan keşfedilebilir, diğerlerini anlayabilir ve birlikte iş birliği yapabilir hale geliyor. ACP ile geliştiriciler, birbirinden farklı yeteneklere sahip çok sayıda ajanı bir araya getirerek, tek bir sistemin tek başına başaramayacağı kadar güçlü iş akışları oluşturabilirler.

Özetle ACP, parçalı ve standart dışı ajan ekosistemini düzenleyip bir araya getirerek inovasyonun önünü açar. Birlikte çalışabilirlik (interoperability) sayesinde aynı problemi çözen tekerleklerin yeniden icat edilmesinin önüne geçilir. Farklı ekipler veya kurumlar, birbirlerinin ajanlarından kolayca faydalanabilir; bu da iş birliğine dayalı yeni AI çözümlerinin ortaya çıkmasını hızlandırır. Standart protokol sayesinde satıcı kilitlenmesi (vendor lock-in) riski azalır, çünkü herhangi bir üreticinin ajanı ortak dil konuştukça başka birinin ajanıyla değiştirilebilir veya entegre edilebilir. Sonuç olarak ACP, AI ajan yönetimi alanında ufukta beliren kaos riskini azaltıp yerine düzenli ve ölçeklenebilir bir yapı getirir.

ACP Nasıl Çalışır? (Mimari ve Entegrasyon Yaklaşımı)

ACP’nin çalışma prensibi, onu uygulamak isteyen geliştiriciler için basitlik ve esneklik üzerine kuruludur. Protokol, klasik web mimarisine benzer şekilde istek-yanıt modelini kullanır ve RESTful yaklaşımı benimser. Bu bölümde, ACP ile bir yapay zeka ajanının nasıl “ACP-uyumlu” hale getirileceğini ve ajanlar arası iletişimin mimari olarak nasıl gerçekleştiğini inceleyeceğiz.

1. ACP Arayüzü ile Ajanı Sarmalama: Var olan bir yapay zeka ajanını ACP standardına uyumlu kılmak için, o ajanın etrafına bir HTTP sunucusu sarmalı (wrap) oluşturulur. Bir ACP sunucusu, belirli uç noktalardan (endpoint) gelen istekleri kabul ederek bunları ilgili ajan fonksiyonlarına yönlendirir. Örneğin Python dilinde sağlanan ACP SDK’si kullanılarak yalnızca birkaç satır kodla bir ajan, ACP protokolüne uygun hale getirilebilir. Temel adımlar şunlardır:

1. Bir ACP sunucusu örneği oluşturulur ve çalıştırılır. (Bu sunucu HTTP üzerinden iletişimi yönetecektir.)
2. Mevcut ajan mantığı (örneğin bir LLM tabanlı sohbet botu veya işlem otomasyonu) sunucuya bir fonksiyon olarak tanımlanır ve @server.agent() gibi bir dekoratör ile işaretlenir. Bu adım, ajanın ACP’nin beklediği standart mesaj formatını kullanmasını sağlar.
3. Ajan fonksiyonunun içi, tercih edilen AI framework’ü ile (ör. LangChain, transformers, vs.) bir LLM modeli veya diğer araçları çağıracak şekilde uygulanır. Örneğin, gelen mesajları bir LLM’e iletip cevabı alacak şekilde kodlanır.
4. Ajan kodu içinde, ACP’nin mesaj formatı ile kullanılan framework’ün kendi veri yapıları arasında dönüştürme yapılır. Yani ACP’nin gönderdiği standart mesaj nesnesi, ajanın anlayacağı forma çevrilir ve yanıt üretilince tekrar ACP’nin beklediği JSON tabanlı yapıya dönüştürülür.
5. Sunucuyu başlatarak ajanı HTTP üzerinden erişilebilir hale getirirsiniz. Bu noktada, tanımladığınız ajan, ACP protokolünü konuşmaya hazır bir servis olarak dinlemeye başlar.

Yukarıdaki adımlar sonucunda elimizde tamamen ACP-uyumlu bir ajan servisimiz olur. Bu ajan artık dış dünyaya standardize edilmiş uç noktalar sunar ve herhangi bir ACP destekli sistemle iletişim kurabilir. Örneğin, başka bir uygulama veya ajan, bu servise HTTP üzerinden bir istek göndererek görev verebilir; yanıt yine standart formattadır. Bu yaklaşım, geliştiricilere büyük bir entegrasyon kolaylığı sağlar: Basit HTTP çağrılarıyla farklı ortamlardaki ajanlar etkileşime geçebilir. Hatta Postman gibi araçlarla veya doğrudan web tarayıcınızla bile bir ACP ajanına istek atıp cevap almak mümkündür. Bu basitlik, ACP’yi gerçek dünya sistemlerine entegre etmede kritik bir avantaj haline getirir.

2. Mimari Örüntüler: ACP, çoklu ajan sistemlerinde esnek mimarileri mümkün kılar. Geleneksel yaklaşımda, bir “orkestra” veya yönetici ajan tüm diğer ajanları kontrol eden merkez konumundaydı; diğer ajanlar hiyerarşik olarak alt görevleri yerine getirirdi. Bu “tek patron, birçok işçi” modeli, iletişim standartları yokluğunda sık kullanılan bir çözüm olsa da ölçeklenebilirlik ve esneklik açısından sınırlıdır. ACP ile beraber, ajanlar arası iletişimde eşler arası (peer-to-peer) etkileşim teşvik edilir. Yani her bir ajan gerektiğinde diğerine doğrudan mesaj gönderebilir, bir işi devredebilir veya bir görevi başlatabilir. IBM’den Kate Blair bu durumu, “Artık ajanlar bir aracıya ihtiyaç duymadan eşit aktörler olarak etkileşime girebilir; gerektiğinde her biri konuşmayı başlatabilir veya bir görevi devredebilir” sözleriyle açıklıyor.

Bu dağıtık mimari yaklaşımı, kurumsal senaryolarda önemli avantajlar sağlar. Örneğin, bir organizasyon içinde müşteri destek sistemi olarak çalışan bir “triage (önceliklendirme)” ajanını ele alalım. Bu ajan, gelen müşteri taleplerini ilk karşılayan ve sınıflandıran rolde olsun. Triage ajanı, bir talebi analiz ettikten sonra müşterinin çözüm alması için onu en uygun servis ajanına yönlendirmek isteyebilir. ACP sayesinde triage ajanı, sohbet geçmişi ve talep detaylarını alarak bu bilgileri uygun servis ajanına standart bir mesaj ile aktarabilir. Servis ajanı da bu mesajı alıp müşteriye yanıt vermeye kaldığı yerden devam edebilir ve sorunu kendi başına çözebilir. Tüm bu süreçte ajanlar arasında ortak dil (ACP) kullanıldığı için, her iki ajan da bağımsız sistemler olsa bile kesintisiz bir kullanıcı deneyimi sağlanır. Bu senaryoda ortada merkezî bir “yönetici” bulunmamakta, ajanlar eş düzeyde işbirliği yapmaktadır. Sonuç: daha esnek, güvenilir ve ölçeklenebilir bir mimari. ACP bu tür dağıtık çoklu-ajan mimarilerini destekleyerek, tek bir aracıya bağlı kalmadan genişleyen sistemler kurmayı mümkün kılar.

Kurumsal Kullanım Senaryoları

ACP’nin pratik faydalarını daha somut görmek için gerçek dünya kurumsal kullanım senaryolarına bakmak yararlı olacaktır. Bu bölümde, ACP’nin uygulanmasıyla çözülebilecek örnek durumları ele alıyoruz.

Senaryo 1: Üretim ve Lojistik Entegrasyonu: Birinci senaryoda iki farklı organizasyon olduğunu varsayalım – biri üretim yapan bir şirket, diğeri ise lojistik hizmeti sunan bir iş ortağı. Üretim şirketi, iç envanter ve müşteri talepleri doğrultusunda üretim planlarını ve sipariş teslimatlarını optimize eden otonom bir ajana sahip olsun. Lojistik sağlayıcı ise gerçek zamanlı kargo bilgileri, taşıyıcı müsaitliği ve rota optimizasyonu sunan bir ajana sahip olsun. Normalde, üretim şirketi büyük bir özel sipariş için teslimat süresi tahmini yapmak istediğinde, kendi planlama yazılımı ile lojistik firmanın API’leri arasında özel bir entegrasyon geliştirmesi gerekirdi. Farklı sistemlerin kimlik doğrulaması, veri formatı uyumsuzluğu, servis sürekliliği gibi detaylar elle halledilmek zorunda kalır; bu tür entegrasyonlar pahalı, kırılgan ve yeni ortaklar eklendikçe ölçeklenmesi zor bir çözümdür.

ACP kullanıldığında ise senaryo dramatik biçimde basitleşir: Her iki organizasyon da kendi ajanlarının üzerine birer ACP arayüzü ekler. Üretim tarafındaki ajan, sipariş detaylarını ve teslimat adresini ACP protokolü üzerinden lojistik ajana iletir; lojistik ajan da buna karşılık anlık kargo seçenekleri ve tahmini teslim sürelerini yine standart mesaj formatıyla döner. Bu sayede iki farklı şirketin sistemleri, iç detaylarını hiç açığa vurmadan, doğrudan ajanik işbirliği gerçekleştirmiş olur. Yeni bir lojistik firmasıyla çalışmak istendiğinde yapılacak tek şey, onun da ACP protokolünü uygulamasıdır – gerisi mevcut sisteme kolayca entegre olacaktır. Bu otomasyon ve standartlaşmış iletişim, ölçeklenebilir bir tedarik zinciri ve kesintisiz veri alışverişi anlamına gelir. Son kullanıcı açısından bakıldığında ise müşteri, teklif aşamasında çok daha hızlı ve güvenilir teslimat tahminleri alabilir; arka planda aslında iki farklı yapay zeka ajanının konuşarak vardığı bir sonuç sunulmaktadır.

Senaryo 2: Departmanlar Arası AI İşbirliği: İkinci örnekte, büyük bir kurumsal yapının farklı departmanlarında kullanılan AI ajanlarının ACP ile birbirine bağlanmasını ele alalım. Örneğin, bir şirkette İK (insan kaynakları) departmanı işe alım öngörüleri yapmak için bir yapay zeka ajanı kullanırken, BT departmanı güvenlik olaylarını izleyen başka bir akıllı ajan kullanabilir. Normalde bu iki ajan tamamen alakasız alanlarda gibi görünse de, kurumsal strateji gereği ortak projelerde bilgi paylaşmaları gerekebilir. İK ajanı, ACP arayüzü sayesinde BT ajanına standart formatta bir sorgu göndererek örneğin bir aday hakkında güvenlik geçmişi analizi talep edebilir. BT ajanı kendi verilerini tarayıp sonucu yine ACP mesajı olarak döner. Bu işlem, iki ayrı departman yazılımının entegre edilmesini beklemeksizin, gerçek zamanlı ve güvenli bir işbirliği sağlar. ACP’nin getirdiği ortak dil, departman silolarını yıkarak kurum içindeki AI sistemlerinin bir bütün halinde çalışmasına imkan verir. Bu da kurumsal verimliliği ve karar alma kalitesini artırır. Benzer şekilde, müşteri hizmetleri, satış, operasyon gibi farklı birimlerde özelleşmiş ajanlar ACP ile haberleşerek müşteri sorunlarını uçtan uca otonom biçimde çözebilir, çapraz satış fırsatları yakalayabilir veya operasyonel optimizasyonlar yapabilirler. Tüm bu senaryolarda ACP, farklı uzmanlık alanlarındaki yapay zeka çözümlerini ortak bir paydada buluşturmanın anahtarıdır.

ACP’yi Kimler Destekliyor?

Agent Communication Protocol (ACP), IBM’in öncülüğünde geliştirilmiş olmakla birlikte, herhangi bir şirketin tekelinde olmayan, açık bir standart olarak tasarlanmıştır. IBM, ACP’yi bir endüstri standardı haline getirmek amacıyla projenin yönetimini Linux Vakfı’na devretmiştir. Bu sayede ACP, Linux Foundation çatısı altında, tarafsız bir açık kaynak proje olarak gelişimini sürdürmektedir. Linux Vakfı bünyesindeki birçok üye kuruluş ve bireysel geliştirici, ACP ekosistemine katkı sunma imkanına sahiptir. Protokolün açık yönetişim modeli, farklı şirketlerin ve toplulukların katılımını cesaretlendirmektedir.

IBM Research ekibi, ACP’nin geliştirilmesi sürecinde aylık açık topluluk toplantıları düzenleyerek geri bildirim almakta ve yön haritasını birlikte şekillendirmektedir. Örneğin, ACP proje liderleri GitHub üzerinden önerilere açık oldukları gibi, her beceri seviyesinden katılımcı için uygun görevler tanımlayarak dış katılımcıların projeye dahil olmasını kolaylaştırmaktadır. GitHub üzerinde ACP’nin referans implementasyonu ve tartışma panoları aktif şekilde yürütülmektedir. Ayrıca Discord gibi platformlarda ACP topluluğu bilgi paylaşımı yapmaktadır.

Şu an için ACP’ye en büyük kurumsal desteği veren kuruluş IBM’dir. Bunun yanında, protokolün Linux Foundation’a devredilmiş olması, birçok farklı şirketin de (özellikle Linux Foundation AI & Data inisiyatifine dahil olan üyeler) protokolü sahiplenip katkıda bulunabileceği anlamına geliyor. Google ise kendi geliştirdiği Agent2Agent protokolüne odaklanmış durumdadır; ancak endüstrinin genelinde çoklu-ajan iletişim standardizasyonu kavramına ilgi büyüktür. Nitekim Google’ın A2A protokolü duyurulurken 50’den fazla teknoloji ortağının desteğiyle hayata geçtiği açıklanmıştır. Bu da alandaki diğer büyük oyuncuların da benzer standartlaşma girişimlerine yatırım yaptığını gösteriyor.

Özetle, ACP bugün IBM ve açık kaynak topluluğu tarafından ileriye taşınan bir standart olup, geniş bir ekosistem tarafından benimsenmeye adaydır. Protokolün başarısı, sektördeki çok sayıda firmanın ve geliştiricinin onu destekleyip uygulamasına bağlı olacaktır. İlk göstergeler, AI ajan iletişim protokollerine duyulan ihtiyacın yaygın olarak anlaşıldığı ve bu nedenle ACP gibi açık standartların hızla ilgi topladığı yönündedir.

Mevcut AI Protokolleriyle İlişkisi (MCP, A2A vb.)

ACP, güncel AI protokol ekosisteminin bir parçasıdır ve diğer protokollerle tamamlayıcı bir ilişki içindedir. En çok kıyaslandığı protokoller, Anthropic tarafından ortaya konan Model Context Protocol (MCP) ile Google’ın geliştirdiği Agent2Agent (A2A) protokolüdür. Her üç protokol de yapay zeka sistemlerinin entegrasyonunu kolaylaştırmayı hedeflese de, odaklandıkları katmanlar farklıdır:

• Model Context Protocol (MCP): “Tek bir model, birçok araç” felsefesiyle hareket eder. Bir yapay zeka modelinin harici araçlar, veri kaynakları veya bellek (context) ile zenginleştirilmesi için standart bir arayüz tanımlar. Örneğin bir LLM’nin şirket içi veritabanlarına veya takvim API’larına erişimi MCP sayesinde standardize edilebilir. Anthropic’in Kasım 2024’te duyurduğu MCP, kullanıcıların farklı büyük dil modelleri (LLM) ve sağlayıcılar arasında kolayca geçiş yapabilmesine olanak tanıyarak esneklik sağlamayı amaçlar. Nitekim Anthropic, MCP ile vendor lock-in (belirli bir satıcıya mahkum olma) riskini azaltmayı hedeflediklerini belirtmiştir; CIO’ların en iyi performansı veren modeli seçip kullanabilmeleri MCP sayesinde mümkün olur. Microsoft’un bile kendi Copilot Studio aracına MCP desteği eklemesi, bu protokolün hızla benimsenmeye başladığının bir göstergesidir. MCP, bir bakıma AI ekosistemindeki “altyapı tesisatı” (plumbing) olarak anılıyor – çeşitli parçaları birbirine bağlayan bir katman.
• Agent Communication Protocol (ACP): “Birçok ajan, ortak dil” yaklaşımını temsil eder. Farklı sistemlerdeki ve organizasyonlardaki bağımsız yapay zeka ajanlarının eşler arası iletişimini tanımlar. IBM’in BeeAI projesiyle ortaya çıkmış ve açık yönetişimle ilerleyen ACP’nin odak noktası, çoklu ajanların güvenli biçimde birlikte çalışması, hiçbir satıcıya bağımlı kalınmaması ve geniş bir ekosistem tarafından sahiplenilmesidir. Yukarıda detaylandığı gibi ACP, REST tabanlı ve olabildiğince hafif bir protokoldür; hem bulut içi hem bulutlar arası (on-prem ve şirket dışı) ajan entegrasyonlarına uygundur.
• Agent2Agent (A2A): Google tarafından Nisan 2025’te duyurulan A2A protokolü de ACP ile benzer şekilde çoklu ajanlar arası iletişimi standartlaştırmayı amaçlar. Google geliştiricileri, A2A’in farklı platformlar ve bulut ortamlarındaki ajanları yönetmek için standart bir yöntem sunduğunu ve “evrensel birlikte çalışabilirliğin, işbirlikçi AI ajanlarının potansiyelini tam anlamıyla ortaya çıkarmak için şart olduğunu” belirtmiştir. A2A, halihazırda Google ekosistemine yakın 50’den fazla ortak tarafından desteklenerek çıktığından, Google dünyasında hızlı bir kabul görmesi beklenebilir. Teknik açıdan A2A’nin ayrıntıları kamuya yeni sunulduğu için, ACP ile tam bir kıyas yapabilmek için zaman gerekecek. Ancak bilinen yönüyle A2A de ACP gibi ajanların eşit düzeyde haberleşmesi prensibini benimser ve Google altyapılarında verimli çalışacak şekilde optimize edilmiştir.

ACP ve A2A, temel hedefleri açısından çok benzeşir: her ikisi de bağımsız AI ajanları arasında standart iletişim katmanı oluşturma peşindedir. Bu nedenle rakipten ziyade paralel ve tamamlayıcı yaklaşımlar olarak görülebilirler. IBM tarafı, ACP’yi bilinçli olarak olabildiğince esnek, hafif ve açık yapmaya odaklandıklarını, Google’ın A2A’sinin ise doğal olarak Google ekosistemine entegre olma avantajıyla geldiğini ifade ediyor. Bir başka deyişle, ACP özellikle dağıtık ve birden fazla organizasyonu kapsayan gerçek dünya senaryolarına uygun olacak biçimde geniş katılımlı açık bir standart iken, A2A muhtemelen Google’ın bulut platformuna yakın çözümler için optimize edilmiş, kapalı devre bir standart olabilir. Yine de her iki protokol de eş zamanlı var olabilir ve farklı ihtiyaçlara hizmet edebilir.

ACP’nin Anthropic’in MCP protokolüyle ilişkisi ise rekabetten ziyade işbirliği şeklindedir. Aslında IBM ekibi, ACP’yi tasarlarken önce MCP’yi genişletmeyi düşünmüş ancak MCP’nin bazı mimari sınırlamalarının gerçek ajanlar arası iletişim için uygun olmadığını görmüştür. Örneğin MCP, bir ileti dizisinin parça parça (streaming delta) paylaşımına imkan vermez; sadece tam mesajlar akıtılabilir ki bu, ajanlar arası etkileşimlerde esneklik kısıtıdır. Ayrıca MCP’nin bellek paylaşımı veya birden fazla sunucuya yayılmış ajanlarda ortak context kullanımı gibi konularda desteği yoktur (ACP de henüz bu konuda tam çözüme sahip olmasa da geliştirme altındadır). MCP’nin mesaj yapısı tanımsız bırakılmıştır (her türlü JSON şeması olabilir), bu da farklı sistemlerin anlaşmasını zorlaştırır; ACP ise belirli bir mesaj formatı tanımlar ve herkesin buna uymasını bekler. Son olarak MCP’nin JSON-RPC’ye ve özel SDK’lara dayanması entegrasyonu görece ağırlaştırırken, ACP’nin HTTP/REST üzerine kurulu olması onu hafif ve yaygın araçlarla uyumlu kılar. Bu nedenlerle IBM, MCP’nin tek bir modele araç kazandırma işini aynı bırakarak, çoklu ajan iletişimi için sıfırdan REST tabanlı ACP’yi geliştirmiştir. Bugün gelinen noktada MCP ve ACP birlikte kullanılabilmektedir: MCP bir ajanın araç ve bilgi kaynaklarını genişletirken, ACP o ajanın diğer ajanlarla konuşmasını sağlar. Örneğin, iki ajanlı bir sistemde her bir ajan MCP ile kendi araçlarını kullanıp veri topladıktan sonra, birbirleriyle ACP üzerinden haberleşip sonuçları kıyaslayabilir ve koordineli karar verebilirler. Bu şekilde MCP ve ACP birbirini tamamlayan iki katman sunar: biri model-odaklı, diğeri ajan-odaklı.

Geliştiriciler İçin ACP’nin Önemi

Geliştiriciler açısından ACP, yapay zeka projelerinde önemli pratik avantajlar ve yeni olanaklar sunar. Öncelikle ACP, yukarıda değindiğimiz gibi entegrasyon yükünü ciddi biçimde azaltır. Standart bir protokol benimsemek, geliştiricilerin tekrar tekrar entegrasyon kodu yazma zahmetinden kurtulması demektir. Her yeni ajan veya model eklendiğinde sıfırdan bağlayıcı geliştirmek yerine, ACP protokolüne uyumlu hale getirmek yeterli olur. Bu da ekiplerin zamanını iş mantığına ve yenilikçi özelliklere odaklamasına imkan tanır, rutin entegrasyon işleriyle boğuşma azalır.

ACP aynı zamanda çoklu araç ve dil desteği sayesinde geliştiricilere esneklik sunar. Örneğin bir ekip Python ile bir ajan geliştirirken başka bir ekip JavaScript ile başka bir ajan geliştirebilir; ACP standardı sayesinde bu ajanlar sanki aynı altyapıyı kullanıyormuş gibi iletişim kurabilirler. RESTful HTTP tabanlı olduğu için, hemen her programlama dili ACP mesajlarını gönderecek veya alacak kütüphanelere zaten sahiptir. Bu da öğrenme eğrisini azaltır – geliştiriciler mevcut web teknolojisi bilgileriyle ACP’yi kavrayıp kullanabilir. Hatta Postman ile manuel test yaparak ya da bir tarayıcı isteği atarak bile ACP arayüzlerini deneyebilirler.

Satıcı bağımsızlığı (vendor neutrality), geliştiriciler için bir diğer kritik avantaj. ACP açık ve tarafsız olduğu için, ekipler belirli bir üreticiye bağlı kalmazlar. Bir ACP ajanı, altında hangi AI modeli çalışırsa çalışsın aynı protokolü konuşacağından, gelecekte model veya servis sağlayıcı değiştirmek gerekirse bu dış arayüz değişmeden kalabilir. Örneğin bugün bir ajan OpenAI API’sini kullanıyorsa ancak yarın gizlilik sebepleriyle kendi şirket içi modeline geçmek isterse, ACP arayüzü bunu dış dünyaya şeffaf hale getirebilir. Teknik borç (technical debt) birikimi de azalır; çünkü ad hoc entegrasyonlarda olduğu gibi kırılgan noktalar yerine, iyi tanımlanmış standart uç noktalar kullanılır. Salesforce’tan Gary Lerhaupt’un dediği gibi, standart protokoller olmadan şirketler ya yapay zekadan tam verim alamaz ya da bu açığı kapatmak için kendi uyumsuz çözümlerini inşa ederek teknik borç yüklenirler. ACP işte bu ikilemi ortadan kaldırarak uzun vadede sürdürülebilir AI uygulamaları geliştirmeyi kolaylaştırır.

Bir diğer nokta, güvenlik ve yönetişim açısından ACP’nin katkılarıdır. Kurumsal geliştiriciler, bir standardın varlığı sayesinde belirli güvenlik politikalarını ve erişim kontrol mekanizmalarını tüm ajan iletişimlerine uygulayabilir. Örneğin ACP üzerinden haberleşen tüm ajanlar için ortak kimlik doğrulama katmanı eklemek veya mesajları imzalamak mümkün hale gelebilir. Standart protokol, ağ trafiğini izlemeyi ve gerekirse denetlemeyi kolaylaştırır. Bu da özellikle hassas sektörlerde (finans, sağlık, vb.) AI ajanlarının benimsenmesini hızlandırabilir, çünkü şeffaf bir iletişim standardı olması güveni artırır. Ajanların birbirini tanıyabilmesi, yetkilendirme kontrollerinin uygulanabilmesi gibi konular, protokol düzeyinde ele alınmaya başlandığında, geliştiriciler uygulama katmanında bunları yeniden icat etmek zorunda kalmaz.

Son olarak, ACP’nin geliştiricilere sunduğu heyecan verici bir ufuk da yeni ürün ve hizmet ekosistemleri oluşturabilmesidir. Ortak bir protokol olduğu için, tıpkı web’in HTTP sayesinde evrensel hale gelmesi gibi, ACP ile uyumlu ajanlar için de bir pazar veya “uygulama mağazası” oluşabilir. Ensono şirketinden Jim Piazza, bu sayede gelecekte kullanıcıların bir menüden ihtiyaçlarına uygun özel ajanları veya modelleri seçip bir araya getirebilecekleri “AI ajan mağazalarının” ortaya çıkabileceğini öngörüyor. Bir düşünün: binlerce farklı yapay zeka modeli veya ajanı internette hazır bulunuyor, ve siz kendi ihtiyacınıza göre ACP aracılığıyla birkaçını bağlayarak çözümler üretebiliyorsunuz. Bu vizyon, ancak geliştiricilerin ortak standartlara uyumlu uygulamalar geliştirmesiyle gerçekleşebilir. ACP, işte bu potansiyelin gerçekleştirilmesinde kritik bir rol oynuyor. Geliştiriciler bugün ACP’yi öğrenip projelerine entegre ederek, yarının çok-ajanlı AI dünyasında öncü konuma gelebilirler.

Gelecekteki Gelişmeler ve Teknik Yol Haritası

ACP henüz ilk sürümlerini yaşayan, gelişmekte olan bir standarttır. Önümüzdeki dönemde protokolün kapsamını genişletmek ve daha da yetkin hale getirmek için çeşitli yol haritası başlıkları bulunmaktadır. ACP topluluğu ve öncülüğünü yapan IBM ekibi, şu alanlarda araştırma ve geliştirmelerin sürdüğünü ifade etmektedir:

• Kimlik Federasyonu: Farklı ağlar ve organizasyonlar arasında ajanların birbirine güvenmesini sağlamak büyük önem taşıyor. Gelecekte ACP, mevcut kimlik doğrulama ve yetkilendirme sistemleriyle entegre olarak, bir ağdaki ajanın başka bir ağda kimliğini kanıtlayabilmesine olanak tanıyabilir. Bu, çapraz kurum güveni ve zero-trust mimarileri için kritik bir adımdır.
• Erişim Yetkisi Devri: Ajanların bazı görevleri diğerlerine devredebilmesi, ancak bunu yaparken orijinal kullanıcının niyet ve izinlerinin korunması gerekmektedir. ACP için planlanan geliştirmelerden biri, bir ajanın başka bir ajana belirli bir görevi devrederken güvenli bir vekalet (delegation) mekanizmasını desteklemektir. Böylece, örneğin bir kullanıcı adına işlem yapan ajan, uygun gördüğü alt görevleri başka ajanlara paslarken kontrolü tamamen bırakmamış olur.
• Dağıtık Kayıt Defterleri (Multiregistry Desteği): Şu an ACP ajanlarının keşfi için merkezi veya tekil kayıt sistemleri kullanılabilir. Yol haritasında, farklı ağlar ya da kurumlar arasında birden fazla ajan kayıt defterinin birlikte çalışması ve ajan keşfinin dağıtık hale gelmesi de bulunmaktadır. Bu sayede tamamen merkezi olmayan bir ajan ekosistemi mümkün hale gelebilir; herhangi bir şirkete veya sunucuya bağlı kalmadan ajanlar bulunup iletişim kurulabilir.
• Ajan Paylaşımı ve Yeniden Kullanımı: ACP’nin vizyonlarından biri, bir ajanı başka bir ekibin veya kurumun kolayca kullanmasına olanak tanımaktır. Gelecekte protokol, ajan paketleme ve paylaşma konularına standart yaklaşımlar getirmeyi hedefliyor. Örneğin bir şirket geliştirdiği bir satış-pazarlama ajanını, meta verisiyle birlikte paketleyip ACP ağına koyabilir ve iş ortakları bu ajanı kendi süreçlerine dahil edebilir.
• Dağıtım Araçları: Ajanların hayata geçirilmesi (deployment) halen her ekip için ayrı bir uğraş gerektirebiliyor. ACP ekosistemi, zamanla deployment şablonları ve araçları sunarak, protokolü destekleyen ajanların bulut, on-premises veya uç ortamlara kolayca dağıtılmasını sağlamayı amaçlıyor. Bu, ACP ile uyumlu ajanları ölçeklendirmeyi ve yönetmeyi de kolaylaştıracaktır.

Yukarıdaki maddeler, ACP’nin gelişiminin sadece başlangıç aşamasında olduğuna işaret ediyor. Standart gerçek dünyada denendikçe yeni ihtiyaçlar ortaya çıkacak ve protokol bunlara uyum sağlamak için evrilecektir. Örneğin, güvenlik ve kimlik yönetimi alanındaki geliştirmeler, protokolün benimsenmesini kurumsal düzeyde hızlandırabilir. Benzer şekilde, performans ve verimlilik odaklı iyileştirmeler (ör. daha hızlı iletişim, daha az veri aktarımı, vb.) de zamanla gündeme gelecektir.

ACP’nin geleceğine dair bir diğer önemli konu, birlikte var olma ve olası yakınsama meselesidir. Şu an hem IBM’in desteklediği ACP, hem Google’ın A2A protokolü benzer amaçlarla ortaya çıkmış durumda. Önümüzdeki yıllarda bu protokollerin sektörde nasıl konumlanacağını göreceğiz. Bazı senaryolarda firmalar, Google bulutunu yoğun kullananlar A2A’i tercih ederken, daha açık ekosistemlerde ACP hakim olabilir. Ancak uzun vadede, tıpkı benzer standart girişimlerinde olduğu gibi, protokollerin birbirinden öğrenerek belki de yakınsamaları söz konusu olabilir. Nihai amaç, yapay zeka ajanlarının interneti diyebileceğimiz bir ekosistemi kurmak olduğundan, iki protokol arasında köprüler veya dönüşümler bile gelişebilir. Örneğin bir adaptör sayesinde ACP konuşan bir ajanın A2A konuşan bir ajanla iletişim kurması sağlanabilir. Kate Blair, şimdilik iki protokolün de yerinin olduğunu ve gerçek kullanım tecrübeleriyle şekilleneceklerini belirtirken, standartlaşma çabalarının ortak hedefe hizmet ettiğini ima ediyor. Geliştiriciler ve kurumlar için önemli olan, bu süreci yakından takip edip kendi stratejilerini bu doğrultuda esnek tutmalarıdır.

Yapay zekâ ile semantik arama teknolojileri, basit anahtar kelime eşleşmesinin ötesine geçerek arama sorgularının anlamını ve bağlamını kavramamızı sağlıyor. Bu dönüşümün merkezinde, AI destekli veri keşfi ve arama süreçlerinde hızla yaygınlaşan Vector Search (Vektör Arama) teknolojisi bulunuyor. Vector Search, metin, görsel veya diğer verileri anlamlarıyla temsil eden vektörler kullanarak, yapay zekâ ile veri keşfi ve içerik aramada devrim yaratmaktadır. Bu makalede, vektör aramanın yapay zekâ uygulamalarındaki rolünü, klasik anahtar kelime aramadan semantik aramaya geçiş sürecini, Large Language Model (LLM) ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarilerindeki entegrasyonunu ve AI trendleri ışığında stratejik önemini ele alacağız.

Vector Search’ün Yapay Zekâ Uygulamalarındaki Rolü

Vektör arama süreçlerinde, veriler ve sorgular öncelikle yüksek boyutlu vektör temsil (embedding) biçimine dönüştürülür. Bu vektörler, verinin anlamını sayısal olarak kodlar ve vektör veritabanı içinde saklanır. Sorgu vektörü ile veri vektörleri arasındaki benzerlikler hesaplanarak en ilgili sonuçlar bulunur.

Vector Search (Vektör arama), veri öğelerini anlamlarını yakalayan çok boyutlu sayısal vektörler olarak temsil edip arama yapan bir teknolojidir. Bu yaklaşım, sorgu kelimelerini birebir eşleştirmek yerine sorgunun arkasındaki anlamsal benzerliği temel alır. Örneğin bir vektör veritabanı, verileri bu şekilde vektörler koleksiyonu olarak tutarak sadece belirli anahtar kelimeleri aramak yerine benzerliğe dayalı arama yapmamıza olanak tanır. Bu sayede arama motorları, sohbet botları ve öneri sistemleri gibi modern AI uygulamalarında kullanıcıya çok daha zeki ve bağlamsal sonuçlar sunulabilir.

Peki bu nasıl mümkün oluyor? Embedding (gömme) adı verilen işlemle, metin, görüntü, ses gibi yapılandırılmamış içerikler bir makine öğrenimi modeli yardımıyla yüksek boyutlu vektörlere dönüştürülür. Ortaya çıkan her vektör, ilgili içeriğin çeşitli anlamsal özelliklerini sayısal olarak ifade eder. Benzer anlamlar taşıyan verilerin vektörleri, bu uzayda birbirine yakın konumlanır. Örneğin “mutluluk” ve “sevinç” kelimelerinin vektör temsilleri uzayda birbirine yakın olurken, “üzüntü” kelimesinin vektörü bunlardan çok uzakta konumlanır çünkü zıt anlamdadır. Vektörlerin yakınlığı genellikle kosinüs benzerliği veya Öklid mesafesi gibi metriklerle ölçülerek, iki içerik arasındaki anlamsal benzerlik derecesi hesaplanır. Sonuç olarak, vektör arama ile bir içerik parçasının yalnızca aynı kelimeleri içermesi değil, benzer anlama sahip olması durumunda da eşleşme yakalanabilir.

Bir vektör veritabanı (vector database) ise bu vektörleri depolamak ve hızlı şekilde benzerlik araması yapmak üzere özelleşmiş veritabanıdır. Geleneksel ilişkisel veritabanlarının aksine vektör veritabanı, yapılandırılmamış verileri sayısal vektörler şeklinde indeksler ve sorgular. Bu, yapay zekâ uygulamalarında uzun süreli bellek işlevi görerek sohbet botlarından arama motorlarına kadar pek çok sistemin daha akıllı çalışmasını sağlar. Nitekim vektör veritabanları, büyük dil modellerinin adeta uzun vadeli hafızası gibidir – özellikle ön eğitimli modellerin güncel bilgiye erişimde yetersiz kaldığı noktada, modeli doğru ve bağlamsal bilgiyle beslemeyi mümkün kılar.

Gerçek Kullanım Senaryoları: Sektör Örnekleri

Vektör arama teknolojisi, farklı sektörlerde yapay zekâ uygulamalarının kalbinde yer alarak veri keşfi ve bilgiye erişim süreçlerini iyileştiriyor. İşte sağlık, hukuk, finans, e-ticaret ve medya gibi alanlarda vektör aramanın öne çıktığı kullanım örnekleri:

• Sağlık (Healthcare): Hastane ve kliniklerde, hasta kayıtları ve tıbbi görüntüler vektörlere dönüştürülerek benzer vakaların bulunması sağlanıyor. Örneğin, nadir bir akciğer kanseri vakasını inceleyen bir doktor, hastanın görüntüsünü yükleyerek geçmiş vakalar arasında benzer tümör yapısına sahip görüntüleri arayabilir; böylece benzer semptom veya tanıya sahip hastaların kayıtlarına hızla ulaşıp daha bilinçli bir teşhis koyabilir. Benzer şekilde, elektronik sağlık kayıtlarında belirli semptom kombinasyonlarına sahip hastaları semantik olarak aramak mümkün hale geliyor.
  
• Hukuk (Legal): Büyük hukuk büroları ve kurumsal hukuksal departmanlar, on binlerce sayfalık sözleşme ve içtihat dokümanları içinde anlam bazlı aramalar yapabiliyor. Örneğin, bir avukat sözleşmeler içinde “gizlilik maddesi” veya “tazminat hükmü” aradığında, sistem farklı kelimelerle ifade edilmiş olsa bile aynı anlama gelen maddeleri tespit edebiliyor. Bu sayede benzer dava örnekleri veya emsal kararlar, anahtar kelime eşleşmesinden ziyade bağlam benzerliğine göre bulunup hukuki araştırmalar hızlanıyor.
  
• Finans: Finans sektöründe vektör arama, büyük hacimli piyasa verileri ve işlem kayıtları içinde anomali tespiti ve trend keşfi için kullanılıyor. Örneğin, bir bankanın dijital platformunda müşterilerin alışılmış harcama alışkanlıkları vektör olarak modellenir. Genellikle küçük ve yerel harcamalar yapan bir müşteri aniden yüklü bir yurt dışı harcaması yaparsa, bu işlem vektör uzayında alışılmış paternden uzak olacağı için sistem tarafından şüpheli (anomalik) olarak işaretlenebilir. Bu yaklaşım, dolandırıcılık tespiti ve risk analizi gibi finansal uygulamalarda yüksek başarı sağlıyor.
  
• E-ticaret (E-Commerce): Çevrimiçi perakendeciler, ürün arama ve tavsiye mekanizmalarını vektör arama ile güçlendiriyor. Kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, kullanıcıların gezinti geçmişi ve tercihlerini vektörler olarak analiz ederek çalışıyor. Örneğin, yakın zamanda koşu ayakkabısı satın alan bir müşteriye, sistem benzer tarz, marka ve işleve sahip ayakkabıları önerebiliyor; hatta kullanıcının önceki arama ve alışverişlerinden yola çıkarak koşu kıyafetleri gibi tamamlayıcı ürünleri dahi önermek mümkün oluyor. Ayrıca görsel arama uygulamaları sayesinde kullanıcı bir ürün fotoğrafı yüklediğinde, katalogda o ürüne görünüş olarak benzer ürünler vektör karşılaştırması ile bulunabiliyor. Bu, kullanıcı deneyimini çok daha sezgisel ve akıcı hale getiriyor.
  
• Medya ve Eğlence: Dijital içerik platformları vektör aramayı, içerik keşfini ve kişiselleştirmeyi geliştirmek için kullanıyor. Örneğin Netflix ve Spotify gibi servisler, film, dizi ve şarkıları içeriklerinin özelliklerine göre vektörleştirip kullanıcı profilleriyle eşleştirerek öneriler sunuyor. Bir kullanıcı sıkça yüksek puanlı aksiyon filmleri izlediyse, platform bu kullanıcının izleme alışkanlığına benzer temada, tempoda veya türe sahip diğer filmleri önerebilir. Aynı şekilde büyük bir görsel medya arşivinde “mutlu aile tatili” gibi bir doğal dil sorgusu yapıldığında, sistem sadece “aile” veya “tatil” kelimelerine bakmak yerine gerçekten bu temaya uyan fotoğrafları semantik olarak bulup getirebilir. Bu da medya aramalarında çok daha zengin ve kullanıcı dostu bir deneyim sunar.
  

Yukarıdaki örnekler, vektör aramanın hemen her sektörde daha akıllı arama, öneri ve veri keşfi noktasında kilit rol oynadığını gösteriyor. Anlam ve bağlam odaklı bu yaklaşım, kullanıcıların ihtiyaç duyduğu bilgiye daha hızlı ve doğru şekilde ulaşmasını sağlarken, yapay zekâ uygulamalarının değerini de artırıyor.

AI Destekli Semantik Arama Sistemlerinin Evrimi – Klasik Anahtar Kelime Aramadan Semantik Aramaya Geçiş

Arama teknolojilerinin gelişimi, basit anahtar kelime eşleşmesine dayalı sistemlerden, bugün yapay zekâ destekli semantik arama sistemlerine doğru evrildi. Geleneksel arama motorları bir sorgudaki kelimeleri indekslenmiş belgelerdeki kelimelerle eşleştirerek sonuç döndürür. Bu yöntemde tam eşleşme esastır ve çoğunlukla sorgu kelimelerini içeren belgeler bulunur. Örneğin klasik bir arama motoruna “elma” yazdığınızda, gerçekten de içeriğinde tam olarak “elma” kelimesi geçen kayıtlar listelenir. Ancak anlam olarak elmayla ilgili (örneğin bir meyveyi kasteden) diğer içerikler, eğer o kelime birebir geçmiyorsa gözden kaçar.

Semantik arama ise sorgunun arkasındaki niyeti ve anlamı çözmeye odaklanır. Doğal dil işleme teknikleri ve vektör temsilleri kullanarak, kullanıcının sorgusundaki kelimelerin taşıdığı kavramsal anlamları yorumlar ve buna göre sonuçlar getirir. Bunun sonucunda, sorgu ile birebir kelime eşleşmesi olmasa bile, anlamca ilgili içerikler de bulunabilir. Örneğin semantik arama özelliği olan bir sistemde “elma” aradığınızda sadece “elma” kelimesi geçen sonuçlar değil, “meyve”, “armut” veya “tarım” gibi elma ile anlamsal olarak ilişkili sonuçlar da elde edilebilir. Böylece kullanıcı, aradığı kavramla ilgili daha geniş bir perspektife ulaşır.

Bu evrimin altında, yapay zekâ modellerinin dil ve anlam konusundaki büyük ilerlemesi yatıyor. Özellikle derin öğrenme tabanlı dil modelleri (Word2Vec, BERT, GPT vb.), kelime ve cümleleri yüksek boyutlu uzaylarda anlamsal olarak konumlayabilme kabiliyetini getirerek arama kalitesini sıçramalı biçimde artırdı. Eski tip anahtar kelime aramalarında karşılaşılan eş anlamlı kelimeler, farklı ifade tarzları veya uzun kuyruklu sorgular (yani çok spesifik veya nadir sorgular) gibi zorluklar, semantik arama ile büyük ölçüde aşılabiliyor. Örneğin, kullanıcı soru biçiminde arama yaptığında (örn. “Bugün hava nasıl olacak?”), geleneksel sistem tam eşleşen içerik bulmakta zorlanabilirken yapay zekâ destekli semantik arama, sorunun anlamını kavrayıp ilgili cevabı barındıran sonuçları getirebiliyor.

Semantik aramanın gelişimi, arama deneyimini daha doğal dilde iletişime yaklaştırdı. Kullanıcılar artık arama motorlarıyla adeta bir asistan gibi konuşabiliyor; uzun cümlelerle, detaylı sorularla arama yapıp tatmin edici yanıtlar alabiliyorlar. Bu noktada, halen anahtar kelime aramasının avantajlı olduğu durumlar da bulunuyor. Özellikle çok spesifik ve kesin eşleşme gerektiren kısa sorgularda klasik yöntem hız ve doğruluk sağlayabiliyor. Bu nedenle günümüzde birçok gelişmiş arama platformu, hibrit arama yaklaşımını benimsiyor. Hibrit arama, vektör tabanlı semantik arama ile geleneksel anahtar kelime aramasını birleştirerek her iki yöntemin en iyi yönlerini sunuyor. Örneğin, bir kullanıcı e-ticaret sitesinde marka adı gibi kesin bir terim arattığında (örn. “Adidas”), sistem doğrudan ilgili markayı ön plana çıkarabilir; ancak daha genel bir istekte bulunduğunda (örn. “rahat spor ayakkabı”), vektör arama devreye girerek Nike, Puma gibi benzer konseptte ürünleri de gösterebilir. Bu sayede hem hassas eşleşme gereken durumlar karşılanır, hem de anlamsal olarak ilgili diğer sonuçlar göz ardı edilmemiş olur.

Özetle, arama teknolojileri anahtar kelime odaklı dar bir pencereden, yapay zekâ ile desteklenen semantik anlayışın geniş ufkuna doğru evrilmiştir. Bu evrim, bilgiye erişimin kalitesini ve doğallığını artırarak, kullanıcıların aradıklarını daha az çabayla bulabildiği bir deneyim sunuyor.

LLM (Large Language Model) ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mimarilerinde Vector Search’ün Entegrasyonu ve Katkısı

Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarisinde vektör arama entegrasyonu: Kullanıcının sorgusu bir embedding model tarafından vektöre dönüştürülür ve bir vektör veritabanı üzerinde semantik benzerlik araması yapılır. Elde edilen en ilgili dokümanlar, orijinal sorguyla birlikte LLM’in girişine eklenir. Böylece LLM, yanıt üretirken güncel ve özel bilgiyle zenginleştirilmiş bir bağlamdan yararlanarak daha doğru ve ilgili cevaplar verir.

Günümüzün büyük dil modelleri (LLM’ler) muazzam miktarda veriyle eğitilmiş olup insan benzeri metin üretme kabiliyetine sahiptir. Ancak kapalı kutu şeklinde eğitildikleri için, eğitim verisinde olmayan güncel bilgiler karşısında yetersiz kalabilir ve halüsinasyon denilen hatalı bilgiler uydurabilirler. Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Türkçesiyle Arama Destekli Üretim – mimarileri, LLM’lerin bu sınırlılıklarını aşmak için geliştirilmiş bir yaklaşımdır. RAG, bir LLM’in yanıt üretme sürecine harici bir bilgi getirme (retrieval) adımı entegre eder. Bu sayede model, sabit bir eğitim setine mahkûm kalmadan, sorgu anında ilgili bilgiye dinamik olarak erişebilir.

Bu mimaride vektör arama, LLM ile bilginin buluştuğu kritik noktadır. Süreç şöyle işler: Öncelikle, LLM’in bağlanacağı bilgi kaynağındaki tüm dokümanlar (örneğin şirket dökümanları, bilgi tabanı, döküman arşivi vb.) önceden embedding modeli ile vektörlere dönüştürülerek bir vektör veritabanında saklanır. Kullanıcı bir soru sorduğunda veya komut verdiğinde, LLM bu sorguyu anlamlandırıp işlemek üzere devreye girmeden hemen önce sorgu ifadesi de aynı şekilde bir vektöre dönüştürülür. Ardından bu sorgu vektörü, veritabanında bir benzerlik araması için kullanılır ve en yakın (yani anlamsal olarak en alakalı) doküman veya bilgi parçaları getirilir. Son olarak, bulunan bu bağlamsal bilgiler LLM’in girişine, kullanıcının orijinal sorusuyla birlikte eklenir. LLM, soruyu yanıtlarken bu ek bağlamdan yararlanarak daha doğru, güncel ve güvenilir bir yanıt üretir. Üstelik tüm bu retrieval adımları arka planda gerçekleşir; kullanıcı sadece sorusunu sorar ve sanki her şeyi bilen bir yapay zekâdan cevap almış gibi deneyimler.

Vector Search’ün RAG mimarisine katkısını somut bir örnekle düşünelim: Bir şirket içi destek sohbet botu geliştirdiğimizi varsayalım. Klasik yöntemle, botu şirket dokümanlarıyla tamamen eğitmek (fine-tune) hem zahmetli hem de güncelleme gerektikçe tekrarlanması gereken bir süreç olacaktı. Oysa RAG yaklaşımında, botun dil modeli genel dil bilgisini korurken, şirket dokümanları vektör veritabanında tutulur. Kullanıcı “2025 ücretli izin politikamız nasıl?” diye sorduğunda, sorgunun vektörü insan kaynakları dokümanları arasında aranıp ilgili politika metni bulunur ve LLM bu güncel metne dayanarak yanıt verir. Böylece bot, eğitimi 2024’te tamamlanmış olsa bile 2025’in politikalarını “biliyormuş” gibi cevaplayabilir. Bu yöntem, büyük dil modellerini şirket verileriyle “tekrar eğitmek” zorunluluğunu ortadan kaldırır ve her sorgu için yapay zekâ ile anlık veri keşfi imkânı sunar.

Vektör aramanın LLM/RAG mimarilerindeki önemi, sıkça LLM’lerin hafızası benzetmesiyle vurgulanır. Gerçekten de vektör veritabanları, büyük dil modelleri için adeta harici bir bellek işlevi görür. Örneğin, devasa bir LLM internetteki genel bilgilerle eğitilmiş olsa da şirketinizin özel dökümanlarını bilemez; ancak bu dökümanlar vektör veritabanında bulunduğunda model, ihtiyaç duyduğunda onları “hatırlayabilir”. Özellikle önceden eğitilmiş modellerin güncel bilgiler konusunda eksik kaldığı durumlarda, modele doğru bilgiyi harici olarak sağlamak çok büyük önem taşır. Bu entegrasyon, sadece soru-cevap sistemlerinde değil, aynı zamanda bilgiye dayalı sınıflandırma, özetleme gibi görevlerde de LLM’lerin performansını ve güvenirliğini yükseltir.

Günümüzde OpenAI, Google gibi AI öncülerinin yanı sıra sayısız girişim ve açık kaynak proje, LLM + vektör arama birleşimini kullanarak yeni nesil akıllı uygulamalar geliştiriyor. ChatGPT gibi modellerin eklentiler veya özel veri bağlantılarıyla güncel bilgi sunabilmesi, Bing gibi arama motorlarının sohbet arayüzüne entegre büyük dil modellerine web’den aradığı anlık bilgileri verebilmesi hep bu yaklaşımın eseridir. Özetle, Vector Search bir LLM’in dünyayla bağlantısı gibidir – onu kapalı bir kitap olmaktan çıkarıp, istenen an doğru sayfayı açıp gösteren bir kütüphaneciye dönüştürür.

AI Dünyasındaki Trendler Işığında Vector Search’ün Stratejik Önemi ve Geleceği

Yapay zekâ ve büyük dil modelleri alanındaki son gelişmeler, vector search teknolojisini kritik bir altyapı unsuru haline getirdi. Her geçen gün artan veri hacmi ve çeşitliliği, geleneksel arama yöntemleriyle verimli şekilde işlenemeyecek kadar karmaşıklaşıyor. Bu noktada anlamsal arama kabiliyeti, bilgiye erişimde bir gereklilik haline geliyor. Vector search, hem metin hem görsel-işitsel verilerde anlam ilişkilerini yakalayarak bağlamsal ve akıllı arama ihtiyacını karşılıyor. Özellikle birden fazla veri türünü birlikte kullanan multi-modal yapay zeka modellerinin hızla geliştiği günümüz trendlerinde, farklı tipte verilerin ortak bir vektör uzayında temsil edilmesi büyük önem taşıyor ve bu da vektör aramanın değerini daha da artırıyor.

Sektörel açıdan baktığımızda, vektör aramanın stratejik önemi her yerde hissediliyor. Arama motorları ve e-ticaret siteleri daha ilgili sonuçlar sunabilmek için semantik aramayı merkezlerine alıyor. Sağlık, finans, hukuk gibi alanlarda, karar destek sistemleri ve analiz araçları vector search sayesinde devasa doküman yığınları içinde gizli kalmış anlamlı bağlantıları ortaya çıkarabiliyor. Medya ve eğlence endüstrisi, kullanıcılarına kişiselleştirilmiş içerik akışları sunmak için bu teknolojiden yararlanıyor. Kısacası, yapay zekâ ile veri keşfi gerektiren her alanda vektör arama bir oyun değiştirici konumunda.

Bu teknolojinin geleceği de bir o kadar parlak. Son dönemde bir dizi yeni nesil vektör veritabanı ortaya çıktı (Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant gibi) ve mevcut veritabanı devleri de ürünlerine vektör arama yetenekleri eklemeye başladı. Örneğin Microsoft, 2025 sürüm SQL Server’a vektör veri tipini ve vektör benzerlik fonksiyonlarını entegre ederek geliştiricilerin alışık oldukları SQL dilinde vektör sorguları yapabilmesini sağladı. Bu, geleneksel veri altyapıları ile yapay zeka uygulamalarının sıkı bir biçimde bütünleşmeye başladığını gösteriyor. Benzer şekilde Elastic gibi arama platformları da vektör tabanlı aramayı destekler hale geldi.

Hibrit arama modellerinin yükselişi, gelecekte anahtar kelime araması ile vektör aramasının birlikte standart hale geleceğine işaret ediyor. Bu sayede hem tam eşleşme gereken durumlarda hız ve kesinlik korunacak, hem de semantik genişlik ve esneklik kazanılacak. Ayrıca vektör aramanın ölçeklenebilirliğini artırmak için geliştirilen yaklaşık en yakın komşu (ANN) algoritmalarındaki yenilikler, milyarlarca veri içinde bile milisaniyeler seviyesinde arama yapmayı mümkün kılıyor. Bu da gerçek zamanlı uygulamalarda (örneğin anlık öneri sistemleri, gerçek zamanlı anomalı tespiti gibi) vektör aramanın kullanım alanını genişletecek.

Önümüzdeki yıllarda, vector search’ün yapay zekâ ekosistemindeki merkezi konumu daha da pekişecek. Bilginin sadece depolanması değil, anlam düzeyinde organizasyonu ve erişimi önem kazanacak. Bu da ancak vektör arama gibi anlam-temelli yaklaşımlarla mümkün. Örneğin, gelecekte bir yapay zeka uygulamasına sadece sorunumuzu anlatarak danıştığımızda, o uygulama arka planda devasa bir çok modaliteli vektör veritabanını tarayıp tam da ihtiyaç duyduğumuz çözümü veya bilgiyi anında çıkarabilecek. Bu perspektiften bakıldığında, vektör arama teknolojisi yapay zekâ çağının arama motoru olarak konumlanmaktadır.Sonuç olarak, Vector Search (Vektör Arama) teknolojisi, AI destekli semantik aramanın belkemiğini oluşturarak bilgiye erişimde yeni bir çağ başlatmıştır. Klasik anahtar kelime aramadan semantik aramaya geçişin itici gücü olan bu teknoloji, LLM ve RAG gibi modern yapay zekâ mimarilerinin ayrılmaz bir parçasıdır. Önümüzdeki dönemde, verinin patlaması ve yapay zekânın her alana nüfuz etmesiyle birlikte vektör aramanın stratejik önemi daha da artacak; daha akıllı, anlam odaklı ve kullanıcıya duyarlı sistemlerin temel taşı olmaya devam edecektir.

Vector Search (Vektör Arama), anlam temelli arama yapmayı sağlayan modern bir teknolojidir. Geleneksel anahtar kelime eşlemeye dayalı aramaların ötesine geçerek sorguların arkasındaki bağlam ve anlamı kavrar. Bu sayede kullanıcılar, tam kelime eşleşmesi olmasa bile aradıkları bilgiye daha isabetli ve sezgisel şekilde ulaşabilir. Bu yazıda Vector Search’ün teknik temellerini, klasik arama yöntemleriyle farklarını, çeşitli sektörlerdeki uygulama örneklerini ve büyük dil modelleri (LLM) ile Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarisindeki rolünü inceleyeceğiz. Ayrıca önde gelen vektör veritabanı sistemlerini performans, ölçeklenebilirlik ve kullanım kolaylığı açısından karşılaştıracak ve günümüzdeki en iyi embedding (gömme) modellerini değerlendireceğiz.

1. Vector Search’ün Teknik Temeli

Embedding Vektörleri ve Boyutları

Vector Search’ün kalbinde embedding vektörleri (gömme vektörler) bulunur. Bir embedding, bir veri nesnesinin (örneğin bir cümle, görsel veya ses parçası) anlamsal özelliklerini temsil eden yüksek boyutlu bir sayı dizisidir. Bu vektörler genellikle yüzlerce veya binlerce boyuta sahip olup, verinin anlamını matematiksel bir uzayda kodlar. Benzer anlamlı veriler bu vektör uzayında birbirine yakın konumlanırken, farklı anlamlar uzakta konumlanır. Örneğin, “mutluluk” ve “sevinç” kelimelerinin vektörleri birbirine yakınken, “üzüntü” bu ikisinden çok uzakta konumlanacaktır. Embedding vektörlerinin boyutu, modelin tasarımına göre değişir (256, 512, 1024 gibi). Boyut arttıkça model daha ince anlam nüanslarını yakalayabilir, ancak hesaplama maliyeti de yükselir.

Embedding vektörleri genellikle derin öğrenme tabanlı katıştırma modelleri tarafından üretilir. Örneğin bir dil modeli (NLP için) bir cümleyi veya belgedeki metni 768 boyutlu bir vektör olarak çıkarabilir. Bu vektör, metindeki kelimelerin anlamsal ilişkilerini ve bağlamını sayısal olarak ifade eder. Benzer şekilde, görüntüler için eğitilmiş bir görsel model, resimleri özelliklerini yakalayan vektörler şeklinde temsil edebilir. Sonuç olarak, farklı veri tipleri (metin, görsel, ses vb.) için üretilen bu vektör temsil “anlam temelli arama” (anlamsal arama) yapılmasına imkan tanır.

Benzerlik Ölçütleri (Kosinüs Benzerliği ve Öklid Mesafesi)

Vektör aramada amaç, sorgu vektörü ile veri kümesindeki diğer vektörler arasındaki benzerliği ölçerek en yakın olanları bulmaktır. Bunun için çeşitli mesafe veya benzerlik ölçütleri kullanılır:

• Kosinüs Benzerliği: İki vektör arasındaki açıyı ölçerek benzerliği belirler. Değer +1’e ne kadar yakınsa vektörler o kadar benzer kabul edilir. Özellikle metin embedding’lerinde yaygın kullanılır, çünkü vektör büyüklüklerinden ziyade yönlerine odaklanır.
  
• Öklid Mesafesi: İki vektör arasındaki düz mesafeyi hesaplar. Küçük mesafe yüksek benzerlik anlamına gelir. Veriler aynı ölçek ve normdaysa etkili çalışır.
  
• Diğer Ölçütler: Nokta çarpımı (dot product) da bazen kullanılır; özellikle vektörler birim uzunluğa normlanmışsa nokta çarpımı ile kosinüs benzerliği özdeş sonuç verir. Manhattan (L1) mesafesi veya Minkowski gibi metrikler de özel durumlarda uygulanabilir.
  

Genellikle metin tabanlı aramalarda kosinüs benzerliği tercih edilir, çünkü anlam yönünden yakınlığı yakalamak isteriz. Görsel veya sayısal verilerde ise Öklid mesafesi de sık kullanılır. Bir vektör veritabanı sorgu sırasında seçilen metrik doğrultusunda k-NN (en yakın komşular) hesaplayarak en benzer vektörleri döndürür. Sonuçta, doğru benzerlik ölçütü seçimi uygulamaya ve veriye bağlıdır; bazı sistemler hangisinin kullanılacağını yapılandırma aşamasında seçmenize olanak tanır.

İndeksleme Yapıları: IVF, HNSW ve Yaklaşık Arama

Büyük veri koleksiyonlarında, her bir yeni sorgu için tüm vektörler ile tek tek benzerlik hesaplamak pratik değildir. Bu nedenle indeksleme yapıları ve yaklaşık en yakın komşu (ANN) algoritmaları kullanılarak arama hızlandırılır. Öne çıkan yaklaşımlardan ikisi: IVF (Inverted File Index) ve HNSW (Hierarchical Navigable Small World) algoritmalarıdır.

• Ters Dosya Dizini (IVF): Vektörleri, uzayda belirli bölmelere (hücrelere) ayıran bir yapıdır. Önce vektör uzayı bir kümeleme algoritmasıyla bölütlenir, her bölge için bir temsilci vektör (merkez) hesaplanır. Arama yaparken sorgu vektörü öncelikle en yakın merkez(ler)i bulur ve sadece ilgili bölmeler içindeki vektörler detaylı karşılaştırılır. Bu sayede arama uzayı büyük ölçüde daraltılır. IVF, özellikle FAISS gibi kütüphanelerde IVF+PQ (Product Quantization) kombinasyonuyla yüksek performanslı aramalara imkan tanır.
  
• Hiyerarşik Gezilebilir Küçük Dünya (HNSW): Küçük-dünya graf teorisine dayalı bir yapıdır. Vektörler, belirli yakınlık ilişkilerine göre bir grafın düğümleri olarak yerleştirilir. Bu graf, farklı katmanlarda (hiyerarşik) kurulur ve her düğüm sadece en yakın komşularına bağlanır. Arama sırasında sorgu, graf üzerinde gezinerek (navigable) en yakın komşulara hızlıca ulaşır. HNSW, bellek içi aramalarda oldukça hızlı ve isabetli sonuçlar verir.
  

Bu indeksleme yapıları tamamen yaklaşık en yakın komşu bulmaya odaklanır. Yani küçük bir doğruluk kaybı karşılığında ciddi hız kazanımları elde edilir. Örneğin, milyarlarca vektörlük bir veri kümesinde HNSW kullanımı, doğruluğu ufak bir miktar düşürerek aramaları gerçek zamanlıya yakın kılar. Modern vektör veritabanları da genellikle bu tip ANN algoritmalarını dahili olarak kullanır. Nitekim Azure’un vektör arama desteğinde HNSW ve IVF algoritmalarının kullanıldığı belirtilmektedir.

Bu indeksler sayesinde, vektör araması yapılırken veri tabanı k-NN dizinleri üzerinden hızlıca en benzer adayları bulur, ardından seçili mesafe fonksiyonuyla benzerlik skorlarını hesaplar. Son kullanıcıya, genellikle en yüksek benzerlik skoru alan k sonuç (ör. en benzer 10 sonuç) sıralanmış olarak sunulur.

2. Vector Search vs. Geleneksel Arama ve “Klasik” Anlamsal Arama

Vektör aramanın sağladığı anlamsal yetenekleri daha iyi anlamak için, onu geleneksel anahtar kelime tabanlı aramayla ve önceki nesil “anlamsal arama” yaklaşımlarıyla karşılaştırmak faydalı olacaktır.

• Anahtar Kelimeye Dayalı Arama (Keyword Search): Bu klasik yöntemde belgeler ve sorgular, ters dizin yapıları ile kelime eşleşmelerine göre karşılaştırılır. Arama motorları sorgudaki terimleri içeren dokümanları bulur; altta yatan mekanizma çoğunlukla TF-IDF ve BM25 gibi istatistiklere dayanır. Tam eşleşme gerekliliği yüzünden eşanlamlı kelimeler, dilbilgisel varyasyonlar veya yazım farkları sorun yaratır. Örneğin, kullanıcı “vidaları sıkan şey” diye arama yaptığında, klasik arama motoru “vida” ve “sıkmak” kelimelerini içeren belgeleri getirir, ancak kullanıcının aslında “tornavida” aradığını anlayamaz. Kısacası, anahtar kelime araması kelime düzeyinde eşleşmeye odaklıdır ve bağlamı anlamakta zorlanır. Bunun sonucu olarak, kullanıcıların aradığını tam bulamaması sık rastlanan bir sorundur.
  
• Klasik Anlamsal Arama: Vector Search öncesinde de arama sonuçlarını anlamsal olarak iyileştirmek için yöntemler vardı. Örneğin, arama motorları eşanlamlı sözlükleri ve ontolojileri kullanarak sorgudaki terimleri genişletebiliyordu. Ya da LSI (Latent Semantic Indexing) gibi yöntemlerle doküman-terim matrisi üzerinde matematiksel boyut indirgemeyle gizli anlam yapıları yakalanmaya çalışıldı. Bu yaklaşımlar belirli ölçüde anlam temelli arama sağlasa da kısıtlı kaldı. Ontolojiler elle hazırlanması zor, kapsamı sınırlı araçlardı. LSI gibi istatistiksel yöntemler ise günümüzdeki derin öğrenme tabanlı embedding’ler kadar güçlü bir anlamsal temsil sunamıyordu. Yani klasik anlamsal arama, tam eşleşme sorununu hafifletmeye çalışsa da, Vector Search’ün getirdiği esneklik ve doğruluk seviyesine erişemedi.
  
• Vector Search (Anlamsal Vektör Arama): Bu yaklaşım, sorgunun ve belgelerin anlamını vektörler aracılığıyla temsil ederek karşılaştırır. Sorguların arkasındaki amacı ve konsepti anlar, kelimelerin birebir eşleşmesine bağımlı kalmaz. Örneğin, “sağlıklı akşam yemeği fikirleri” şeklindeki bir sorguya, içinde tam olarak bu kelimeler geçmese de salata, ızgara sebze veya kinoa tarifi içeren sonuçlar getirilebilir. Çünkü sistem bu sonuçların sorguyla anlamsal olarak ilişkili olduğunu vektör uzayında kavrar. Sonuç olarak vektör arama, kullanıcıya daha incelikli ve bağlama duyarlı bir arama deneyimi sunar.
  

Özetle, temel fark benzerliğin belirlenme şeklidir: Anahtar kelime arama kelime eşleşmelerine bakarken, vektör arama anlamsal yakınlığa bakar. Vector Search daha zengin sonuçlar verebilse de, yüksek performans için güçlü gömme modelleri ve hesaplama altyapısı gerekir. Bu nedenle modern arama sistemleri iki yaklaşımı birleştiren hibrit arama yöntemlerini de benimsemektedir. Örneğin bir e-ticaret sitesi, önce anahtar kelimeyle kategoriyi daraltıp ardından vektör benzerliğiyle en ilgili ürünleri sıralayabilir. Böylece her iki yönteminin güçlü yönlerinden faydalanılır.

3. Farklı Sektörlerde Vector Search Kullanım Örnekleri

Vector Search günümüzde pek çok sektörde, veriye anlamsal erişim gereken senaryolarda devrim yaratıyor. Aşağıda çeşitli sektörlerdeki önemli kullanım örnekleri özetlenmiştir:

• Finans: Büyük finansal veri setlerinde benzer doküman veya işlemlerin bulunması Vector Search ile kolaylaşır. Örneğin, dolandırıcılık tespiti için geçmiş işlemlerden anomali tespiti yapılabilir. Normal işlemlerin vektörleri bir arada kümelenirken, hileli işlemler bu kümelerden uzak kalır ve vektör aramasıyla hızla yakalanır. Benzer şekilde bankalar, müşteri destek kayıtlarını vektörize ederek benzer şikayetleri veya talepleri gruplandırabilir; böylece sıkça tekrar eden sorunlar tespit edilir. Yatırım kurumları ise finansal raporları veya haber metinlerini embedding’ler ile aratarak belirli bir şirket veya sektör hakkında anlam bakımından benzer içerikleri bulabilir (örneğin, farklı raporlarda aynı uyarı sinyallerinin yakalanması).
  
• Sağlık: Tıbbi metinler ve görseller üzerinde anlamsal arama, sağlık sektöründe çığır açmaktadır. Hasta kayıtları (teşhis, semptom, tedavi notları) embedding teknikleriyle vektörleştirildiğinde, doktorlar benzer vaka geçmişlerini hızla bulabilir. Örneğin nadir görülen bir vakada, sistem başka hangi hastanın benzer semptomlar gösterdiğini veya nasıl tedavi edildiğini önerebilir. Tıbbi literatür aramasında da vektör arama avantaj sağlar: bir araştırmacı, aradığı konuya anlamsal olarak yakın akademik makaleleri geleneksel aramaya kıyasla daha isabetli listeleyebilir (terimler farklı olsa bile konu benzerse yakalar). Görüntüleme alanında ise, radyoloji gibi dallarda hastanın MR/BT görüntüleri vektör uzayına aktarılıp geçmiş vakalarla kıyaslanarak tanıya yardımcı olunabilir – örneğin belirli bir tümör tipine sahip hastaların görüntülerine en benzeyen ilk 5 sonuç gibi.
  
• Hukuk: Yüklü hukuk arşivlerinde benzer dava ve içtihatların bulunması, vektör arama ile çok daha verimli hale gelir. Yasal belgeler (mahkeme kararları, sözleşmeler, kanun maddeleri) metin olarak vektörlendiğinde, bir avukat aradığı emsal kararın aynısını hatırlamasa bile anlamca benzer kararları hızlıca tespit edebilir. Örneğin, büyük bir hukuk firmasının milyonlarca sayfa doküman arasında benzer davaları saniyeler içinde bulabildiği raporlanmıştır. SQL Server 2025 örneğinde, belgelere ait embedding’ler üzerinde kosinüs benzerliği fonksiyonu çalıştırarak anlamsal olarak benzer içerikler anında getirilebilmiştir. Bu, avukatların ilgili içtihatları veya sözleşme maddelerini arayıp bulma süresini ciddi oranda kısaltır. Ayrıca hukuk büroları, gelen yeni bir dava özetini vektör aramasıyla şirketin bilgi bankasındaki benzer davalarla eşleştirip strateji geliştirebilir.
  
• E-ticaret: Ürün arama ve öneri sistemleri Vector Search ile çok daha kullanıcı dostu hale geliyor. Geleneksel filtrelere ek olarak, ürün açıklamalarının ve görsellerinin embedding’leri kullanılarak anlamsal ürün araması yapılabiliyor. Örneğin bir müşteri, arama çubuğuna “yazlık rahat beyaz elbise” yazdığında, bu kelimeler tam geçmese bile vektör arama benzer konseptteki elbiseleri listeleyebilir (beyaz keten elbise, hafif kumaşlı uçuşan elbise vb.). Görsel arama da önemli bir örnek: Kullanıcı cep telefonuyla bir ürünün fotoğrafını çekip arama yaptığında, sistem bu görseli vektör uzayında temsil edip en benzer ürün görsellerini bulabilir. Günümüzde birçok e-ticaret platformu benzer ürün önerileri sunarken, ürünleri vektör boyutunda karşılaştırıp “bunu alan bunlara da baktı” önerilerini anlamsal benzerlikle güçlendiriyor. Örneğin, bir kitap satış sitesinde belirli bir romanı okuyan kullanıcıya, sadece aynı kategorideki kitaplar değil, anlam olarak benzer temaları işleyen kitaplar da önerilebiliyor (vektörler arası yakınlık sayesinde).
  
• Medya ve Eğlence: İçerik öneri sistemleri, film, dizi, müzik ve haber gibi alanlarda vektör arama ile kişiselleştirmeyi üst seviyeye taşıdı. Film/dizi platformları (Netflix gibi) izleyicinin geçmişte beğendiği içerikleri vektörleştirerek benzer atmosfere veya konuya sahip diğer yapımları önerebiliyor. Örneğin, kullanıcı polisiye bir dizi izlediyse, klasik anahtar kelime bazlı öneri “polisiye” etiketiyle eşleşenleri getirir. Oysa vektör yaklaşımı, dizinin atmosferini (karanlık, yavaş ilerleyen, derin karakter analizli vb.) kavrayarak benzer ruh haline sahip farklı bir dizi veya filmi önerebilir. Müzik platformlarında da benzer şekilde, sadece tür-eşleşmesi değil, parçaların vektör uzayındaki yakınlığı (ritm, melodi yapısı, duygusal ton gibi özelliklerle) hesaba katılarak şarkı önerileri yapılmaktadır. Haber ve yayıncılık tarafında ise, bir haber sitesinin arama özelliği kullanıcının arama niyetini anlayarak ilgili haberleri sunabilir. Örneğin “ekonomik durgunluk etkileri” aramasında vektör arama, tam bu ifadeleri içermeyen ancak içerik olarak alakalı analiz yazılarını bulabilir. Ayrıca medya arşivlerinde eski içerikleri (ör. arşivden bir TV programı bölümü) bulmak için de metin transkriptlerini embedding olarak aramak yaygınlaşıyor.
  
• Üretim ve IoT: Sanayi ve üretim sektöründe vektör arama, büyük ölçüde sensör verilerinin analizi ve kalite kontrol alanlarında kullanılıyor. Fabrikalarda IoT sensörlerinden gelen zaman serisi veriler, normal çalışma örüntülerine göre vektörleştirilir. Anomali tespiti ile olası arıza veya bakım ihtiyaçları, normal veri vektörlerinden sapma olup olmadığına bakılarak erken yakalanabilir. Örneğin bir makinenin titreşim verileri, yüksek boyutlu bir vektör olarak sürekli kayıt ediliyor olsun; belli bir zaman aralığındaki vektör, tüm önceki sağlıklı durum vektörlerinden belirgin biçimde uzakta kalıyorsa bu bir arıza sinyali olabilir. Vektör arama, benzer arıza durumlarının geçmişte olup olmadığını da bulabilir (aynı makine geçmişte benzer bir pattern göstermiş mi, ya da başka makinede benzer titreşim verisi arızayla sonuçlanmış mı gibi). Ürün kalite kontrolünde ise kamera görüntüleri veya sensör okuması normal ürün profiline göre vektör aramasıyla kıyaslanır; böylece hatalı üretimler anında tespit edilir. Üretim doküman yönetiminde de teknik çizimler, CAD dosyaları veya bakım kılavuzları vektörleştirilip aranarak mühendislerin doğru bilgiye hızla erişmesi sağlanabilir.
  

Yukarıdaki örneklerin ortak noktası, anlam temelli benzerlik yakalayabilmenin kritik olduğu durumlardır. Vector Search; finansal güvenlikten hasta bakımına, hukuki araştırmadan e-ticaret deneyimine kadar pek çok alanda, veriyle daha akıllı ve insan benzeri etkileşim kurmayı mümkün kılıyor. Son kullanıcılar aradıklarını daha az uğraşla buluyor, kurumlar ellerindeki büyük ve karmaşık veri hazinelerinden daha fazla değer çıkarabiliyorlar.

4. LLM ve RAG Mimarilerinde Vector Search’ün Rolü

Büyük Dil Modelleri (Large Language Models – LLM’ler) kendi eğitildikleri veri dahilinde çok geniş bir bilgi yelpazesine sahip olsa da, eğitim sonrası dünya bilgilerinin güncellenmesi veya modelin şirket içi özel verileri kullanması doğrudan mümkün değildir. İşte bu noktada RAG (Retrieval-Augmented Generation – Geri Alım Artırılmış Üretim) mimarisi devreye girer. RAG, bir LLM’in yanıt üretmeden önce harici bir bilgi kaynağından ilgili verileri geri çağırması prensibine dayanır. Bu geri çağırma işlemi neredeyse her zaman vektör araması ile gerçekleştirilir.

RAG mimarisinde öncelikle şirketin veya uygulamanın kendi bilgi tabanı (dokümanlar, kılavuzlar, veritabanı kayıtları vb.) uygun parçalara bölünerek embedding vektörleri çıkarılır ve bir vektör veritabanına kaydedilir. Kullanıcıdan bir soru veya talep geldiğinde, bu sorgu aynı embedding modelle vektörleştirilir ve vektör veritabanında en benzer k kayıt aranır. Bulunan en ilgili bilgi parçaları (örneğin en benzer 3 paragraf) LLM’e ek bağlam olarak iletilir. LLM, orijinal soruyu bu eklenen metinlerle birlikte işleyerek yanıt üretir. Sonuç olarak model, kendi eğitim verisinde olmasa bile harici bilgiye dayanarak tutarlı ve doğru cevaplar verebilir.

Vector Search, bu mimaride iki kritik fayda sağlar:

• Güncel ve Özel Bilgi Erişimi: LLM’ler belirli bir tarihe kadar, belirli bir veriyle eğitilmiş olabilir. RAG yapısı sayesinde LLM, güncel gelişmeler veya kuruma özel dokümanlar gibi eğitiminin dışında kalan bilgilere de erişebilir. Örneğin ChatGPT gibi bir model, RAG desteğiyle bir şirketin özel ürün dökümanlarından yanıtlar derleyebilir. Bu, büyük modellerin kapalı kutu olma sorununu ortadan kaldırır ve onları organizasyonel bilgiyle entegre hale getirir.
  
• Halüsinasyonların Azaltılması: LLM’lerin bir soruya yanıt uydurarak yanlış bilgi verme eğilimine halüsinasyon denir. Doğru tasarlanmış bir RAG mimarisi, LLM’in yanıt vermeden önce yetkili bir bilgi kaynağından veri çekmesini sağlar; bu da cevabın doğruluğunu artırır. Örneğin bir müşteri destek botu, kullanıcının sorusu üzerine doğrudan ürün kılavuzundan ilgili bölümü getirip yanıtına yedirebilir. Bu sayede model, bilmediği konularda tahmin yürüterek hatalı cevaplar üretmek yerine, kanıta dayalı cevaplar sunar.
  

Vector Search, RAG içinde genellikle sorgu-genişlikli (semantic search) kullanılır. Örneğin IBM’in RAG mimarisinde, 7 adımlı bir süreçte önce veri hazırlanır, embedding’ler oluşturulur ve vektör DB’ye yüklenir; sorgu geldiğinde top-k benzer parçalar getirilip LLM’e verilir, en sonda LLM yanıtı üretir. Bu mimarinin başarısı, büyük ölçüde vektör aramanın isabetine ve hızına bağlıdır. Çünkü LLM’e yanlış veya alakasız bağlam verilirse, sonuç da sağlıksız olacaktır. Neyse ki modern vektör veritabanları bu süreç için optimize edilmiştir ve LLM uygulamalarıyla entegre çalışacak şekilde API’ler sunarlar. Pinecone, Weaviate, Milvus gibi sistemler doğrudan RAG senaryoları için örnek kodlar ve entegrasyonlar sağlamaktadır. Hatta bazı bulut hizmetleri (ör. Azure Cognitive Search), vektör aramayı LLM çağrılarıyla birleştiren hibrit altyapıları ürünleştirmiştir.

Özetle, Vector Search LLM’lerin hafızası gibidir. Modelin eğitimde öğrenmediği veya unutabileceği bilgileri anında sağlamakla kalmaz, aynı zamanda çıktının doğruluk payını yükseltir. Bu, özellikle kurumsal uygulamalarda (dokümantasyon asistanları, sohbet botları, arama motorları) vazgeçilmez bir mimari haline gelmiştir. RAG ile desteklenen LLM çözümleri, şirket verilerini daha akıllı kullanarak hem kullanıcı deneyimini iyileştirir hem de bilgi güvenilirliğini artırır.

5. Vektör Veritabanları (Vector DBs): Karşılaştırma ve Özellikler

Büyük ölçekli vektör aramalarını verimli şekilde gerçekleştirmek için özel olarak tasarlanmış vektör veritabanları ortaya çıkmıştır. Bu sistemler, vektörleri depolamak, indekslemek ve sorgulamak için optimize edilirken, aynı zamanda geleneksel veritabanı özellikleri de sunar (ör. ölçeklenebilirlik, yetkilendirme, hata toleransı). Öne çıkan vektör veritabanı çözümlerinden bazıları: FAISS, Pinecone, Weaviate, Milvus ve Vespa. Aşağıda bu sistemlerin performans, ölçeklenebilirlik ve kullanım kolaylığı açısından genel bir karşılaştırması yer almaktadır:

Sistem	Performans	Ölçeklenebilirlik	Kullanım Kolaylığı
FAISS (Facebook AI)	Son derece hızlı ham benzerlik aramaları (C++ kütüphanesi, GPU desteği ile). Özellikle yüksek boyutlu vektörlerde en hızlı çözümlerden biri.	Tek bir makine belleği içinde çalışır; milyarlarca vektör için parçalama gerekebilir. Dağıtık mimariyi kendi başına desteklemez (büyük veride başka sistemlerle entegre edilmeli).	Bir kütüphane olarak kullanılır, tam teşekküllü bir veritabanı değildir. Entegrasyonu için yazılım geliştirme gerekir, ancak Python API’ları ile araştırmacılar arasında popüler.
Pinecone	Milyarlarca vektörde dahi düşük gecikmeli arama sunar (arka planda yüksek optimizasyon, donanım hızlandırma). Sorgu başına milisaniyeler mertebesinde cevaplar alabilirsiniz.	Tamamen yönetilen bulut hizmetidir; arka planda depolama ve hesaplamayı ayrıştırıp otomatik ölçekler. Yatayda ölçekleyerek çok büyük veri kümelerini destekler.	Kullanımı çok kolay – bir API ile indeks oluşturup sorgu yapılabilir. Altyapı yönetimi gerekmez. Ancak kapalı kaynak ve ücretlidir; özelleştirme ve kontrol imkanı kısıtlıdır.
Weaviate	Dahili olarak HNSW algoritmasını kullanarak yüksek hızda arama yapar. Aynı zamanda grafik tabanlı ek bileşenler barındırdığı için ham performansı biraz yönetim gideriyle gelir.	Bulut-yerel mimaride çalışır, birden fazla düğüme yayılabilir. Orta büyüklükte verilerden milyarlarca kayda kadar ölçekleme imkanı sunar.	Açık kaynak kodludur. GraphQL tabanlı güçlü bir sorgu arayüzü sağlar, bu esneklik başlangıçta öğrenme eğrisini artırır. Şema tanımlamak ve yüklemek gerekiyor; ancak dokümantasyonu kapsamlı ve topluluk desteği iyi. Hem self-hosted, hem de ücretli bulut seçeneği mevcut.
Milvus (Zilliz)	Performansa odaklı C++ çekirdeğiyle çok hızlı sorgular sağlar. Hem CPU hem GPU ile çalışabilir. IVF, HNSW gibi farklı arama algoritmalarını destekleyerek hız/doğruluk dengesini ayarlamanıza izin verir.	Tasarımı gereği dağıtık ve yüksek ölçeklenebilir. Birden çok node ile küme kurarak milyarlarca vektörü yönetebilir. Büyük ölçekli uygulamalarda başarıyla kullanılır.	Açık kaynak ve Kubernetes tabanlı dağıtımları mevcut. Kurulumu konteyner ile kolay olsa da tam verim için küme yönetimi bilgisi gerek. Arayüzü REST/SDK tabanlı olup, SQL benzeri sorgu dili de sunuyor. İlk kurulum biraz teknik detay içerir ancak sonrası otomatiktir. Zilliz Cloud adlı yönetilen hizmet seçeneği de bulunmakta.
Vespa (Yahoo)	Hem klasik metin aramasını (BM25) hem vektör aramasını birlikte çok güçlü biçimde çalıştırabilir. Gerçek zamanlı sorgularda, web ölçeğinde optimize edilmiş performans sergiler. Yahoo gibi yüksek trafikli servislerde yıllarca denenmiştir.	Yatay olarak kolayca ölçeklenir ve petabaytlarca veriyi barındırabilir. 10ms altında sorgu süreleriyle, milyonlarca sorgu/gün yüklerini kaldırabilecek olgunluktadır.	Tam teşekküllü bir arama motoru platformudur, Java tabanlıdır. Öğrenmesi ve yönetimi diğerlerinden daha komplekstir. Ayrıntılı özelleştirmeler mümkün (özgün skorlamalar, metrikler vb.) ancak bunun için yetkinlik gerekir. Büyük ekiplerin uzun vadeli projeleri için ideal; küçük projeler için overkill olabilir. Açık kaynak olması ve kapsamlı dokümanlarıyla güçlü bir geliştirici topluluğu vardır.

Yukarıdaki özet tablo, her bir sistemin öne çıkan özelliklerini vurgulamaktadır. Birkaç önemli noktaya değinmek gerekirse:

• FAISS: Akademi ve endüstride benchmark kabul edilen bir kütüphanedir. En iyi ham arama performansı sağlar, ancak bir veritabanının tüm kolaylıklarını sağlamaz. Genellikle diğer sistemlerin içinde motor olarak da kullanılır (Örn: Milvus içinde FAISS modülleri bulunabilir). Küçük ve orta ölçekli veri için Python üzerinden hızlı prototipler yapmak isteyenler için idealdir.
  
• Pinecone: Yeni başlayanlar ve hızlı ürün çıkarmak isteyen start-up’lar arasında popülerdir. Sunucusuz bir deneyim sunar; geliştiriciler vector index oluşturma, ekleme, arama gibi işlemleri REST API ile yapar. Özelleştirme sınırlı olsa da, altyapıyla uğraşmamak büyük avantajdır. Dezavantajı maliyetinin yüksek olabilmesi ve verinin üçüncü parti bulutta tutulması gerekliliğidir.
  
• Weaviate: Özellikle zengin sorgulama kabiliyetleri ve şema tabanlı veri modeli ile dikkat çeker. Vektör aramayı, knowledge graph yaklaşımıyla birleştirerek hem yapılandırılmış hem yapılandırılmamış veriyi bir arada sunabilir. Örneğin, belirli bir sınıfa ait nesnelerin belli alanlarında koşullu arama yapılabilir. Weaviate, açık kaynak olması sayesinde kendi altyapınızda tutabileceğiniz, modüler bir çözümdür.
  
• Milvus: Çin merkezli Zilliz tarafından geliştirilip açık kaynak sunulan bu sistem, son dönemde çok popüler hale gelmiştir. Topluluk açısından bakıldığında, Milvus ve onu temel alan Zilliz Cloud, aktif geliştirme ve desteğe sahip. Performans testlerinde de iyi sonuçlar aldığı, ölçeklendirme konusunda da olgunlaştığı görülmektedir. Milvus’ün esnek mimarisi sayesinde ihtiyaca göre index türü ve donanım seçilebilir (örn. çok yüksek hassasiyet gerekirse HNSW, hafıza optimizasyonu gerekirse IVF-PQ gibi).
  
• Vespa: Listedeki en eski ve köklü çözümdür. Yahoo tarafından yıllardır kullanılmış, şimdi open-source olarak herkesin erişimine açılmıştır. Sadece bir vektör arama değil, uçtan uca bir arama motoru/servis platformu gibidir. Bir sorguda hem geleneksel anahtar kelime eşleşmelerini hem de vektör benzerliğini kombine edebilir. Örneğin bir e-ticaret aramasında önce BM25 ile filtreleyip ardından remaining sonuçları vektör skoru ile sıralamak gibi karma senaryolar Vespa ile mümkün. Lakin bu güç, sistemin karmaşıklığını da artırır; bu yüzden genellikle ileri seviye kullanıcılara hitap eder.
  

Bu sistemlerin dışında da pek çok alternatif ortaya çıkmıştır (Qdrant, Chroma, ElasticSearch’ün vektör desteği, Redis+Vector extensions, etc.). Hatta relation veritabanı üreticileri bile (PostgreSQL, MS SQL Server gibi) eklentilerle vektör arama yetenekleri kazanmaktadır. Seçim yaparken veri büyüklüğü, hız ihtiyacı, ekip yetkinliği, bütçe gibi unsurlar değerlendirilmelidir. Örneğin küçük bir proje için Pinecone’un ücretsiz seviyesi hızlı bir başlangıç sağlarken, uzun vadede maliyet kontrolü veya veri güvenliği için açık kaynak bir çözümü kendi sunucunuza kurmak daha mantıklı olabilir. Genel eğilim, kritik uygulamalarda hibrit yaklaşımların benimsenmesidir: Hem metin bazlı hem vektör bazlı aramayı destekleyen, gerektiğinde ölçeklenebilen ve diğer yazılım ekosistemleriyle entegre çalışabilen çözümler başarılı oluyor.

6. Mevcut En İyi Embedding Modelleri

Vector Search performansının büyük ölçüde bağlı olduğu bir diğer boyut, kullanılan embedding modelinin kalitesidir. Bir modeli “iyi” yapan, farklı veri tiplerinde tutarlı anlamsal temsil üretebilmesi ve vektör uzayında anlamlı yakınlıklar kurabilmesidir. Günümüzde öne çıkan embedding model örnekleri şunlardır:

• OpenAI Embedding Modelleri: OpenAI’nin sunduğu metin tabanlı gömme modelleri, özellikle text-embedding-ada-002 modeli ile sektörde standart haline gelmiştir. Ada-002, 1536 boyutlu vektörler üretir ve geniş bir dil/havza üzerinde eğitildiği için çoğu görevde yüksek doğruluk sunar. Bir cümle ya da paragrafı API üzerinden gönderip vektörünü alabilirsiniz. Kalitesinin çok yüksek olması (ve OpenAI’ın sürekli iyileştirmesi) sayesinde genel amaçlı projelerde tercih edilir. OpenAI embedding’leri çok dilli desteğe de sahiptir ve İngilizce dışındaki metinlerde de güçlü performans gösterir. Dezavantajı, tamamen bulut tabanlı ve ücretli olmasıdır; veriyi dışarı göndermek gerekebilir. Ancak Azure gibi platformlar OpenAI modelini kendi bulutlarında da sunarak güvenlik endişelerini azaltmaya çalışıyor.
  
• Sentence-BERT (SBERT) Türevi Modeller: SBERT, BERT modelinin cümle/paregraf düzeyinde anlam yakalaması için ikili ağ yapısıyla tekrar eğitilmesiyle ortaya çıkmış bir yaklaşımdır. Sentence Transformers kütüphanesi ile birçok hazır SBERT modeli kullanıma sunulmuştur. Örneğin all-MiniLM-L6-v2 veya all-mpnet-base-v2 gibi modeller hızlı ve yeterince iyi performanslarıyla bilinir. SBERT modelleri genelde 384 ila 768 boyutlu vektörler üretir ve açık kaynak olmaları sayesinde özelleştirilebilir. Örneğin Türkçe için veya hukuk, sağlık gibi spesifik alanlar için SBERT modelleri fine-tune edilip kullanılabiliyor. Günümüzde HuggingFace üzerinde 1000’den fazla SBERT türevi model bulunmaktadır. Avantajları yerel olarak çalıştırılabilmeleri ve genellikle lisanslarının serbest olmasıdır. Performans açısından, OpenAI kadar olmasa da birçoğu belirli görevlerde oldukça yeterlidir.
  
• Cohere Embeddings: Cohere şirketi de tıpkı OpenAI gibi API üzerinden erişilen güçlü dil modelleri sunar. Cohere’in metin embedding modelleri İngilizce ve çok dilli versiyonlar halinde mevcuttur. Örneğin embed-english-v2 modeli, 4096 boyutlu bir çıktı vektörüyle oldukça zengin bir temsil sunar. Cohere modelleri, OpenAI’ye kıyasla bazı benchmark’larda yakın kalite sağlamakta ve özellikle kurum içi kullanım için özel dağıtım seçenekleri de sunmaktadır. Cohere’in iddiası, modellerinin belirli görevlerde daha tutarlı olması ve geliştirici deneyiminin iyi olması yönündedir. Yine de, bu modeller de kapalı kaynak ve ücretli lisans ile kullanılmaktadır. Tercih edilme sebepleri arasında güvenilirlik ve yüksek performans sayılabilir; zira bazı bağımsız değerlendirmelerde Cohere’in embedding’leri, OpenAI’ınkine yakın skorlar almıştır.
  
• GTE (General Text Embeddings by Alibaba): Alibaba DAMO Academy tarafından geliştirilen GTE modelleri, çok kademeli karşıt öğrenme (contrastive learning) tekniğiyle eğitilmiş genel amaçlı metin gömme modelleridir. GTE’nin large, base ve small boyutlu olmak üzere üç versiyonu bulunmaktadır. Bu modeller geniş kapsamlı bir metin çiftleri korpusu üzerinde eğitildiği için çok farklı alanlarda sağlam performans verir. Örneğin bilgi getirme (IR), anlamsal metin benzerliği, metin sıralama gibi görevlerde başarılıdır. Bağımsız değerlendirmelerde GTE-large modeli, belirli benchmark setlerinde OpenAI’nın ada modelini bile az farkla geride bırakabilmiştir. GTE modelleri açık kaynak olarak HuggingFace üzerinde sağlanmıştır ve işletme dostu MIT lisansına sahiptir. Bu da onları kurum içinde ücretsiz ve esnek kullanıma uygun kılar. Özellikle Uzakdoğu dilleri ve İngilizce karışık çok dilli senaryolarda GTE iyi sonuçlar vermektedir.
  
• HuggingFace ve Diğer Açık Kaynak Modeller: Hugging Face ekosistemi, her geçen gün yeni ve güçlü embedding modellerinin ortaya çıktığı bir ortam. Örneğin E5 modelleri (Text Embeddings for 5 tasks) beş farklı görevde iyi performansı hedefleyen açık modeller olarak dikkat çekti. e5-large-v2 modeli 1024 boyutlu çıktısıyla birçok dilde kuvvetli sonuçlar verdi. Yine InstructorXL gibi modeller, kullanıcıdan ek yönlendirme alarak embedding üreten yenilikçi yaklaşımlar sunuyor. Google’ın Universal Sentence Encoder (USE) modeli de uzun zamandır dil bağımsız güçlü bir gömme çözümü olarak kullanılıyor. Daha spesifik olarak, Hukuk, tıp, kod gibi alanlara özel eğitilmiş açık kaynak modeller de mevcut (örn. LegalBERT, BioBERT’in cümle embed versiyonları veya CodeBERT vs.). Geliştiriciler, uygulamalarının ihtiyacına göre bu modelleri ücretsiz şekilde indirip entegre edebiliyor. Tabii açık modellerin performansı her zaman garanti değil – bu yüzden sıkça başvurulan bir kaynak da MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) gibi kapsamlı kıyaslama tabloları oluyor. Örneğin, MTEB sonuçlarına göre all-mpnet-base-v2, GTE-large, text-embedding-ada-002, e5-large gibi modeller üst sıralarda yer alıyor ve aralarındaki puan farkları görece küçük. Bu da demek oluyor ki, tamamen açık bir çözümle neredeyse kapalı bir çözüm kalitesine yaklaşmak mümkün.
  

Vector Search kavramı, vektör arama altyapısıyla artık arama teknolojilerinin merkezine oturmuş durumdadır. Geleneksel arama ile farkını anlamak için anlam temelli arama veya anlamsal arama terimleri de literatürde kullanılıyor. Uygulama geliştirme tarafında ise bu alanda sıklıkla vektör veritabanı çözümleri devreye giriyor. Örneğin Pinecone, Weaviate gibi araçlar sayesinde anlamsal arama yeteneklerini ürünlere entegre etmek kolaylaşmış durumda. Tabii ki başarı, büyük ölçüde kaliteli embedding modellerine dayanıyor – OpenAI, SBERT, Cohere, GTE gibi modeller burada öne çıkıyor.

Sonuç olarak, Vector Search teknolojisi arama ve yapay zeka uygulamalarında bir sonraki aşamayı temsil ediyor. Teknik temelleri sağlam bir matematiğe dayanırken, pratikte kullanıcı deneyimini geliştiren somut faydalar sağlıyor. Anahtar kelime aramalarının bulmakta zorlandığı gizli anlam ilişkilerini ortaya çıkararak, veriyi daha “anlayışlı” hale getiriyor. Önümüzdeki dönemde, gerek kurumsal alanda gerek son kullanıcı uygulamalarında vektör tabanlı anlamsal arama yeteneklerinin hızla standart haline gelmesini bekleyebiliriz. Bu dönüşümde yer almak isteyen geliştiriciler ve işletmeler için, doğru vektör veritabanını seçmek, uygun embedding modelini belirlemek ve sistemlerini ölçeklenebilir şekilde tasarlamak önemli olacaktır. Unutmayalım ki, aramanın geleceği vektörlerle şekilleniyor – ve bu gelecekte bilgiyi aramak, bulmak ve anlamlandırmak çok daha güçlü bir şekilde mümkün olacak.

18-19 Haziran 2025 tarihlerinde Londra Kensington Conference & Events Centre’da düzenlenen AI World Congress (yeni adıyla AI Conference London), yapay zekâ teknolojileri ve iş dünyasını buluşturan Avrupa’nın önde gelen etkinliklerinden biri oldu IoT, makine öğrenimi, robotik ve akıllı şehirler gibi birçok dikeyde yapay zekânın geleceği bu konferansta masaya yatırıldı. Utaisoft olarak, Türkiye’den katılan tek start-up olmanın gururuyla etkinlikte yerimizi aldık ve sektördeki en yeni gelişmeleri birinci elden gözlemledik. Uzmanların sunumları ve paneller, yapay zekânın iş dünyasına etkilerini hem derinlemesine hem de sıcak bir üslupla ele aldı.

Utaisoft’un AI World Congress 2025’ten İzlenimleri

Utaisoft ekibi olarak kongre boyunca oldukça zengin deneyimler edindik. Küresel yapay zekâ ekosisteminin nabzını tutan konuşmalar, yapay zekânın farklı sektörlerdeki dönüştürücü gücünü net biçimde ortaya koyuyordu. Farklı ülkelerden katılımcılarla sohbet etme fırsatımız oldu; bu sayede yapay zekânın sağlık, finans, üretim gibi alanlarda uygulamalarına dair yeni perspektifler kazandık. Londra’daki ortam, bir yandan en yeni teknolojik trendlerin heyecanını yansıtırken bir yandan da samimi networking fırsatlarıyla sıcak bir atmosfer sundu. Uzmanların yer aldığı panel oturumlarında, yapay zekânın günlük yaşama ve endüstrilere etkisine dair ufuk açıcı sorular ve yanıtlar duyduk. Türkiye’yi temsil eden tek girişim olarak, uluslararası arenada edindiğimiz bu bilgiler stratejimizi küresel trendlerle harmanlamamıza yardımcı oldu.

Öne Çıkan Konuşmacılar ve Konular Nelerdir?

AI World Congress 2025 kapsamındaki “Emerging AI Market Trends 2025” panel oturumundan bir kare. Konferansta sahne alan konuşmacıların her biri, yapay zekâ ekosisteminin farklı bir yönüne ışık tuttu. Öne çıkan isimlerden bazıları ve paylaştıkları önemli mesajlar şöyleydi:

•Liran Zvibel (CEO, WEKA): Yapay zekâ altyapılarının geleceğine odaklanan vizyoner konuşmasında, “ajan-temelli yapay zekâ (agentic AI)” çağına hazır olmak için veri altyapılarının nasıl evrilmesi gerektiğini vurguladı. Zvibel, AI World Congress sahnesinde WEKA’nın yeni NeuralMesh çözümünü tanıtarak gerçek zamanlı çıkarım ihtiyacına yanıt veren, ölçeklendikçe güçlenen bir depolama mimarisi sundu. Bu yaklaşım, AI sistemleri büyüdükçe performansı düşen geleneksel veri platformlarının aksine, ölçek arttıkça daha da dayanıklı ve hızlı hale gelen bir altyapı vizyonu ortaya koyuyor.

•Tejas Joshi (CTO, Veri Platformu & AI, Oracle): “Yapay Zekâ ile Uygulamaları Daha Hızlı İnşa Etmek” başlıklı açılış konuşmasında, kurumsal veriler üzerinde semantik arama (Vector Search) yeteneklerinin önemine dikkat çekti. Joshi, Oracle’ın yapay zekâ destekli veritabanı teknolojileri sayesinde yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerde anlam bazlı arama yapmanın mümkün olduğunu belirtti. Bu sayede, büyük dil modellerini kurumsal veriyle birleştiren RAG (Retrieval- Augmented Generation) gibi tekniklerin nasıl daha isabetli ve bağlamsal sonuçlar üretebildiğini örneklerle paylaştı. Salonun sorularıyla zenginleşen panelde de yer alan Joshi, yapay zekânın iş uygulamalarına entegrasyonunu hızlandırmanın yollarını tartıştı.

•Akis Papageorgiou (Baş Yapay Zekâ Mimarı, IBM): IBM danışmanlık biriminden Papageorgiou, “Kurumsal Ölçekte AI Agent’larını Ölçeklendirmek” başlıklı etkileyici bir sunum gerçekleştirdi. Konuşmasında IBM’in “AI Ladder” (Yapay Zekâ Merdiveni) yaklaşımına değinerek, veriden değere giden yolda modernize etme, toplama, organize etme, analiz etme ve yapay zekâyı yaygınlaştırma adımlarının kritik önemini vurguladı. Papageorgiou ayrıca, birden çok yapay zekâ ajanının birlikte çalışmasına yönelik agentic AI örüntülerini (Agentic Patterns) ele aldı. Bu kapsamda, farklı görevlerde uzmanlaşmış otonom AI ajanlarının ReAct tarzı döngülerle karar verip eyleme geçebildiği, ya da RAG ile bilgiye erişip kullanıcıya yanıt ürettiği senaryoları paylaştı. Kurumların, bu tür otonom ajan desenlerini kullanarak süreçlerini nasıl iyileştirebileceğine dair pratik içgörüler sağladı.

•Marta Janus (Principal Adversarial ML Researcher, Hidden Layer) ve Nayur Khan (Partner, QuantumBlack – McKinsey & Company): Güvenlik ve strateji ekseninde yapay zekâya dair önemli mesajlar veren konuşmacılar arasındaydı. Janus, yapay zekâ sistemlerinde adversary saldırılara (kötücül manipülasyonlara) karşı dayanıklılık sağlanmasının önemini vurgulayarak model güvenliği konusunda uyarılar yaptı. Khan ise endüstriyel AI projelerinin ölçeklenmesi ve başarılı olması için gereken stratejik adımları aktardı; özellikle veri odaklı kültürün ve doğru iş birliği modellerinin altını çizdi. Bu konuşmacıların perspektifleri, yapay zekâ uygulamalarının sadece teknik değil, aynı zamanda güvenlik ve organizasyon boyutlarıyla da ele alınması gerektiğini gösterdi.

AI World Congress 2025’ten Öne Çıkan Yapay Zekâ Başlıkları

Etkinlik boyunca dile getirilen ve dikkat çeken güncel yapay zekâ konularından bazıları şunlardı:

•Vector Search (Vektör Arama)

Verileri anlamlarına göre aramayı sağlayan bu semantik arama tekniği, kongrenin öne çıkan konularındandı. Klasik anahtar kelime aramalarının ötesine geçen vektör arama sayesinde, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri içinde anlam benzerliğine dayalı sonuçlar bulunabiliyor. Oracle’ın sunumlarında bahsedilen AI Vector Search özelliği de bu yaklaşımı sergiledi: Örneğin Oracle Database 23AI ile metin, görsel veya grafik verileri vektörel temsiller aracılığıyla tek potada arayıp, kullanıcıya anlamsal olarak en ilgili bilgiyi getirmek mümkün oluyor. Bu teknoloji, arama sonuçlarını daha zengin ve bağlamsal hale getirerek yapay zekâ uygulamalarına büyük hız ve esneklik katıyor.

•Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Büyük dil modellerinin harici bilgi kaynaklarıyla beslenmesi anlamına gelen RAG, yapay zekâ ve dil işleme alanında hızla yükselen bir trend. Bu yaklaşımla, bir yapay zekâ modeli soru yanıtlarken veya metin üretirken, kendi eğitim datasında bulunmayan güncel veya özel bilgilere gerçek zamanlı olarak erişebiliyor. Konferansta RAG’in, özellikle kurumsal uygulamalarda, modelin yanıtlarını daha doğru ve güncel tutmak için nasıl kritik bir rol oynadığı tartışıldı. Uzmanlar, RAG yönteminin AI modellerinin “unutkanlık” veya halüsinasyon sorunlarını azaltmada etkili olduğunu vurguladılar. Nitekim RAG, AI ve NLP alanında hızla gelişen ve büyük ilgi gören bir tema olarak öne çıkıyor .

•Agentic Patterns (Otonom Ajan Kalıpları)

Birden fazla yapay zekâ ajanının otonom ve iş birliği içinde çalışmasını sağlayan tasarım kalıpları da gündemdeydi. Bu kavram, yapay zekâ sistemlerinin algılama, planlama ve eyleme geçme becerilerini insansız bir şekilde organize edebilmeleri için geliştirilen tekrar kullanılabilir çözümleri ifade ediyor. Özellikle IBM konuşmacısının vurguladığı üzere, agentic patterns sayesinde geliştiriciler, karmaşık görevleri yerine getirebilen akıllı ajanlar tasarlayabiliyor. Örneğin, Reaktif Ajan kalıbı ile bir AI ajanı çevresel değişikliklere anında tepki verebilirken, Hiyerarşik Ajan kalıbı ile görevler alt görevlere bölünüp farklı ajanlarca yürütülebiliyor. Etkinlikte bu kalıpların pratik uygulamaları (ör. otonom müşteri hizmet botları, birlikte çalışan drone sürüleri vb.) ele alındı ve otonom AI ajanlarının geleceğin iş süreçlerinde oynayacağı role dikkat çekildi.

•AI Ladder (Yapay Zekâ Merdiveni)

Kurumsal yapay zekâ benimsemesi için bir yol haritası sunan AI Ladder konsepti, IBM tarafından ortaya atılan ve konferansta da dile getirilen önemli başlıklardandı. “Veri olmadan yapay zekâ olmaz” prensibiyle yola çıkan bu çerçeve, başarılı bir AI yolculuğu için gerekli adımları bir merdiven metaforuyla tanımlıyor. Basamaklar; verilerin toplanıp modernleştirilmesiyle başlayıp, temizlenip organize edilmesine, ardından analizlerle değere dönüştürülmesine ve en sonunda yapay zekânın iş süreçlerine yaygın şekilde nüfuz etmesine kadar uzanıyor. Kongrede konuşmacılar, AI Ladder yaklaşımının şirketlere yapay zekâyı ölçeklerken nasıl rehberlik ettiğinden bahsettiler. Özellikle verinin güvenilirliği, model yönetimi, açıklanabilirlik ve etik gibi unsurların her basamakta gözetilmesi gerektiği vurgulandı. Sonuç olarak, AI Ladder şirketlerin yapay zekâ yatırımlarını sistematik ve başarılı bir şekilde büyütmeleri için önemli bir kılavuz olarak ele alındı.

•Sentetik Veri

Gerçek dünyadaki verilere benzer istatistiksel özelliklere sahip, yapay olarak üretilmiş veriler de etkinliğin sıcak konularındandı. Özellikle veri gizliliği ve veri yetersizliği problemlerine çözüm sunması nedeniyle sentetik veri kullanımı giderek yaygınlaşıyor. Konferansta, sağlık ve finans gibi mahremiyetin kritik olduğu alanlarda sentetik verinin, gerçek verilere alternatif olarak nasıl kullanıldığını örneklerle gördük. Örneğin bir konuşmacı, kısıtlı veya hassas hasta verilerini paylaşmak yerine, bunları temel alarak üretilen sentetik verilerle yapay zekâ modellerini eğitmenin mümkün olduğunu anlattı. Bu yöntemle hem kişisel veriler korunuyor hem de model performansı için gereken geniş kapsamlı veri setleri elde edilebiliyor. Nitekim sentetik veriler, gerçek verinin yerine veya destekleyicisi olarak kullanıldığında, AI geliştirme süreçlerinde hem etik hem pratik faydalar sağlıyor. Gartner gibi kuruluşların öngörülerine göre 2030 yılına gelindiğinde yapay zekânın eğitimi için kullanılan verinin çoğunluğunu sentetik veriler oluşturabilir – bu da bu konunun ne denli stratejik hale geldiğini ortaya koyuyor.

AI World Congress 2025, yapay zekâ alanındaki küresel dönüşümün hızını ve ölçeğini bizlere bir kez daha gösterdi. Utaisoft olarak, bu büyük ekosistemin aktif bir oyuncusu olmanın getirdiği sorumluluk ve heyecanla, edindiğimiz bilgileri stratejimize dahil ediyoruz. Etkinlikteki deneyimlerimiz, vizyonumuzu derinleştirirken müşterilerimize sunacağımız çözümleri de zenginleştirdi.

Siz de yapay zekâ dünyasındaki en son gelişmeleri yakından takip etmek ve Utaisoft’un bu yolculuktaki adımlarından haberdar olmak isterseniz, bültenimize kaydolmayı unutmayın. Yeni nesil yapay zekâ trendlerini ve Utaisoft’un sektördeki konumunu yakından izlemek için bültenimize kayıt olarak bize katılabilirsiniz. Böylece hem sektörel bilgiler hem de Utaisoft’tan sıcak haberler doğrudan e- posta kutunuza ulaşacak.

AI World Congress 2025’te edindiğimiz tüm bu birikimi, önümüzdeki dönemde sizlerle paylaşmaya devam edeceğiz. Bülten kaydı için buraya tıklayarak hemen kayıt olabilirsiniz!