Vector Search (Vektör Arama) Teknolojisi Teknik Temeller ve Uygulamalar

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.