Vektör Veritabanı
MimariIng: Vector DatabaseGuncellendi: 30 Mayıs 2026
Embedding vektörlerini saklayan ve anlam benzerliğine göre hızlı arama yapabilen özel veritabanı.
Vektör Veritabanı nedir?
Vektör veritabanı, yüksek boyutlu vektörleri (embeddingleri) saklayıp aralarındaki benzerliği hızlıca hesaplayan özel bir veritabanı türüdür. Geleneksel veritabanlar tam eşleşme arar; vektör veritabanları "anlam olarak en yakın" olanı bulur.
Nasıl çalışır?
- Dokümanlar embedding modelleriyle vektöre dönüştürülür
- Bu vektörler veritabanına kaydedilir
- Sorgu geldiğinde, sorgu da vektöre dönüştürülür
- En yakın vektörler (Cosine similarity, L2 distance) döndürülür
Popüler seçenekler
- Pinecone: Yönetilen, kolay kurulum
- Weaviate: Açık kaynak, hybrid search
- Qdrant: Rust tabanlı, yüksek performans
- pgvector: PostgreSQL eklentisi, mevcut DB altyapısında çalışır
RAG ile ilişkisi
RAG sistemlerinin çoğu vektör veritabanı üzerine kuruludur.
Bu teknolojiyi kullanan araclar
Ilgili terimler
mindi'nin notu
Sayısal vektörleri yüksek hızda arayabilen özel veritabanı. RAG sistemlerinin bellek katmanı bu — "buna en benzer belge hangisi?" sorusunu milisaniyede yanıtlıyor. Klasik SQL ile bu iş yapılmaz.