Vektör Veritabanları

Vektör veritabanları, verilerin matematiksel vektörler olarak temsil edildiği sistemlerdir. Bu yapı, kaynakların benzerliklerini ölçmek için kullanılır. Özellikle makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarında yaygın olarak kullanılır.

Vektör veritabanlarının temel özellikleri şunlardır:

• Veri noktalarının vektörel temsil edilmesi.
• Yüksek boyutlu veri analizi için optimize edilmiş sorgulama sistemleri.
• Benzerlik ölçüm algoritmaları ile hızlı erişim.

Semanik Arama

Semanik arama, arama motorlarının anlamı ve bağlamı dikkate alarak bilgi sunma yöntemidir. Kullanıcıların sorgularına daha uygun sonuçlar sağlamak için dil işleme tekniklerini kullanır. Bu sistem, anahtar kelime tabanlı aramadan farklıdır.

Semanik aramanın temel unsurları şunlardır:

• Doğal dil işleme (NLP) teknikleri ile dilin anlamının anlaşılması.
• Bağlam tabanlı sonuçların sağlanması.
• Kullanıcı niyeti analizi ile daha ilgili sonuçlar sunulması.

Vektör Veritabanları ve Semantik Arama İlişkisi

Vektör veritabanları, semantik arama sistemlerinin verimliliğini artırmak için sıkça kullanılır. Vektörler, kelimelerin veya belgelerin anlamlarını temsil ederken, semantik arama bu temsilleri kullanarak daha doğru sonuçlar verir.

Bu ilişkideki avantajlar:

• Hızlı benzerlik analizi.
• Daha anlamlı ve uygun sonuçlar.