Yapay zeka teknolojilerinin hızla yayılması, veri yönetimi yaklaşımlarını da dönüştürüyor. Bu dönüşümde özellikle öne çıkan teknolojilerden biri vektör veritabanları. Anlamsal arama, öneri sistemleri ve doğal dil işleme gibi alanlarda kritik rol oynayan bu sistemler, artık geleneksel ilişkisel veritabanlarının da ilgi odağı haline geldi.
Vektör Veritabanı Nedir?
Vektör veritabanları, yapılandırılmamış verileri (metin, görsel, ses vb.) sayısal vektörler haline getirerek bu vektörler üzerinde benzerlik temelli arama yapılmasını sağlar. Klasik anahtar kelime aramalarının ötesine geçerek, anlam benzerliğine dayalı sonuçlar sunar.
Hangi Alanlarda Kullanılır?
- Sohbet botları: Soru-cevap sistemlerinde anlamsal bağlam oluşturma
- Arama motorları: Metin ya da görsel içeriklerde benzerlik arama
- Öneri sistemleri: Kullanıcı davranışlarına göre kişiselleştirilmiş öneriler
- Anomali tespiti ve duygu analizi
Sağlıklı Bir Vektör Veritabanı İçin Gerekenler
- Yüksek performanslı benzerlik arama (ANN – Approximate Nearest Neighbor)
- HNSW veya IVFFlat gibi gelişmiş indeksleme yöntemleri
- Yüksek boyutlu vektörleri verimli saklayabilme
- SQL ve AI sistemleriyle uyumlu çalışabilme
- Güvenlik, ölçeklenebilirlik ve kolay entegrasyon
Neden Bu Kadar Önemli?
Yapay zeka modelleri, özellikle embedding (gömü) tabanlı çalışan sistemlerde, metin ya da görselleri çok boyutlu vektörlere dönüştürerek işler. Bu vektörlerin verimli şekilde saklanması ve aranması, modelin başarısını doğrudan etkiler. Bu nedenle vektör veritabanı altyapısı, modern AI uygulamalarının temel bileşenlerinden biri haline gelmiştir.
Popüler RDMBS Veritabanları Bu Trende Nasıl Yaklaşıyor?
PostgreSQL – pgvector ile Esnek ve Açık Kaynak Çözüm
- pgvector eklentisi ile 3 farklı mesafe metrikli vektör arama desteği (L2, cosine, inner product) sunar (kaynak: https://github.com/pgvector/pgvector)
- IVFFlat ve HNSW indeksleri sayesinde yüksek performanslı aramalar yapılabilir (kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/database/accelerate-hnsw-indexing-and-searching-with-pgvector/)
- Açık kaynak ekosistemde en yaygın kullanılan vektör çözümüdür
- AWS, Azure, GCP gibi büyük bulut platformlarında desteklenmektedir
- Profelis, PostgreSQL ve pgvector kurulumu, yapılandırması ve kurumsal desteği konularında danışmanlık hizmeti sunmaktadır.
EnterpriseDB (EDB) – Postgres AI ile Üretken Yapay Zeka için Optimize
- pgvector entegrasyonuna ek olarak Pipelines uzantısı ile veritabanı içi embedding desteği sunar (kaynak: https://www.enterprisedb.com/blog/path-vector-database-success)
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) senaryolarına hazır yapı
- Yüksek performanslı ve ölçeklenebilir kurumsal PostgreSQL çözümüdür
- Profelis, Türkiye’de EDB’nin yetkili iş ortağı olarak lisanslama, destek ve teknik entegrasyon hizmetleri sağlamaktadır.
MariaDB – MariaDB Vector ile Doğrudan Entegre Vektör Tipi
- MariaDB 11.7 ile gelen VECTOR veri tipi ve HNSW indeks desteği sunar (kaynak: https://mariadb.com/docs/server/data-types/vector/)
- Açık kaynak ve SkySQL bulut ortamlarında erişilebilir
- Öneri sistemleri, benzerlik arama, embedding deposu gibi senaryolara yöneliktir
- Profelis, MariaDB kurulum, göç (migration) ve yüksek erişilebilirlik yapılandırmaları konusunda uzmanlaşmıştır.
Sonuç
Vektör veritabanları artık sadece teknoloji firmalarının değil, her sektörden kurumun gündeminde. Doğru yapılandırılmış bir vektör veritabanı, hem mevcut verilerinizi daha anlamlı hale getirir hem de yapay zeka uygulamalarını doğrudan iş süreçlerinize entegre etmenizi sağlar.
PostgreSQL, EDB ve MariaDB gibi yaygın veritabanlarının bu alandaki gelişmeleri takip edip çözümler üretmesi, bu dönüşümün kalıcı olduğunu gösteriyor.
Geleceğin yapay zeka uygulamaları, yalnızca akıllı algoritmalara değil, bu algoritmaları besleyecek anlamsal veriye de ihtiyaç duyuyor. Bu nedenle, vektör veritabanlarına geçiş sadece bir teknoloji tercihi değil, stratejik bir karar.
Profelis olarak, açık kaynak veritabanı çözümlerinden kurumsal sistem entegrasyonlarına kadar geniş bir yelpazede hizmet veriyor, yapay zeka projelerinizin veri altyapısını güçlendiriyoruz. PostgreSQL, EDB ve MariaDB platformlarındaki deneyimimizle, projelerinize uygun vektör veritabanı çözümlerini belirlemenize ve hayata geçirmenize yardımcı olabiliriz.
