Embedding (vektör temsili)

Kısaca: Embedding, bir metnin, görüntünün veya sesin anlamını temsil eden bir sayı listesidir (vektör). Benzer şeyler sayı uzayında birbirine yakın durur.

Biraz daha ayrıntılı: “Köpek” ve “yavru köpek”in vektörleri benzerdir, “köpek” ve “vergi beyannamesi”nin değildir. Embedding’lerle yalnızca kelimelere göre değil, anlama göre arama yapabilirsiniz: İki vektör arasındaki uzaklık (genellikle kosinüs benzerliği) ne kadar benzer olduklarını söyler.

Ayrıntılı

• Boyutlar: metin başına tipik olarak 384 ile 3.072 arası sayı.
• Vektör veritabanı: embedding’leri saklar ve en benzerlerini hızla bulur (örneğin pgvector, Qdrant).
• Kullanım: anlamsal arama, öneriler, kopya tespiti, RAG.
• Sınırlar: Embedding’ler eğitim verisini yansıtır. Teknik terimler ve yeni sözcükler daha zayıf yakalanır.

Ayrıca bak: RAG (geri getirmeyle zenginleştirilmiş üretim), Token (yapay zekâ)