Vektör Veritabanı ve RAG Mimarisi ile Akıllı Arama

Zilliz/Milvus Vektör Veritabanı ile Semantik Arama

Geleneksel anahtar kelime aramalarının ötesine geçmek isteyen modern uygulamalar için vektör veritabanları büyük bir devrim yarattı. Zilliz/Milvus, milyarlarca metni milisaniyeler içinde semantik olarak arayabilen, yüksek performanslı bir vektör veritabanıdır.

Nasıl çalışır?

• Her doküman, embedding modeliyle yüksek boyutlu bir vektöre dönüştürülür ve Milvus/Zilliz’e kaydedilir.
• Kullanıcıdan gelen soru da embedding’e çevrilir.
• Milvus, bu vektöre en yakın (en benzer) dokümanları hızlıca bulur.

Avantajı:
Milyonlarca kayıt arasında anlam tabanlı arama, milisaniyeler içinde gerçekleşir.

Koleksiyon şeması örneği:

id: VARCHAR
embedding: FLOAT[]  # vektör
text_content: STRING  # orijinal metin
date_info: DATETIME
content_type: STRING

OpenAI/OpenRouter ile LLM ve Embedding

Büyük dil modelleri (LLM) ve embedding servisleri, doğal dil işleme uygulamalarının temelini oluşturuyor.

Amaçlar:

• Kullanıcıdan gelen metni vektöre çevirmek (embedding)
• Sonuçları özetleyip, doğal ve kısa cevap üretmek (LLM)

Nasıl çalışır?

1. Kullanıcı mesajı, OpenAI veya OpenRouter API’sine gönderilir.
2. Embedding modeli (ör. text-embedding-3-small) ile metin vektörleştirilir.
3. En alakalı sonuçlar bulunduktan sonra, LLM (GPT-3.5, GPT-4, OpenRouter vb.) ile en iyi yanıt oluşturulur.

OpenRouter’ın avantajı:

• Farklı LLM sağlayıcılarını tek API altında toplar.
• Türkçe desteği güçlüdür, güncel modeller kullanılabilir.
• Hem embedding hem yanıt üretimi aynı API ile yapılabilir.

LangChain/LangGraph ile RAG (Retrieval-Augmented Generation) Akışı

Sadece LLM’e güvenmek yerine, bilgi tabanından (vektör DB’den) ilgili dokümanları çekip, LLM’e bu bilgilerle yanıt ürettirmek RAG mimarisinin temelidir.

RAG Akışı:

1. Kullanıcıdan soru alınır.
2. Soru embedding’e çevrilir.
3. Milvus/Zilliz’den en alakalı dokümanlar çekilir.
4. Bu dokümanlar ve orijinal soru, LLM’e prompt olarak verilir.
5. LLM, kısa ve öz bir yanıt üretir.
6. Kaynaklar ve skorlar da kullanıcıya gösterilir.

Avantajları:

• LLM’in halüsinasyonunu azaltır, gerçek bilgiye dayalı yanıtlar üretir.
• Süreç modüler ve kolayca özelleştirilebilir.

Özet

• Zilliz/Milvus: Hızlı ve ölçeklenebilir semantik arama altyapısı.
• OpenAI/OpenRouter: Metinleri vektöre çevirir ve doğal dilde yanıt üretir.
• LangChain/LangGraph: Kullanıcıdan yanıt üretimine kadar tüm süreci yönetir, RAG mimarisini uygular.

Modern yapay zeka uygulamalarında bu teknolojilerin bir arada kullanılması, hem verimliliği hem de kullanıcı deneyimini önemli ölçüde artırıyor.

Daha fazla teknik içerik ve örnek uygulamalar için blogumuzu takip etmeye devam edin!