Vektör Aramanın Arkasındaki Bilim: Bilgi Erişimini Nasıl Dönüştürüyor?

Günümüzün veri merkezleri ve çevrimiçi depolarındaki verilerin katlanarak büyümesi, kuruluşlar için yeni bir bilgi yönetimi zorlukları çağını başlattı. Salt depolama kapasitesinin ötesinde, bu geniş Büyük Veri havuzunun verimli bir şekilde geri getirilmesi en önemli endişe haline geldi. Vektör Arama algoritmaları, kuruluşların bu veri akışında etkili bir şekilde gezinmesine olanak tanıyan dönüştürücü bir çözüm olarak ortaya çıktı. Bu makale, web üzerindeki verilere erişme ve verileri kullanma biçimimizde devrim yaratan vektör aramanın oyunun kurallarını değiştiren etkisini ele alıyor.

Vektör arama nasıl çalışır?

Artık büyük veri ve vektör aramanın ne olduğuna dair bir fikrimiz olduğuna göre, tam olarak nasıl çalıştığını görelim.

Vektör veritabanı , anlamsal veya kosinüs araması olarak bilinen vektör arama motorları , belirli (vektörleştirilmiş) bir sorguya en yakın komşuları bulur.

Vektör arama algoritmasının temel olarak üç yöntemi vardır, her birini tek tek tartışalım.

Vektör Gömme

Verileri tek bir biçimde depolamak kolay olmaz mıydı? Bunu düşünürsek, veri noktalarının tek bir sabit formda olduğu bir veritabanı, veritabanı üzerinde işlem ve hesaplamaların gerçekleştirilmesini çok daha kolay ve verimli hale getirecektir. Vektör aramada, vektör yerleştirme bunu yapmanın yoludur. Vektör yerleştirmeleri, yüksek boyutlu (yoğun) vektörlerde depolanan verilerin ve ilgili bağlamın sayısal temsilidir.

Benzerlik Puanı

Vektör arama kapsamında iki veri kümesinin karşılaştırılmasını kolaylaştıran bir diğer yöntem benzerlik puanıdır. Benzerlik puanının amacı, iki veri noktasının benzer olması durumunda vektör temsillerinin de benzer olacağıdır. Hem sorguları hem de belgeleri vektör yerleştirmelerle dizine ekleyerek, sorgunuzun en yakın komşularıyla benzer belgeleri bulursunuz.

YSA Algoritması

YSA algoritması, iki veri kümesi arasındaki benzerliği hesaba katan başka bir yöntemdir. YSA algoritmasının verimli olmasının nedeni, yüksek boyutlu gömme alanlarında uygun ölçekte verimli bir şekilde yürütme karşılığında mükemmel doğruluktan ödün vermesidir. Bunun, aşırı yürütme sürelerine yol açan ve hesaplama kaynaklarını zapt eden k-en yakın komşu algoritması (kNN) gibi geleneksel en yakın komşu algoritmalarına göre etkili olduğu kanıtlanmıştır.

Vektör Arama ve Geleneksel Arama

Vektör Arama ve Geleneksel Aramanın ayrıntılı bir ayırt edici analizine bakmak, Vektör Aramanın arama algoritmaları ve bilgi erişiminde nasıl devrim yarattığını daha iyi anlamanın bir yolunu sağlayacaktır.

Veri öğelerinin vektör temsilleri nasıl oluşturulur?

Vektör arama algoritmalarının web üzerinden bilgi almanın yeni ve daha hızlı yolu olması iyi ve güzel fakat bir veri öğesi veritabanında bir vektör olarak tam olarak nasıl temsil edilir? Vektör Uzay Modelleri, veri mühendislerinin veri öğelerini çok boyutlu bir uzayda vektörler olarak saklamasını mümkün kılan şeydir.

Yanlış bir seçim verilerde yanlışlığa ve verimsizliğe yol açabileceğinden uygun bir Vektör Uzayı Modelinin seçimi çok önemlidir.

Veri öğeleri için vektör dönüştürme işlemi, veri türlerine bağlı olarak değişir. Burada çeşitli veri öğelerinin vektörlere nasıl dönüştürüldüğüne dair kısa bir açıklama bulunmaktadır.

Metin Verileri

• Metin verilerini bir vektöre dönüştürmeye başlamak için metnin simgeleştirilmesi gerekir, yani metnin kelimeler veya kelime öbekleri gibi daha küçük birimlere bölünmesi gerekir.
• Daha sonra kök çıkarma ve lemmatizasyon gibi bazı metin ön işleme adımları gelir.
• Bir sonraki adımda bu tokenlar sayısal vektörlere dönüştürülür.

Görüntü Verileri

• Görüntüleri vektör olarak haritalamak için görüntü özelliklerinin çıkarılması gerekir. Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), yüksek çözünürlüklü görüntü özelliklerini çıkarmak için kullanılan bazı iyi bilinen derin öğrenme modelleridir.
• Bu özellikler mutlaka bir görüntüdeki kenarlar, dokular ve şekillerdir.
• Bu özellikler daha sonra kolaylıkla vektör olarak sayısal karşılıklara dönüştürülebilir.

Yapılandırılmış Veri

• Verilerin başka bir çeşidi, genellikle satırlar ve sütunlar biçiminde depolanan yapılandırılmış verilerdir.
• Bu formattan özelliklerin çıkarılması, veri kümesinden en bilgilendirici sütunların seçilmesiyle yapılır.
• Alınan sayısal değerlerin geçerli bir aralığa sıkıştırılması gerekir ve bunun için normalleştirme, sayısal verilere bir vektörle eşlenmeden önce uygulanır.

Vektör Aramada Gelecekteki Eğilimler

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi alanındaki tutarlı gelişmelerle birlikte, tüm bu Vektör Arama ve Makine öğrenimi algoritmaları bilimi daha da genişleyecek. Büyük Veri olarak da bilinen büyük veri yığınlarını yönetmek, günümüzde çoğu kuruluş için gerçek bir zorluktur. Vektör Arama alanı ve buna karşılık gelen arama algoritmaları yakın gelecekte tüm bu endişelerin üstesinden gelecektir.

Vektör Aramanın yakın gelecekteki trendlerinde görebileceğimiz yeni ve gelişmiş konseptlerden bazıları şunlardır:

1. Çok Modlu Arama
2. Modeller Arası Arama
3. Hibrit Modeller
4. Birkaç Adımda Öğrenme
5. Açıklanabilir Yapay Zeka
6. Birleşik Öğrenme
7. Gelişmiş Kişiselleştirme
8. Bilgi Grafikleriyle Entegrasyon
9. Kod için Semantik Arama
10. Sesli ve Konuşmalı Arama
11. Etik Yapay Zeka ve Adalet

Yapay Zeka ile İlgili Etik Hususlar

Vektör Arama için gelecekteki trendlerde belirtilen son noktaya dikkat edin. Yapay zeka, verimlilik ve doğruluk elde etmede gerçekten yararlı olsa da, etik faaliyetleri kontrol altında tutmak için uygun bir araştırma yapılması gerekir. Geçtiğimiz günlerde OpenAI CEO'su Sam Altman, yürütülen yapay zeka uygulamalarının etik olup olmadığını kontrol etmekten sorumlu olacak bir komite atamanın artık doğru zamanının geldiğini öne sürdü. Vektör aramayla ilgili etik çıkarımlar, gizlilik endişelerini ve sonuçlarda önyargıyı içerir. Ancak bu etik yönler dikkate alındığında yapay zekanın gerçekten “akıllı” olduğunu söyleyebiliriz. Bunu yapabilmek için, bu etik sorunları ele almaya yönelik en iyi uygulamaların sunulması ve uygulanması gerekmektedir.