Vektör veritabanı, embedding vektörlerini saklayan ve milyonlarca kayıt arasında “en yakın anlam” aramasını milisaniyeler içinde yapan özel veritabanıdır. RAG sistemlerinin ve anlamsal aramanın altyapısıdır.
Klasik veritabanı tam eşleşme veya aralık sorgusu yapar; vektör veritabanı ise yaklaşık en yakın komşu (ANN) algoritmalarıyla sorgu vektörüne en yakın kayıtları bulur. Metadata filtreleme (tarih, departman, doküman tipi) ile birleştirilerek hem anlamsal hem yapısal arama yapılır.
Özel çözümler (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus), mevcut veritabanlarına eklentiler (PostgreSQL pgvector, Elasticsearch, OpenSearch). Kurumsal projelerde veri yerinde kalacaksa on-premise kurulabilen açık kaynak seçenekler ve zaten kullanılan PostgreSQL’e pgvector eklemek sık tercih edilir.
Kurumsal bilgi asistanları, doküman arama, ürün ve talep eşleştirme, geçmiş vaka bulma. Ayrıntı: özel yapay zeka çözümleri.
