Vektör Veritabanı

term_id: vector_database

Category: application_paradigms

Definition

Vektör veritabanları, verileri sayısal gömme (embedding) biçimine dönüştürerek yapılandırılmamış verilerin depolanmasını ve alınmasını optimize eder. Benzerlikleri verimli bir şekilde bulmak için Yaklaşık En Yakın Komşu (ANN) gibi algoritmalar kullanır.

Summary

Veri özelliklerini temsil eden yüksek boyutlu vektörleri depolamak, dizinlemek ve sorgulamak için tasarlanmış özel bir veritabanı.

Key Concepts

  • Gömme (Embeddings)
  • Benzerlik Araması
  • Yüksek Boyutlu Uzay
  • ANN Dizini

Use Cases

  • Belge arşivlerinde anlamsal arama
  • Görüntü ve ses tanıma sistemleri
  • Kişiselleştirilmiş öneri motorları

Code Example

1
2
3
4

import pinecone
pinecone.init(api_key='...', environment='...')
index = pinecone.Index('my-index')
result = index.query(vector=[0.1, 0.2, ...], top_k=5)

Related