AI'da embeddingler nedir?

Question

Accepted Answer

**Embeddingler**, verilerin (metin, görüntüler, vb.) sayısal vektör temsillerdir ve **anlamsal anlam**ı yakalarlar — benzer öğeleri bir vektör uzayında yakın konumlandırırlar. Modern AI'nin temel taşlarıdır ve anlamsal arama, öneriler ve RAG'ı sağlarlar.

## Embeddingler nedir

```text
EMBEDDING → a VECTOR (list of numbers) representing data (a word, sentence, image, etc.):
  → captures MEANING → semantically similar items have SIMILAR vectors (close in vector space)
  → e.g. 'king' and 'queen' have similar embeddings; 'cat' and 'dog' are closer than
    'cat' and 'car'
  → produced by models (embedding models) that learn meaningful representations
→ turns data into numbers that capture semantic meaning (meaning as geometry)
```

## Embeddinglerin neden kullanışlı olduğu

```text
✓ SEMANTIC SIMILARITY → measure how similar items are (vector distance/cosine similarity):
  → find similar/related items by meaning (not just keyword matching)
✓ SEMANTIC SEARCH → search by MEANING (find relevant results even with different words)
✓ RECOMMENDATIONS → find similar items (similar embeddings)
✓ RAG → embed documents + the query → find relevant context for an LLM (retrieval)
✓ CLUSTERING, classification → group/categorize by semantic similarity
→ embeddings enable working with the MEANING of data, not just exact matches
```

## Nasıl kullanıldıkları

```text
→ EMBEDDING MODELS convert data → vectors (e.g. OpenAI/other embedding APIs)
→ store vectors in a VECTOR DATABASE → search by similarity efficiently
→ compare via similarity (cosine similarity) → find the closest (most relevant) items
→ a building block of semantic search, RAG, and many AI applications
```

## Neden önemli

Embeddingleri anlamak değerlidir çünkü modern AI uygulamalarının (**anlamsal arama**, **RAG**, öneriler) **temel taşlarıdırlar**, bu nedenle onları anlamak giderek artan AI bilgisinin önemli bir parçasıdır.

Embeddingler — anlamsal anlam yakalayan sayısal vektör temsillerdir, benzer öğeleri bir vektör uzayında yakın konumlandırırlar — modern AI'nin temel bir yapı taşıdır.

Embeddinglerin **neler olduğunu anlamak** — verileri (metin, görüntüler) temsil eden vektörler, anlamsal olarak benzer öğelerin benzer vektörlere sahip olması (kral ve kraliçe yakınken, kedi ve köpek kediden araba kadar yakın değil), embedding modelleri tarafından üretilen — bu önemli konsepti (anlamı geometri olarak temsil etmek) açıklığa kavuşturur.

Embeddinglerin **neden kullanışlı olduğunu anlamak** — **anlamsal benzerlik**i (vektör mesafesi ile öğelerin ne kadar benzer olduğunu ölçmek, sadece anahtar kelimeler değil anlamla ilgili öğeleri bulmak), **anlamsal arama**yı (anlama göre arama, farklı kelimelerle bile ilgili sonuçlar bulmak), önerileri, **RAG**'ı (belgeler ve sorguları gömmerek LLM'ler için ilgili bağlam bulmak) ve kümelemeyi sağlamak — bunların geniş uygulanabilirliğini açıklığa kavuşturur, özellikle anahtar kelime eşleştirmeden verilerin *anlamı* ile çalışmaya geçişi.

Embeddinglerin **nasıl kullanıldığını anlamak** — embedding modelleri verileri vektörlere dönüştürmek, vektörleri vektör veritabanında depolamak, benzerlik yoluyla karşılaştırmak en yakın öğeleri bulmak — AI uygulamalarını destekleyen embeddinglerin pratik resmini sunar.

Embeddingler birçok modern AI uygulamasının merkezindedir (anlamsal arama, RAG, tavsiye sistemleri), ve onları anlamak bu uygulamalar yaygınlaştıkça giderek daha önemli hale gelmektedir, özellikle de AI özellikleri oluşturan geliştiriciler için.

Embeddingler modern AI uygulamalarının temel taşları olduğundan (anlamsal arama, RAG, öneriler — anlamı vektörler olarak temsil ederek anlam tabanlı işlemleri sağlamak) ve onları anlamayı, neden faydalı olduklarını, ve nasıl kullanıldıklarını anlamak giderek artan AI bilgisidir, embeddingleri anlamak değerli, giderek artan önem taşıyan AI bilgisidir — modern AI uygulamalarının temel bir yapı taşı (anlamsal arama, RAG ve önerileri anlamı vektörler olarak temsil ederek sağlamak), bu uygulamalar yaygınlaştıkça giderek daha önemli hale gelen ve AI özellikleri oluşturan geliştiriciler için önemli bilgidir.