Conceptos Fundamentales
Vector Database
A database optimized for storing and searching high-dimensional embedding vectors.
Vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector) store embedding vectors and support approximate nearest-neighbor (ANN) search. This enables semantic search at scale: given a query embedding, the database finds the most semantically similar documents in milliseconds. They are a core infrastructure component for any RAG-based application.
Términos Relacionados
Vektör Yerleştirme (Embedding)
Kelimelerin veya metinlerin anlamlarını temsil eden çok boyutlu sayısal vektörler.
RAG (Geri Getirmeyle Güçlendirilmiş Üretim)
Modeli harici bir bilgi bankasından gelen gerçek zamanlı verilerle besleme tekniği.
Semantic Search
Search that retrieves results based on meaning rather than exact keyword matching.
Çıkarım (Inference)
Eğitilmiş bir yapay zeka modelinin yeni girdiler için çıktı üretme süreci.