Vektör veritabanları basitçe anlatıldı – Qdrant örneğiyle

Bir vektör veritabanı içerikleri – çoğunlukla metin bölümlerini – sayı dizileri olarak (sözde embeddingler) ve bir soruya içerik olarak en benzer girdileri bulur, içlerinde tamamen farklı kelimeler olsa bile. Kendi belgeleriyle çalışan yapay zekâ sistemlerinin “hafızası”dır. Qdrant yaygın kullanılan bir açık kaynak vektör veritabanıdır ve Apache-2.0-Lizansı, Qdrant Solutions GmbH tarafından geliştirildi Berlin.

Neden normal veritabanları yeterli değil

Klasik veritabanları ve arama işlevleri aynı kelimeleri. “İzin talebi” arayan, “devamsızlık bildirimi”ni bulamaz. Vektör veritabanları arama yapar anlam: İki metnin sayı dizilerinin birbirine ne kadar yakın olduğunu karşılaştırırlar. Benzer anlama sahip içerikler bu “anlam alanı” içinde birbirine yakındır.

Bir vektör veritabanı nasıl çalışır – dört adımda

1. Okuma: Belgeler bölümlere ayrılır.
2. Dönüştürme: Bir embedding modeli, her bölümü bir sayı dizisine dönüştürür.
3. Kaydetme: Vektör veritabanı, sayı dizisini metin, kaynak ve ek bilgilerle birlikte saklar – örneğin departman veya erişim hakları.
4. Arama: Soru da dönüştürülür; veritabanı, en benzer anlama sahip bölümleri döndürür – milyonlarca kayıt olsa bile milisaniyeler içinde.

Bu bölümler daha sonra bir dil modeline verilir, böylece bunlardan bir yanıt oluşturur – RAG prensibi, ayrıntılı olarak RAG-System aufbauen.

Qdrant im Porträt

• Açık kaynak: Apache-2.0 lisansı, kendi sunucunuzda çalıştırıldığında işlev kısıtlaması olmadan.
• Avrupalı sağlayıcı: Berlin merkezli Qdrant Solutions GmbH.
• Kendi kendine işletilebilir: kendi sunucunuzda veya Almanya’daki bir hosting sağlayıcısında; ayrıca üreticinin bir bulut hizmeti de vardır.
• Filtre: Aramalar, koşullarla birleştirilebilir – örneğin „yalnızca İdare departmanındaki belgeler“ veya „yalnızca bu kişinin görebileceği şeyler“.
• Güçlü: Rust programlama dilinde yazılmış, büyük veri hacimleri için tasarlanmıştır.

Şirkette kullanım örnekleri

• Belge arama:El kitapları, sözleşmeler ve yönergelerle ilgili sorular – bkz. KI-Dokumentensuche.
• Chatbotlar: Kendi bilgi tabanından yanıtlar – bkz. KI-Chatbot.
• Benzer vakaları bulun: benzer içerikli önceki işlemler, şikayetler veya teklifler.
• Mükerrerleri tespit edin: neredeyse aynı belgeler veya müşteri kayıtları.

Vektör veritabanlarında veri koruma

Sayısal diziler de içerik hakkında çıkarım yapılmasına izin verebilir ve veritabanı çoğu zaman orijinal metni de birlikte saklar. Bu nedenle, belgelerin kendisi kadar korunmalıdır: Almanya’da işletim, erişim kısıtlamaları, şifreleme, silme konsepti. Bir belge silindiğinde, vektör veritabanındaki kayıtları da kaldırılmalıdır.

Her şirketin kendi vektör veritabanına ihtiyacı var mı?

Hayır. Birçok araç yerleşik bir çözüm sunar. Qdrant gibi bağımsız bir vektör veritabanı, birden fazla uygulama aynı bilgi tabanına eriştiğinde, büyük veri hacimleri tarandığında veya ayrıntılı yetkilendirme gerektiğinde mantıklıdır.

bettersorted, müşterileri için açık, incelenebilir bileşenler kullanır – Almanya’daki sunucularda çalıştırılır ve şu çerçevede birleştirilir: automaisa Hub. Üretici bağımsız danışmanlık yapıyoruz, BAFA’ya kayıtlı danışman ve yetkili INQA-Coach’uz. Danışmanlık ve eşlikli uygulamaya alma işlemleri INQA-Coaching kapsamında %80 oranında desteklenebilir; uygun yolu gösteren Teşvik kontrolü. Bağlayıcı olmayan bir ilk görüşme için: İletişim.

Örnek: benzer şikayetleri bulmak

Açıklayıcı bir senaryo: Bir parça üreticisi her hafta serbest metin biçiminde şikayetler alıyor. Bir vektör veritabanı, çözümüyle birlikte önceki tüm vakaları saklıyor. Yeni bir şikayet geldiğinde sistem, müşteriler sorunu farklı şekilde anlatsa bile, en benzer üç önceki vakayı bulur. Servis ekibi, o zaman hangi çözümün işe yaradığını hemen görür.

Kendi vektör veritabanınıza ne zaman ihtiyaç duyarsınız

• Birden fazla uygulama aynı bilgi tabanına erişmelidir.
• Konu büyük belge arşivleridir.
• Yanıtlar yetkilere, departmanlara veya müşterilere göre filtrelenmelidir.
• Embedding modelini veya dil modelini birbirinden bağımsız olarak değiştirebilmek istiyorsunuz.

Maliyetler ve teşvikler

Vektör veritabanına sahip bir bilgi tabanı için açık kaynak araçlarda lisans maliyeti oluşmaz. Maliyetler Kurulum (planlama, kurulum, entegrasyon, testler), İşletim (sunucu veya Almanya’da barındırma, güncellemeler, izleme, veri yedekleme) ve Destek (Eğitim, kurallar, iletişim kişileri). Sabit fiyatlar belirtmiyoruz, çünkü kapsam ve başlangıç durumu büyük ölçüde değişir.

Desteklenebilir olan danışmanlık ve eşlik eden uygulamadır: INQA-Coaching ülke genelinde koçluk maliyetlerinin %80’ini karşılar (11.520 €’ya kadar, çekler 30.06.2028’e kadar); önceden yapılan bir analiz ise sübvanse edilir BAFA danışmanlık desteği yeni eyaletlerde, Lüneburg ve Trier’de %80, diğer yerlerde %50 – 31.12.2026 tarihine kadar yapılan başvurular için.

Sıkça sorulan sorular

Vektör veritabanı nedir?

İçerikleri sayı dizileri (embedding’ler) olarak saklayan ve bir sorguya içerik olarak en benzer kayıtları bulan bir veritabanı – aynı kelimeler olmasa bile.

Vektör veritabanı ne için kullanılır?

Özellikle kendi belgeleriyle yapılan KI uygulamaları (RAG), semantik arama, chatbotlar, benzer vakaların bulunması ve mükerrer kayıtların tespiti için.

Qdrant ücretsiz mi?

Evet, Qdrant Apache 2.0 lisansı altında açık kaynaklıdır ve kendi sunucunuzda ücretsiz olarak çalıştırılabilir. Maliyetler sunucu ve işletim için veya üreticinin isteğe bağlı bulut hizmeti için oluşur.

Bir vektör veritabanı DSGVO açısından ilgili midir?

Evet. Genellikle orijinal metinler ve belgelerden türetilmiş veriler içerir. Belgelerin kendisi gibi korunmalı, silinmeli ve belgelenmelidir.

Durum: Ekim 2026.