Metinleri ve diğer veri türlerini vektörlerle temsil eden bu yaklaşım; anlamsal arama, öneri sistemleri ve RAG uygulamalarında kullanılır. Ancak embedding, bir içeriğin bütün anlamını kusursuz biçimde kodlayan veya doğruluğunu kanıtlayan bir yapı değildir.

Embedding Nedir?

Embedding, bir verinin öğrenilmiş sayısal temsilidir. Metin uygulamalarında kelimeler, cümleler veya belge parçaları belirli uzunlukta sayı dizileriyle ifade edilebilir.

Bu sayı dizisine vektör denir. Öğrenme süreci, ilişkili içeriklerin kullanılan karşılaştırma ölçütüne göre birbirine yakın temsiller edinmesini sağlayabilir.

Örneğin “otomobil” ve “araba” kelimelerinin ilişkisi, yalnızca yazılışlarına bakılarak bulunamaz. Embedding modelleri, eğitim verilerindeki kullanım örüntülerinden bu tür ilişkileri öğrenebilir. GloVe gibi kelime temsili yöntemleri, kelimelerin birlikte görülme istatistiklerinden yararlanır.

Embedding Nasıl Oluşturulur?

Bir metin arama uygulamasında süreç genellikle şöyledir:

1. Metin hazırlanır: Gereksiz biçimlendirmeler temizlenir; uzun belgeler uygun parçalara ayrılabilir.

2. Model girdisi oluşturulur: Metin, modelin beklediği biçimde işlenir.

3. Embedding hesaplanır: Model, metni sayısal bir temsile dönüştürür.

4. Vektör kaydedilir: Temsil, ilgili metin ve kaynak bilgileriyle birlikte saklanır.

5. Sorguyla karşılaştırılır: Kullanıcının sorusundan oluşturulan vektörle benzerlik hesaplanır.

Temsili bir vektör [0.13, -0.52, 0.88, …] biçiminde gösterilebilir. Gerçek uzunluğu kullanılan modele bağlıdır. Her boyutun “ekonomi” veya “teknoloji” gibi açık bir etiketi olmak zorunda değildir.

Yeni bir metin için embedding hesaplamak, modeli yeniden eğitmek anlamına gelmez. Eğitilmiş model, mevcut parametrelerini kullanarak yeni girdinin temsilini üretir.

Benzerlik Nasıl Hesaplanır?

Yaygın ölçütlerden biri kosinüs benzerliğidir. Vektörlerin yönlerinin ne kadar benzer olduğunu değerlendirir. İç çarpım veya Öklid uzaklığı gibi başka ölçütler de kullanılabilir.

Uygun ölçüt, modelin nasıl eğitildiğine ve vektörlerin nasıl işlendiğine bağlıdır. Sentence Transformers, anlamsal aramada sorgu ve belge temsillerinin oluşturulmasını ve benzerlik üzerinden sıralanmasını destekler.

Ancak yüksek benzerlik puanı, bilginin doğru olduğunu göstermez. Aynı konudaki iki metin birbirine zıt iddialar içerse bile benzer görünebilir.

Sorgu ve Belgeler Aynı Modelle mi İşlenmeli?

Sorgu ve belge vektörlerinin uyumlu bir temsil uzayında bulunması gerekir. Aynı uzunlukta iki vektör, farklı modellerden üretildiyse doğrudan anlamlı biçimde karşılaştırılamayabilir.

Bazı modeller sorgular ve belgeler için farklı talimatlar veya kodlama yolları kullanır. Sentence Transformers dokümantasyonu, arama görevlerinde bu ayrım için encode_query ve encode_document yöntemlerini önerir.

Model değiştirildiğinde mevcut belgelerin embedding’lerini yeniden oluşturmak gerekebilir. Böyle bir geçişte indeks ve arama ayarları da birlikte değerlendirilmelidir.

Embedding ile Token Arasındaki Fark Nedir?

Token, metnin model tarafından işlenen parçasıdır. Bir kelimeye, kelime bölümüne, noktalama işaretine veya başka bir birime karşılık gelebilir.

Embedding ise tokenın veya daha büyük bir içeriğin sayısal temsilidir.

Bir kelimenin hangi tokenlara ayrılacağı kullanılan tokenizer’a bağlıdır. Bu nedenle “blockchain her zaman iki parçaya ayrılır” gibi sabit bir kural yoktur. Hugging Face dokümantasyonu, BPE ve WordPiece gibi farklı parçalama yöntemlerini açıklar.

Ayrıca bir dil modelinin girişindeki token embedding’leri ile belge aramak için üretilen metin embedding’leri aynı kullanım amacına sahip olmak zorunda değildir.

Başlıca Embedding Türleri Nelerdir?

Kelime Embedding’leri

Word2Vec ve GloVe gibi klasik yöntemler kelimelere vektör temsilleri atar. Geleneksel kullanımda aynı kelime, farklı cümlelerde aynı vektörle temsil edilebilir.

Cümle ve Belge Embedding’leri

Bir cümlenin veya metin parçasının özelliklerini karşılaştırılabilir bir temsilde toplar. Uzun belgelerde tek vektör yerine bölüm veya parça düzeyinde temsiller kullanılabilir.

Çok Modlu Embedding’ler

Uyumlu biçimde eğitilmiş modeller, metin ve görseller gibi farklı veri türlerini ortak bir uzayda temsil edebilir. Böylece yazılı bir açıklamayla görsel aramak mümkün olabilir. Her model bütün veri türlerini desteklemez.

RAG ve Vektör Veritabanlarında Ne İşe Yarar?

Embedding, RAG sisteminde soruyla ilişkili belge parçalarının bulunmasına yardımcı olabilir. Getirilen metinler daha sonra yanıt üreten modele bağlam olarak verilir.

Embedding modeli vektör üretir; vektör veritabanı bu temsilleri saklama ve arama işini yürütür. Büyük koleksiyonlarda ANN gibi yaklaşık arama yöntemleri kullanılabilir.

Embedding üretmek, kaynağın metnini gereksiz hâle getirmez. Kullanıcıya yanıt vermek ve kaynak göstermek için ilgili içerik ve belge bilgileri de korunmalıdır.

Avantajları ve Sınırları Nelerdir?

Embedding’ler farklı kelimelerle anlatılan ilişkili içerikleri bulmayı, benzer kayıtları gruplamayı ve sınıflandırma sistemlerini destekleyebilir. Bu görevler Sentence Transformers’ın kullanım alanları arasındadır.

Buna karşılık sonuç kalitesini etkileyen önemli unsurlar vardır:

• Dil ve alan uyumu: Genel amaçlı model, Türkçe veya uzmanlık metinlerinde yeterli olmayabilir.

• Parçalama: Yanlış bölünen belgeler gerekli bağlamı kaybedebilir.

• Güncellik: Değişen içeriklerin vektörleri ve kaynak kayıtları yenilenmelidir.

• Kaynak kullanımı: Vektör sayısı ve boyutu büyüdükçe depolama ihtiyacı artar.

• Arama hedefi: Ürün kodu veya tam ifade aramalarında kelime eşleştirmesi de gerekebilir.

Sık Sorulan Sorular

Embedding metni şifreler mi?

Hayır. Embedding bir şifreleme yöntemi değildir ve gizlilik garantisi sağlamaz.

Daha büyük vektör her zaman daha iyi midir?

Hayır. Başarı; modelin eğitimine, göreve ve veri kümesine bağlıdır.

Embedding tek başına cevap üretir mi?

Genellikle temsil ve karşılaştırma amacıyla kullanılır. Doğal dilde yanıt üretmek ayrı bir model veya uygulama aşaması gerektirebilir.

Embedding’in temel değeri, içerikler arasındaki ilişkileri hesaplanabilir hâle getirmesidir. Başarılı bir arama sistemi, bu temsilleri uygun veri hazırlama ve gerçek kullanıcı sorularıyla yapılan değerlendirmelerle tamamlar.

Kaynaklar: Stanford NLP — GloVe: Global Vectors for Word Representation; Sentence Transformers — Semantic Search, Input Formats, Usage ve Multimodal Training dokümantasyonları; Hugging Face Transformers — Summary of the Tokenizers.

Editör Notu

Bu içerik, kamuya açık anlamsal temsil araştırmaları ve resmî teknik dokümantasyonlardan yararlanılarak hazırlanmış bir araştırma ve değerlendirme yazısıdır. İçerikte yer alan değerlendirmeler editoryal yorum niteliğindedir. Embedding tabanlı sistemlerin başarısı; kullanılan modele, dile, veri hazırlama yöntemine ve arama ölçütlerine göre değişebilir.