Sözlük · ai
Embedding
Tanım
Embedding, metni/görseli/sesi sayısal vektör (1024-3072 boyut) olarak temsil etmektir. Anlam ne kadar yakınsa vektörler o kadar yakın olur — "köpek" ve "kedi" yakın, "köpek" ve "araba" uzak. RAG, semantic search ve recommendation'ın matematiksel temeli.
Detaylı açıklama
Embedding bir 'anlam koordinatı' gibidir. Her kelime/cümle/doküman uzayda bir noktadır; benzer anlamlı şeyler birbirine yakın. "İstanbul'da hava güzel" ve "Bugün İstanbul güneşli" cosine similarity 0.85+ dönerken "İstanbul güzel" ve "Python kodu" 0.3 döner.
2026 modelleri: OpenAI text-embedding-3-large (3072 dim, en yaygın), Cohere embed-v3 (1024 dim, multilingual), Voyage AI voyage-3-large (1024 dim, kod + multilingual lider), BGE-M3 (open source, self-host).
Türkçe kalitesi: Cohere multilingual + Voyage Türkçe'de daha iyi. OpenAI kabul edilebilir ama Türkçe-özel detaylarda zayıf. Maliyet: OpenAI $0.13/1M token; 100K doküman × 500 token = 50M token = $6.5 bir defalık.
Kullanım senaryoları
→RAG retrieval (vector DB içinde arama)
→Semantic search (anahtar kelime ötesi)
→Clustering (benzer ürün/içerik gruplama)
→Anomaly detection (outlier vector)
→Recommendation (kullanıcı-ürün benzerlik)
Güçlü yanlar
- +Anlamı sayısal yapar (algoritmalar üzerinde çalışır)
- +Multi-modal (text + image + audio aynı uzay)
- +Cross-language (multilingual model ile)
- +Compact (1KB-12KB / chunk)
Zayıf yanlar
- −Model güncellenince re-embedding (yüksek maliyet)
- −Storage maliyeti (vector DB)
- −Quality model'e bağlı (kötü embedding = kötü retrieval)
İlgili terimler
İlgili hizmetler
Embedding ile ilgili proje planlıyorsan
30 dakikalık keşif görüşmesinde projene özel mimari + maliyet + ekip önerisini yazılı paylaşıyoruz.
Keşif görüşmesi başlat