[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-embedding-drift::tr":3,"gloss-cluster-embedding-drift::tr":26,"gloss-next-embedding-drift::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"embedding-drift","core-ai","Gömme Kayması (Embedding Drift)","Gömme kayması, vektör gömmelerinizin anlamı veya dağılımı zamanla değiştiğinde bir retrieval ya da anlamsal arama sisteminin bozulmasıdır. İki türü vardır. Model kayması: gömme modelini yükseltir ya da değiştirirsiniz ve yeni vektörler farklı bir uzayda yaşar — halihazırda dizinlenmiş her şeyle uyumsuzdur, bu yüzden tüm külliyatınızı yeniden gömmeniz gerekir. Veri kayması: içerik ya da kullanıcılarınızın gönderdiği sorgular yavaşça değişir (yeni ürünler, yeni jargon, yeni konular), böylece geçen yıl kurulmuş bir dizin bugün kötü sonuç getirir. RAG veya anlamsal arama çalıştıran SaaS geliştiricileri için kayma sessiz bir kalite katilidir — hiçbir şey hata vermezken alaka düzeyi yavaşça çürür. Savunmalar: tek bir dizinde farklı modellerden gömmeleri asla karıştırmayın, gömme modelinizi verinizle birlikte sürümleyin, yükseltme yaptığınızda yeniden gömün ve düşüşü erken fark edebilmek için sabit bir değerlendirme setiyle retrieval kalitesini izleyin. Periyodik yeniden dizinleme için bütçe ayırın; gömmeler tek seferlik bir yapım değil, süregelen bir maliyettir.","Gömme kayması, vektörleriniz eskidikçe retrieval kalitesinin düşmesidir: değişen gömme modeli ya da kayan içerik, dizini gerçeklikle uyumsuz bırakır.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"embedding","Embedding (Gömme Vektörü)",{"slug":15,"name":16},"reranking","Reranking (Yeniden Sıralama)",{"slug":18,"name":19},"retrieval-augmented-generation","Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)",{"slug":21,"name":22},"semantic-search","Semantik Arama (Semantic Search)",{"slug":24,"name":25},"vector-database","Vektör Veritabanı",[27,31,35,39,42,45,48,51,54,57,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":30},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":38},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":38},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]