[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-hnsw::tr":3,"gloss-cluster-hnsw::tr":26,"gloss-next-hnsw::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"hnsw","data-infra","HNSW (Hiyerarşik Gezinilebilir Küçük Dünya)","HNSW, yaklaşık en yakın komşu araması için en yaygın kullanılan algoritmadır — vektör veritabanlarının ve anlamsal aramanın ardındaki temel işlem. Bir sorgu gömmesi verildiğinde, milyonlarca vektörün hepsini taramadan en yakınlarını bulur. Her vektörün komşularına bağlandığı çok katmanlı bir grafik kurar; arama, kaba gezinme için seyrek bir üst katmanda başlar ve iyileştirmek için daha yoğun katmanlara iner, böylece neredeyse logaritmik arama süresi verir.\n\nSaaS geliştiricileri için önemi: HNSW, RAG ve anlamsal aramanın büyük ölçekte anlık hissettiren şeydir. Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus ve pgvector'da varsayılan dizindir.\n\nDengeler iki kurulum parametresinde saklıdır. M (düğüm başına bağlantı) ve ef_construction dizin kalitesini denetler; ef_search ise sorgu anında doğruluk\u002Fhız dengesini belirler — yüksek değerler daha çok gerçek komşu bulur ama gecikmeye mal olur. Pratik not: Grafik RAM'de durduğundan HNSW belleğe açtır ve silmeler yumuşak işaretler olarak ele alınır, dolayısıyla yoğun değişim eninde sonunda yeniden kurma gerektirir. ef_search'ü tahmin yerine etiketli bir geri çağırma testine göre ayarlayın.","HNSW, en yaygın yaklaşık en yakın komşu algoritmasıdır: çok katmanlı bir grafik sayesinde milyonlarca vektörün hepsini taramadan en yakınlarını bulur.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"ann-search","ANN Arama (Yaklaşık En Yakın Komşu)",{"slug":15,"name":16},"cosine-similarity","Kosinüs Benzerliği (Cosine Similarity)",{"slug":18,"name":19},"embedding-index","Embedding İndeksi",{"slug":21,"name":22},"semantic-search","Semantik Arama (Semantic Search)",{"slug":24,"name":25},"vector-database","Vektör Veritabanı",[27,31,32,35,38,42,45,48,51,54,58,61],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":30},{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":30},"backpressure","Geri Basınç (Backpressure)",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":30},"batch-processing","Toplu İşleme (Batch Processing)",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":41},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":30},"cache","Önbellek (Cache)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":30},"cap-theorem","CAP Teoremi (CAP Theorem)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":30},"change-data-capture","Değişiklik Veri Yakalama (CDC)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":30},"chroma","Chroma",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":57},"chunk-overlap","Parça Örtüşmesi","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":30},"columnar-storage","Sütun Tabanlı Depolama",{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":30},"connection-pooling","Bağlantı Havuzlama (Connection Pooling)"]