[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-vector-index::tr":3,"gloss-cluster-vector-index::tr":23,"gloss-next-vector-index::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"vector-index","data-infra","Vektör İndeksi","Vektör indeksi, benzerlik aramasını hızlı kılan veri yapısıdır. Bir sorguyu kayıtlı her gömmeyle karşılaştırmak kesin ve doğrusaldır; bir indeks (HNSW, IVF, ScaNN ve benzerleri) aramayı umut vaat eden bir komşuluğa daraltır ve saniyeler yerine milisaniyelerde yanıt verir.\n\nBedeli yaklaşıklıktır. Bunlar yaklaşık en yakın komşu yapılarıdır: çoğu zaman doğru sonuçları döndürür ve bunun sıklığını ayar parametreleri belirler. Yüksek geri çağırma bellek ve gecikme demektir; düşük geri çağırma ise kimsenin incelemediği bir getirme kümesinden tek ilgili belgeyi sessizce düşürür.\n\nBu sessizlik yüzünden geri çağırma izlemenizde yer almalıdır. Kötü ayarlanmış indeksli bir RAG asistanı hata vermez; bulduğu dört belgeye dayanarak kendinden emin yanıtlar ve eksik olan beşinci, istisnayı içeren belgedir.\n\nPratik notlar: filtreli arama ('yalnızca bu kiracının belgeleri') naif indekslerin çöktüğü yerdir; veritabanınızın filtreleri gezinme sırasında mı sonrasında mı uyguladığını kontrol edin. Yeniden oluşturma maliyeti de önemlidir — altı saatte kurulan bir indeks, korpusu ne sıklıkla yeniden gömebileceğinizi belirler.","Vektör indeksi benzerlik aramasını hızlandırır; kesinlikten hız için ödün verir — kaybettiğiniz geri çağırma bir hata değil, ayar kararıdır.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"embedding","Embedding (Gömme Vektörü)",{"slug":15,"name":16},"latency","Gecikme (Latency)",{"slug":18,"name":19},"semantic-search","Semantik Arama (Semantic Search)",{"slug":21,"name":22},"vector-database","Vektör Veritabanı",[24,28,31,34,37,41,44,47,50,53,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"ann-search","ANN Arama (Yaklaşık En Yakın Komşu)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"backpressure","Geri Basınç (Backpressure)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"batch-processing","Toplu İşleme (Batch Processing)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":40},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":27},"cache","Önbellek (Cache)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":27},"cap-theorem","CAP Teoremi (CAP Theorem)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":27},"change-data-capture","Değişiklik Veri Yakalama (CDC)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":27},"chroma","Chroma",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":56},"chunk-overlap","Parça Örtüşmesi","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":27},"columnar-storage","Sütun Tabanlı Depolama",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"connection-pooling","Bağlantı Havuzlama (Connection Pooling)"]