Embedding, metin, görsel, ses veya başka bir veriyi makine öğrenmesi modelinin anlam ilişkilerini karşılaştırabileceği sayısal bir vektöre dönüştürme yöntemidir. Örneğin iki cümle embedding modelinden geçirildiğinde, anlamları benzerse vektörleri genellikle birbirine yakın çıkar. Böylece uygulamanız yalnızca aynı kelimeleri aramak yerine benzer anlam taşıyan içerikleri bulabilir; ancak embedding tek başına metni açıklamaz, doğrulamaz veya üretmez.
Bir embedding modeli girdiyi alır ve sabit uzunlukta sayısal bir dizi üretir. Örneğin aşağıdaki değerler yalnızca çalışma mantığını göstermek için varsayımsaldır:
Bu iki vektörün birbirine yakın olması, modelin cümleleri benzer anlamda değerlendirdiğini gösterebilir. Uygulama genellikle vektörler arasındaki benzerliği kosinüs benzerliği gibi bir ölçümle hesaplar. Benzerlik yüksekse arama sonucunda, öneri listesinde veya sınıflandırma işleminde daha üst sıraya alınabilir.
Vektör içindeki tek tek sayıların insanlar için doğrudan bir anlamı yoktur. Örneğin üçüncü değerin kesin olarak “programlama” veya “dosya” anlamına geldiği söylenemez. Anlam, bütün vektörün başka vektörlerle karşılaştırılmasıyla ortaya çıkar. Vektörün boyutu, değer aralığı ve sonuçların davranışı kullanılan modele göre değişir.
Embedding, özellikle anlam temelli arama sistemlerinde kullanılır. Kullanıcının yazdığı sorgu vektöre çevrilir; belgeler, ürün açıklamaları veya yardım içerikleri de önceden vektörleştirilir. Daha sonra sorgu vektörüne en yakın içerikler seçilir. Bu yaklaşım, kullanıcının belgeyle aynı kelimeleri kullanmadığı durumlarda yararlı olabilir.
Aynı yöntem öneri sistemlerinde, benzer belge bulmada, soru-cevap uygulamalarında, metin sınıflandırmada ve yinelenen içerik tespitinde de kullanılabilir. Görsel veya ses embedding modellerinde ise benzerlik, metin yerine görsel ya da ses özelliklerinin sayısal temsilleri üzerinden hesaplanır.
Embedding ile anahtar kelime araması aynı işi yapmaz. Hangi yaklaşımın uygun olduğu, aradığınız şeyin kelime eşleşmesine mi yoksa anlam benzerliğine mi dayandığına bağlıdır.
Bu nedenle teknik aramalarda yalnız embedding kullanmak her zaman yeterli değildir. Örneğin
Embedding bir doğruluk veya güvenilirlik kanıtı değildir. Bir metin yanlış bilgi içeriyorsa embedding oluşturulması onu doğru hâle getirmez. Benzerlik puanı yüksek olan iki içerik de aynı sonuca sahip olmayabilir; yalnızca modelin onları temsil uzayında yakın gördüğünü gösterir.
Embedding ayrıca bir metin üretme modeli değildir. Embedding’den özgün metne standart, kayıpsız bir ters dönüş garantisi yoktur; ancak embedding inversion araştırmalarında belirli modeller ve koşullar altında metnin yeniden kurulabildiği gösterilmiştir. Metin üretmek, özetlemek veya soruya açıklamalı yanıt vermek için ayrıca uygun bir dil modeli ya da uygulama mantığı gerekir.
Sonuçlar, kullanılan modele ve verinin hazırlanışına da bağlıdır. Çok uzun belgeleri tek parça hâlinde vektörleştirmek farklı konuların birbirine karışmasına yol açabilir. Bu yüzden belgeler çoğu sistemde anlamlı parçalara ayrılır, her parçanın embedding’i saklanır ve arama sonucunda ilgili parçalar birlikte değerlendirilir. Parçalama yöntemi, benzerlik eşiği ve kaynak metnin güncelliği sonuç kalitesini doğrudan etkiler.
Embedding nasıl çalışır?
Bir embedding modeli girdiyi alır ve sabit uzunlukta sayısal bir dizi üretir. Örneğin aşağıdaki değerler yalnızca çalışma mantığını göstermek için varsayımsaldır:
"Python ile dosya okumak" → [0.12, -0.41, 0.78, 0.05]"Python kullanarak dosyadan veri almak" → [0.10, -0.39, 0.75, 0.08]Bu iki vektörün birbirine yakın olması, modelin cümleleri benzer anlamda değerlendirdiğini gösterebilir. Uygulama genellikle vektörler arasındaki benzerliği kosinüs benzerliği gibi bir ölçümle hesaplar. Benzerlik yüksekse arama sonucunda, öneri listesinde veya sınıflandırma işleminde daha üst sıraya alınabilir.
Vektör içindeki tek tek sayıların insanlar için doğrudan bir anlamı yoktur. Örneğin üçüncü değerin kesin olarak “programlama” veya “dosya” anlamına geldiği söylenemez. Anlam, bütün vektörün başka vektörlerle karşılaştırılmasıyla ortaya çıkar. Vektörün boyutu, değer aralığı ve sonuçların davranışı kullanılan modele göre değişir.
Embedding nerede kullanılır?
Embedding, özellikle anlam temelli arama sistemlerinde kullanılır. Kullanıcının yazdığı sorgu vektöre çevrilir; belgeler, ürün açıklamaları veya yardım içerikleri de önceden vektörleştirilir. Daha sonra sorgu vektörüne en yakın içerikler seçilir. Bu yaklaşım, kullanıcının belgeyle aynı kelimeleri kullanmadığı durumlarda yararlı olabilir.
Aynı yöntem öneri sistemlerinde, benzer belge bulmada, soru-cevap uygulamalarında, metin sınıflandırmada ve yinelenen içerik tespitinde de kullanılabilir. Görsel veya ses embedding modellerinde ise benzerlik, metin yerine görsel ya da ses özelliklerinin sayısal temsilleri üzerinden hesaplanır.
Embedding ile anahtar kelime araması aynı işi yapmaz. Hangi yaklaşımın uygun olduğu, aradığınız şeyin kelime eşleşmesine mi yoksa anlam benzerliğine mi dayandığına bağlıdır.
| Yaklaşım | Güçlü olduğu durum | Sınırlaması |
|---|---|---|
| Anahtar kelime araması | Tam terim, kod parçası, ürün kodu veya özel ad aranıyorsa | Aynı anlam farklı kelimelerle ifade edildiğinde sonucu kaçırabilir |
| Embedding tabanlı arama | Benzer anlam taşıyan metinleri ve doğal dildeki sorguları bulmak için | Benzer görünen fakat gerçekte farklı olan içerikleri eşleştirebilir |
| Birleşik arama | Hem kesin terim hem de anlam benzerliği önemliyse | Sıralama, eşik değeri ve sonuç birleştirme ayarı gerekir |
ERR_CONNECTION_REFUSED gibi kesin bir hata kodu aranıyorsa anahtar kelime eşleşmesi daha güvenilir olabilir. Kullanıcının “veritabanı bağlantısı neden kopuyor?” gibi farklı biçimlerde yazabileceği bir yardım sorgusunda ise embedding daha yararlı sonuçlar getirebilir. Uygulamalar çoğu zaman iki yöntemi birlikte kullanır.Embedding neyi sağlamaz?
Embedding bir doğruluk veya güvenilirlik kanıtı değildir. Bir metin yanlış bilgi içeriyorsa embedding oluşturulması onu doğru hâle getirmez. Benzerlik puanı yüksek olan iki içerik de aynı sonuca sahip olmayabilir; yalnızca modelin onları temsil uzayında yakın gördüğünü gösterir.
Embedding ayrıca bir metin üretme modeli değildir. Embedding’den özgün metne standart, kayıpsız bir ters dönüş garantisi yoktur; ancak embedding inversion araştırmalarında belirli modeller ve koşullar altında metnin yeniden kurulabildiği gösterilmiştir. Metin üretmek, özetlemek veya soruya açıklamalı yanıt vermek için ayrıca uygun bir dil modeli ya da uygulama mantığı gerekir.
Sonuçlar, kullanılan modele ve verinin hazırlanışına da bağlıdır. Çok uzun belgeleri tek parça hâlinde vektörleştirmek farklı konuların birbirine karışmasına yol açabilir. Bu yüzden belgeler çoğu sistemde anlamlı parçalara ayrılır, her parçanın embedding’i saklanır ve arama sonucunda ilgili parçalar birlikte değerlendirilir. Parçalama yöntemi, benzerlik eşiği ve kaynak metnin güncelliği sonuç kalitesini doğrudan etkiler.
Son düzenleme:
