kodlama.org Açık Bilgi Bankası

Yapay Zekâ Sözlüğü

Klasik Makine Öğrenmesinden AGI ve Süperzekâ vizyonuna kadar 16 kategoride 605 terim. Her kavram için teknik mekanizma, sezgisel açıklama, formüller ve pratik kullanım senaryoları.

⚡ 605 Özgün Terim📂 16 Kategori📐 Matematiksel Formüller
Harf:
Kategoriler (16)
Toplam 37 terim bulundu(Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları)Gösterilen: 1 - 24
#326Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Information Retrieval (IR)

Bilgi Erişimi

Yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış devasa veri koleksiyonları (metinler, belgeler, web sayfaları) içerisinden, kullanıcının bilgi ihtiyacını temsil eden bir sorguya en uygun belgeleri bulup sıralayan bilim ve mühendislik alanıdır.
Ayrıntılı Rehber→
#327Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

BM25

En İyi Eşleşme 25 Algoritması

TF-IDF algoritmasının eksiklerini gidererek; kelime sıklığını logaritmik olarak doyuma ulaştıran (saturation) ve doküman uzunluğunu normalize eden klasik leksikal (kelime bazlı) arama algoritmasıdır.
Ayrıntılı Rehber→
#328Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Dense Retrieval

Yoğun / Vektörel Bilgi Erişimi

Belgeleri ve kullanıcı sorgularını ortak kelime eşleşmelerine göre değil; derin sinir ağlarıyla üretilmiş yüzlerce boyutlu yoğun anlamsal vektörlerin uzaydaki yakınlığına (kosinüs benzerliğine) göre arayan modern bilgi erişim yöntemidir.
Ayrıntılı Rehber→
#329Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Cross-Encoder

Çapraz Kodlayıcı

Kullanıcı sorgusu ile aday dokümanı tek bir metin gibi araya `[SEP]` ayracı koyarak birleştiren ve Transformer modelinin tüm katmanlarında **sorgu ve doküman kelimelerinin birbirine tam çapraz dikkatle (cross-attention) bakmasını sağlayan** yüksek doğruluklu sıralama modelidir.
Ayrıntılı Rehber→
#330Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Bi-Encoder

Çift Kodlayıcı Mimarisi

Sorguyu ve dokümanları birbirinden tamamen bağımsız iki ayrı kolda (veya ortak ağırlıklı tek bir modelde) işleyerek bağımsız vektörlere dönüştüren ve benzerliği sadece vektör iç çarpımıyla ölçen mimaridir.
Ayrıntılı Rehber→
#331Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

ColBERT

BERT Üzerinden Bağlamsal Geç Etkileşim

Bi-Encoder'ın hız avantajı ile Cross-Encoder'ın token düzeyindeki derin anlama gücünü birleştiren; her token için ayrı bir vektör üretip benzerliği **Maksimum Benzerliklerin Toplamı (MaxSim)** ile hesaplayan geç etkileşimli modeldir.
Ayrıntılı Rehber→
#332Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Hybrid Search

Hibrit Arama

Geleneksel anahtar kelime tabanlı leksikal arama (BM25) ile modern yapay zekâ tabanlı anlamsal vektör aramasını (Dense Retrieval) aynı sorgu için aynı anda çalıştırıp sonuçları harmanlayan arama mimarisidir.
Ayrıntılı Rehber→
#334Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Naive RAG

İlkel / Geleneksel RAG

Belgeleri sabit boyutlu parçalara (örneğin 500 kelimelik bloklara) bölüp vektörleştiren; sorgu geldiğinde en benzer ilk 3-5 parçayı basit bir benzerlik aramasıyla alıp doğrudan dil modeline besleyen en ilkel RAG boru hattıdır.
Ayrıntılı Rehber→
#335Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Advanced RAG

Gelişmiş RAG Mimarisi

Naive RAG'in zaaflarını çözmek amacıyla; bilgi getirme öncesinde (Pre-Retrieval), getirme anında (Retrieval) ve getirme sonrasında (Post-Retrieval) özel optimizasyon modülleri (sorgu yönlendirme, hiyerarşik parçalama, yeniden sıralama) kullanan kurumsal RAG paradigmasıdır.
Ayrıntılı Rehber→
#336Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Modular RAG

Modüler RAG

RAG bileşenlerini (Arama, Bellek, Yönlendirme, Tahmin, Değerlendirme) sabit bir sıra yerine, birbirine geçmeli LEGO blokları gibi bağımsız mikro-servisler halinde kurgulayan en modern RAG tasarımıdır.
Ayrıntılı Rehber→
#337Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

GraphRAG

Çizge Tabanlı RAG / Bilgi Grafikli RAG

Belgeleri sadece düz metin parçaları olarak vektörleştirmek yerine; belgelerin içindeki varlıkları (insanlar, kurumlar, yerler) ve bu varlıklar arasındaki ilişkileri bir **Bilgi Çizgesi (Knowledge Graph)** halinde modelleyip hiyerarşik topluluk özetleriyle arama yapan devrimci RAG türüdür.
Ayrıntılı Rehber→
#338Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Reranking

Yeniden Sıralama

İlk arama aşamasında (Bi-Encoder veya BM25 ile) hızlıca getirilen geniş aday listesini (örneğin ilk 50 veya 100 belgeyi), çok daha hassas ama daha yavaş olan bir **Cross-Encoder modelinden** geçirerek alaka sırasını baştan düzenleme işlemidir.
Ayrıntılı Rehber→
#339Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Lost in the Middle Problem

Ortada Kaybolma Problemi

Büyük dil modellerinin, kendilerine verilen uzun bir bağlam isteminin (context window) **en başında ve en sonunda** yer alan bilgilere çok dikkat ederken; metnin **tam ortasında kalan kısımlardaki** bilgileri görmezden gelmesi ve unutması zaafıdır.
Ayrıntılı Rehber→
#340Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Chunking

Metin Parçalama / Bölütleme

Yüzlerce sayfalık büyük dokümanları, vektör modellerinin işleyebileceği ve anlamsal bütünlüğü olan küçük, yönetilebilir metin bloklarına (parçalara / chunks) ayırma işlemidir.
Ayrıntılı Rehber→
#341Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Chunk Size

Parça Boyutu

Metin parçalama işlemi sırasında oluşturulan her bir metin bloğunun içerdiği maksimum karakter, kelime veya token miktarını belirleyen hiperparametredir.
Ayrıntılı Rehber→
#343Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Semantic Chunking

Anlamsal Parçalama

Metni körlemesine sabit 500 kelimelik mekanik cetvellerle bölmek yerine; metni cümle cümle okuyup **ardışık cümleler arasındaki anlamsal benzerlik mesafesini ölçen** ve konu değiştiği anda parçayı kesen akıllı bölütleme yöntemidir.
Ayrıntılı Rehber→
#344Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Query Expansion

Sorgu Genişletme / Zenginleştirme

Kullanıcının yazdığı kısa, eksik veya belirsiz arama cümlesini; arama motoruna veya vektör tabanına göndermeden önce eşanlamlılar, alt sorular veya kavramsal açıklamalar ekleyerek zenginleştirme sürecidir.
Ayrıntılı Rehber→
#345Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Context Compression

Bağlam Sıkıştırma

Getirilen uzun doküman parçalarının içerisindeki dolgu kelimeleri, alakasız cümleleri ve parazitleri ayıklayarak; dil modeline sadece **soruyla doğrudan ilgili en can alıcı 1-2 cümleyi** ileten filtreleme tekniğidir.
Ayrıntılı Rehber→
#347Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Vector Database

Vektör Veritabanı

Yapay zekâ modelleri tarafından üretilen yüzlerce veya binlerce boyutlu matematiksel gömme vektörlerini (embeddings) depolamak, yönetmek ve bunlar üzerinde **Yaklaşık En Yakın Komşu (ANN)** araması yapmak için özel olarak sıfırdan tasarlanmış veritabanı sistemidir.
Ayrıntılı Rehber→