Vektör Veritabanı Uygulaması

Vektör veritabanları, modern AI uygulamalarının bel kemiğidir; RAG sistemlerini, anlamsal aramayı, önerileri ve anomali tespitini güçlendirir. Yüksek boyutlu verilerin ölçekteki benzersiz zorluklarını yönetirken doğruluk, gecikme süresi ve maliyeti dengeleyen vektör altyapısı tasarlarız.

• Mimari Tasarım — Kullanım senaryonuza uygun vektör veritabanını seçin, indeksleme stratejilerini tasarlayın ve binlerden milyarlara kadar vektör için ölçeklendirmeyi planlayın.
• RAG Altyapısı — Maksimum alaka düzeyi için optimize edilmiş parçalama, embedding pipeline'ları, hibrit arama ve yeniden sıralama ile üretim RAG sistemleri oluşturun.
• Anlamsal Arama — Ürünler, belgeler, kod ve medya üzerinde doğal dil aramasını ölçekte 50ms altı sorgu gecikmesiyle uygulayın.
• Embedding Pipeline Tasarımı — Artımlı güncellemeler ve sürüm kontrolü ile içeriği parçalayan, gömen ve indeksleyen otomatik alım pipeline'ları oluşturun.
• Hibrit Arama Stratejileri — En iyi geri çağırma kalitesi için vektör benzerliğini anahtar kelime eşleştirme, meta veri filtreleme ve iş kurallarıyla birleştirin.
• Performans Optimizasyonu — İndeks parametrelerini ayarlayın, önbellekleme katmanları uygulayın, sorgu modellerini optimize edin ve yüksek verimli iş yükleri için yatay olarak ölçeklendirin.

Tüm büyük vektör veritabanlarıyla çalışıyoruz — yönetilen basitlik için Pinecone, hibrit arama için Weaviate, PostgreSQL'e özgü iş yükleri için pgvector ve kendi kendine barındırılan kontrol için Qdrant. Embedding pipeline'larımız doğruluk ve maliyet gereksinimlerine bağlı olarak OpenAI, Cohere veya açık kaynaklı modeller kullanır.

Anlamsal anlayış gerektiren AI uygulamaları geliştiren ekipler — RAG chatbot'ları, arama motorları, öneri sistemleri, içerik keşfi ve benzerlik eşleştirme. İster ilk vektör DB'nizi seçiyor olun ister mevcut bir dağıtımı ölçeklendiriyor olun, doğru kararı vermeniz için uzmanlık sağlıyoruz.