Geliştirme Merkezine Geri Dön
AI Development
Vektör Veritabanı Uygulaması
Yapay zeka uygulamaları için uzman vektör veritabanı uygulaması. Pinecone, Weaviate, pgvector ve Qdrant kullanarak vektör arama altyapısını tasarlıyor ve dağıtıyoruz.
Başlayın92%+
Model Doğruluğu
<200ms
Çıkarım Gecikmesi
Production-Grade
Yapay Zeka Sistemleri
Enterprise-Secure
Mimari
Hizmet Kategorisi
Vektör Altyapı Mühendisliği
İdeal İçin
Anlamsal arama, RAG, öneriler veya benzerlik eşleştirme gerektiren AI uygulamaları geliştiren ekipler.
Zaman Çizelgesi
2 – 6 hafta
Vektör Veritabanı Uygulaması için Neden MicrocosmWorks'ü Seçmelisiniz?
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.
Vektör Veritabanı Yeteneklerimiz
- 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.
Teknoloji Yığını
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.
Kimler İçin
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.
Sürecimiz
1
Gereksinimler ve Veri Analizi
Optimal vektör DB'yi seçmek için veri türlerini, sorgu modellerini, ölçek gereksinimlerini ve gecikme kısıtlamalarını analiz edin.
2
Mimari Tasarım
Uygulamanızla indeksleme stratejisi, embedding pipeline'ı, arama mimarisi ve entegrasyon noktalarını tasarlayın.
3
Uygulama
Vektör veritabanını dağıtın, embedding pipeline'ları oluşturun, arama API'sini uygulayın ve uygulama katmanıyla entegre edin.
4
Optimizasyon ve Ayarlama
İndeks parametrelerini ayarlayın, parça boyutlarını optimize edin, yeniden sıralama uygulayın ve sorgu performansını karşılaştırın.
5
Üretim ve İzleme
Üretime dağıtın, izleme panoları kurun, artımlı güncellemeler uygulayın ve SLA'lar oluşturun.
Teknoloji Yığını
Vektör Veritabanları
PineconeWeaviateQdrantpgvectorChromaDB
Embeddings
OpenAI EmbeddingsCohere EmbedSentence TransformersCLIP
Arama ve Geri Çağırma
Hybrid SearchRe-RankingMetadata FilteringHNSW
Altyapı
KubernetesDockerRedisApache KafkaAirflow
Hizmet Verdiğimiz Sektörler
SaaSE-CommerceLegal TechHealthTechYayıncılıkKurumsal Arama
Vektör Aramayı Uygulamaya Hazır mısınız?
Uygulamanız için doğru, hızlı AI geri çağırmayı güçlendiren vektör altyapısı oluşturalım.
Sıkça Sorulan Sorular
Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma ve pgvector'ı uyguluyor ve optimize ediyoruz. Ölçek gereksinimlerinize, sorgu kalıplarınıza, filtreleme ihtiyaçlarınıza ve yönetilen mi yoksa kendi barındırdığınız çözümlere mi ihtiyacınız olduğuna göre seçim yapmanıza yardımcı oluyoruz.
MicrocosmWorks'te vektör veritabanı uygulaması, veritabanı seçimi, şema tasarımı, embedding pipeline geliştirme, indeksleme optimizasyonu ve AI uygulamanızla entegrasyonu kapsayarak saatlik 25-50 ABD doları arasında değişmektedir.
Evet, on milyonlarca yüksek boyutlu embedding ile bile 100ms altı sorgu sürelerini korumak için HNSW indeks ayarlaması, niceleme teknikleri, metadata filtreleme stratejileri ve sharding konfigürasyonlarını kullanarak vektör aramayı optimize ediyoruz.
Kaynak veri değişikliklerini tespit eden, embedding'leri yeniden oluşturan ve vektör veritabanını artımlı olarak güncelleyen, arama sonuçlarının her zaman en son içeriği yansıtmasını sağlayan, change data capture veya zamanlanmış işler kullanarak otomatik embedding pipeline'ları oluşturuyoruz.
Alan adınıza, dil gereksinimlerinize ve maliyet kısıtlamalarınıza göre OpenAI text-embedding-3, Cohere Embed, BGE ve E5, GTE gibi açık kaynak modelleri değerlendiriyor ve karşılaştırıyoruz. Daha iyi alakalı sonuçlar için genellikle verilerinize göre embedding'leri ince ayar yaparız.