Vektör veritabanı
Gömme vektörlerini saklayan ve milyonlarca kayıt içinde en yakın komşuyu milisaniyelerde bulan veritabanı türü.
Özet
Benzerlik araması için gömme vektörlerini saklar (ör. Qdrant).
Hızlı bilgiler
- Kategori
- AI ve bilgi yönetimi
- Ürün
- KobiGPT RAG
- İlgili
- Karşılaştırma ve araçlar
- Dil
- TR ve EN
Neden KobiGPT?
- Satın alma öncesi ortak dil oluşturun.
- Kavramları KobiGPT özelliklerine bağlayın.
- Hukuk ve BT ile paylaşın.
- Kullanım alanlarına geçin.
Ürün verileri
- Ücretsiz plan
- 100 doküman · 2 departman · 120 Kobi/ay(PLAN_CONFIG)
- Starter
- 1000 doküman · 5 departman · 1000 Kobi/ay(PLAN_CONFIG)
- Pro
- 12500 doküman · 25 departman · 12500 Kobi/ay(PLAN_CONFIG)
Neden ayrı bir veritabanı gerekiyor?
İlişkisel veritabanları eşitlik ve aralık sorguları için tasarlanmıştır; "bu vektöre en yakın 5 kayıt" sorusu için değil. Bu sorguyu bir SQL tablosunda çalıştırmak, her satırla mesafe hesaplamak anlamına gelir ve kayıt sayısı arttıkça pratik olmaktan çıkar.
Vektör veritabanları bu sorgu tipi için özelleşmiştir. Yaklaşık en yakın komşu indeksleri sayesinde tüm kayıtları taramadan, kabul edilebilir bir isabet kaybıyla çok daha hızlı sonuç üretirler. KobiGPT bu katman için Qdrant kullanır.
Hibrit veri modeli
KobiGPT'de vektör veritabanı tek başına çalışmaz. İlişkisel veriler — kullanıcılar, şirketler, doküman metadata'sı, yetkilendirme — PostgreSQL'de durur; Qdrant yalnızca vektörleri ve arama için gereken minimum metadata'yı tutar.
Bu ayrım bilinçlidir. Yetkilendirme kararları ilişkisel tarafta verilir ve arama sonuçları buna göre filtrelenir; vektör veritabanı bir erişim kontrol sistemi değildir. İki katmanı karıştırmak, izolasyon garantilerini zayıflatır.
Çok kiracılı izolasyon
Her şirket için ayrı bir koleksiyon açılır. Bu, izolasyonun sorgu filtresi seviyesinde değil koleksiyon seviyesinde sağlandığı anlamına gelir; bir şirketin vektörleri başka bir şirketin arama uzayında hiç bulunmaz.
Filtre tabanlı izolasyona göre bu daha güçlü bir garantidir: filtre yazılmayı unutulabilir, koleksiyon sınırı unutulamaz. Çok kiracılı sistemlerde bu tasarım tercihi, veri sızıntısı riskini yapısal olarak düşürür.
Koleksiyon sınırının operasyonel karşılığı
Şirket başına ayrı koleksiyon açmak yalnızca güvenlik değil, operasyon kolaylığı da sağlar. Bir müşteri ayrıldığında verisini silmek tek bir koleksiyonu düşürmekle biter; filtre tabanlı bir kurulumda aynı işlem milyonlarca kaydı tarayıp seçici silme gerektirir.
Aynı şekilde yeniden indeksleme de koleksiyon bazında yapılabilir. Bir müşterinin arşivi yeniden işlenirken diğerlerinin araması etkilenmez. Çok kiracılı sistemlerde bu izolasyon, hem veri sızıntısı riskini hem bakım penceresi maliyetini düşürür.
Üçüncü fayda denetlenebilirliktir. Bir müşteri veri izolasyonu konusunda kanıt istediğinde, koleksiyon sınırı somut ve gösterilebilir bir yanıttır: verisi ayrı bir koleksiyonda tutulur ve başka bir koleksiyonun arama uzayında hiç bulunmaz. Filtre tabanlı bir kurulumda aynı soruya verilecek yanıt kod incelemesi gerektirir ve doğrulanması güçtür. Düzenlenmiş sektörlerde çalışan müşterilerle konuşurken bu fark, teknik bir ayrıntı olmaktan çıkıp satış sürecinin bir parçası haline gelir.
FAQ
Pratikte ne anlama gelir?
Benzerlik araması için gömme vektörlerini saklar (ör. Qdrant).
KobiGPT kullanıyor mu?
Uygulama için ürün sayfalarına bakın.
Daha fazla okuma?
Blog ve SSS.
Sorumluluk?
Eğitim amaçlı; uyum kararları için doğrulayın.
Hangi vektör veritabanı kullanılıyor?
Qdrant. Her şirket için ayrı koleksiyon açılır ve izolasyon koleksiyon seviyesinde sağlanır.
PostgreSQL neden hâlâ gerekli?
Kullanıcı, şirket, doküman metadata'sı ve yetkilendirme ilişkisel tarafta tutulur; Qdrant yalnızca vektör katmanıdır.
Karşılaştırma
| Özellik | KobiGPT | Alternatif |
|---|---|---|
| KOBİ | Evet | Yok |
| Kaynak | RAG ile | Yok |
| Sözlük | Genişliyor | Yok |
| Araçlar | İnteraktif | Yok |