Yapay Zeka Arama

Yapay Zeka Arama, arama sorgularının bağlamını ve niyetini anlamak için makine öğrenimini kullanır ve sorguları daha doğru sonuçlar için sayısal vektörlere dönüştürür. Geleneksel anahtar kelime aramalarından farklı olarak, Yapay Zeka Arama semantik ilişkileri yorumlar ve bu sayede farklı veri türleri ve dilleri için etkilidir.

Yapay Zeka Arama, sıklıkla semantik veya vektör arama olarak da adlandırılır, arama sorgularının arkasındaki niyeti ve bağlamsal anlamı anlamak için makine öğrenimi modellerinden yararlanan bir arama metodolojisidir. Geleneksel anahtar kelime tabanlı aramadan farklı olarak, yapay zeka arama verileri ve sorguları vektör veya gömü adı verilen sayısal temsillere dönüştürür. Bu, arama motorunun farklı veri parçaları arasındaki semantik ilişkileri kavramasını sağlar, böylece tam anahtar kelimeler mevcut olmasa bile daha alakalı ve doğru sonuçlar sunar.

1. Yapay Zeka Aramanın Genel Bakışı

Yapay Zeka Arama, arama teknolojilerinde önemli bir evrimi temsil eder. Geleneksel arama motorları, sorgu ve belgelerdeki belirli terimlerin varlığına dayalı olarak alaka düzeyini belirleyen anahtar kelime eşleştirmesine büyük ölçüde güvenir. Ancak Yapay Zeka Arama, sorguların ve verilerin altında yatan bağlamı ve anlamı kavramak için makine öğrenimi modellerini kullanır.

Metin, görsel, ses ve diğer yapılandırılmamış verileri yüksek boyutlu vektörlere dönüştürerek, Yapay Zeka Arama farklı içerik parçaları arasındaki benzerliği ölçebilir. Bu yaklaşım, arama motorunun tam olarak sorguda kullanılan anahtar kelimeleri içermeseler bile bağlamsal olarak alakalı sonuçlar sunmasını sağlar.

Temel Bileşenler:

• Vektör Arama: Vektör uzayında sorgu vektörüne en yakın veri noktalarını (belgeler, görseller vb.) arar.
• Semantik Anlayış: Sorguların arkasındaki niyet ve bağlamsal anlamı yorumlar.
• Makine Öğrenimi Modelleri: Gömü oluşturmak için Transformer gibi modeller kullanır.

2. Vektör Gömülerini Anlamak

Yapay Zeka Aramanın merkezinde vektör gömü kavramı yer alır. Vektör gömüler, metin, görsel veya diğer veri türlerinin anlamsal anlamını yakalayan sayısal temsillerdir. Bu gömüler, benzer veri parçalarını çok boyutlu vektör uzayında birbirine yakın konumlandırır.

Nasıl Çalışır:

• Veri Dönüşümü: Ham veri (ör. metin), bir makine öğrenimi modeli tarafından bir vektöre dönüştürülür.
• Yüksek Boyutlu Uzay: Her vektör, yüksek boyutlu bir uzayda (genellikle yüzlerce veya binlerce boyut) bir noktadır.
• Semantik Yakınlık: Anlamsal olarak benzer içeriği temsil eden vektörler birbirine yakın konumlanır.

Örnek:

• “kral” ve “kraliçe” kelimeleri, benzer bağlamsal anlamlar taşıdıkları için vektör uzayında yakın gömülere sahip olabilirler.

3. Yapay Zeka Arama ve Anahtar Kelime Tabanlı Arama Arasındaki Farklar

Geleneksel anahtar kelime tabanlı arama motorları, sorgudaki terimleri içeren belgelerle terimleri eşleştirerek çalışır. Sonuçları sıralamak için ters indeksler ve terim sıklığı gibi tekniklere güvenirler.

Anahtar Kelime Tabanlı Aramanın Sınırlamaları:

• Tam Eşleşme Gerektirir: Kullanıcıların, belgelerde bulunan ifadeleri tam olarak kullanmaları gerekir.
• Bağlam Anlayışı Eksikliği: Arama motoru eşanlamlıları veya kelimeler arasındaki semantik ilişkiyi kavrayamaz.
• Belirsizlikte Sınırlı: Belirsiz sorgular ilgisiz sonuçlara yol açabilir.

Yapay Zeka Aramanın Avantajları:

• Bağlamsal Anlayış: Sadece kelimeleri değil, sorguların arkasındaki anlamı yorumlar.
• Eşanlamlı Tanıma: Benzer anlamlara sahip farklı kelimeleri tanır.
• Doğal Dil ile Uyum: Konuşma diliyle yapılan sorgular ve karmaşık sorularda etkilidir.

Karşılaştırma Tablosu

4. Semantik Arama Mekaniği

Semantik Arama, Yapay Zeka Aramanın çekirdek uygulamasıdır ve kullanıcının niyetini ve sorguların bağlamsal anlamını anlamaya odaklanır.

Süreç:

1. Sorgu Gömüsü Oluşturma: Kullanıcının sorgusu bir gömü modeliyle vektöre dönüştürülür.
2. Belge Gömüsü: Veritabanındaki tüm belgeler de indeksleme sırasında vektörlere dönüştürülür.
3. Benzerlik Ölçümü: Arama motoru, sorgu vektörü ile belge vektörleri arasındaki benzerliği hesaplar.
4. Sonuçların Sıralanması: Belgeler, benzerlik puanlarına göre sıralanır.

Temel Teknikler:

• Gömü Modelleri: Gömü oluşturmak için eğitilmiş sinir ağları (ör. BERT, GPT modelleri).
• Benzerlik Metrikleri: Benzerlik puanlarını hesaplamak için kosinüs benzerliği veya Öklid uzaklığı.
• Yaklaşık En Yakın Komşu (ANN) Algoritmaları: Yüksek boyutlu uzayda en yakın vektörleri verimli şekilde bulmak için algoritmalar.

5. Benzerlik Puanları ve ANN Algoritmaları

Benzerlik Puanları:

Benzerlik puanları, iki vektörün vektör uzayında ne kadar yakından ilişkili olduğunu nicelendirir. Yüksek puan, sorgu ile bir belgenin daha alakalı olduğunu gösterir.

• Kosinüs Benzerliği: İki vektör arasındaki açının kosinüsünü ölçer.
• Öklid Uzaklığı: İki vektör arasındaki düz çizgi mesafesini hesaplar.

Yaklaşık En Yakın Komşu (ANN) Algoritmaları:

Yüksek boyutlu uzaylarda tam en yakın komşuları bulmak hesaplama açısından yoğundur. ANN algoritmaları verimli yakınsama sağlar.

• Amaç: Sorgu vektörüne en yakın K vektörü hızlıca getirmek.
• Yaygın ANN Algoritmaları: HNSW (Hierarchical Navigable Small World), FAISS (Facebook AI Similarity Search).

6. Yapay Zeka Aramanın Kullanım Alanları

Yapay Zeka Arama, anahtar kelime eşleşmesinin ötesinde veriyi anlama ve yorumlama yeteneği sayesinde pek çok sektörde geniş uygulama alanları açar.

Semantik Arama Uygulamaları

Açıklama: Semantik Arama, sorguların arkasındaki niyeti yorumlayarak kullanıcı deneyimini geliştirir ve bağlamsal olarak alakalı sonuçlar sunar.

Örnekler:

• E-ticaret: “düz taban için koşu ayakkabısı” arayan kullanıcıya tam olarak ihtiyacına yönelik sonuçlar sunulur.
• Sağlık: Farklı terminolojiler kullanılsa bile, tıp profesyonelleri ilgili araştırma makalelerini bulabilir.

Kişiselleştirilmiş Öneriler

Açıklama: Kullanıcı tercihleri ve davranışlarını anlayarak, Yapay Zeka Arama kişiselleştirilmiş içerik veya ürün önerileri sunabilir.

Örnekler:

• Yayın Platformları: İzleme geçmişi ve tercihlere göre film veya dizi önerileri.
• Online Perakendeciler: Geçmiş alışverişlere veya incelenen ürünlere benzer ürünler önerir.

Soru-Cevap Sistemleri

Açıklama: Yapay Zeka Arama, sistemlerin kullanıcı sorgularını anlayıp belgelerden kesin bilgilerle yanıtlamasını sağlar.

Örnekler:

• Müşteri Desteği: Sohbet botları, bilgi tabanından alakalı bilgileri getirerek kullanıcının sorularına yanıt verir.
• Bilgi Getirimi: Kullanıcılar karmaşık sorular sorar ve tüm belgeyi okumadan spesifik yanıtlar alır.

Yapılandırılmamış Veri Taraması

Açıklama: Yapay Zeka Arama, gömülere dönüştürerek görsel, ses ve video gibi yapılandırılmamış veri türlerinde de indeksleme ve arama yapabilir.

Örnekler:

• Görsel Arama: Sağlanan bir görsele veya metin açıklamasına benzer görselleri bulur.
• Ses Arama: Belirli sesleri veya ifadeleri içeren ses kliplerini getirir.

7. Yapay Zeka Aramanın Avantajları

• Gelişmiş Alaka Düzeyi: Bağlamı ve niyeti anlayarak daha doğru sonuçlar sunar.
• Yükseltilmiş Kullanıcı Deneyimi: Kullanıcılar, belirsiz veya karmaşık sorgularla bile aradıklarını daha hızlı bulur.
• Dil Bağımsızlığı: Gömülerin anlamsal anlamı yakalaması sayesinde çoklu dilleri etkin şekilde işler.
• Ölçeklenebilirlik: Yüksek boyutlu büyük veri kümelerini işleyebilir.
• Esneklik: Metnin ötesinde görsel ve ses gibi çeşitli veri türlerine uyarlanabilir.

8. Yapay Zeka Aramasının Yapay Zeka Otomasyonu ve Sohbet Botlarında Uygulanması

Yapay Zeka Aramanın AI otomasyon ve sohbet botlarına entegrasyonu, bu sistemlerin yeteneklerini önemli ölçüde geliştirir.

Faydalar:

• Doğal Dil Anlayışı: Sohbet botları, sorguları daha etkili anlayıp yanıtlayabilir.
• Bağlamsal Yanıtlar: Konuşmanın bağlamına göre yanıtlar sunar.
• Dinamik Etkileşimler: Kişiselleştirilmiş ve alakalı içerik sunarak kullanıcı etkileşimini artırır.

Uygulama Adımları:

1. Veri Hazırlığı: Sohbet botunun alanına ilişkin verileri toplayıp ön işleme tabi tutun.
2. Gömü Oluşturma: Dil modelleriyle veri için gömüler üretin.
3. İndeksleme: Gömüleri bir vektör veritabanına veya arama motoruna kaydedin.
4. Sorgu İşleme: Kullanıcı girdilerini gerçek zamanlı olarak gömüye dönüştürün.
5. Benzerlik Araması: Benzerlik puanlarına göre en alakalı yanıtları getirin.
6. Yanıt Oluşturma: Yanıtı formüle edip kullanıcıya iletin.

Kullanım Durumu Örneği:

• Müşteri Hizmetleri Sohbet Botu: Bilgi tabanında Yapay Zeka Arama ile en alakalı yanıtları bularak çok çeşitli müşteri sorularını yanıtlayabilen bir sohbet botu.

9. Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Yapay Zeka Arama birçok avantaj sunsa da, bazı zorluklar göz önünde bulundurulmalıdır:

• Hesaplama Kaynakları: Yüksek boyutlu gömülerin oluşturulması ve aranması ciddi işlem gücü gerektirir.
• Karmaşıklık: Yapay Zeka Arama uygulamak, makine öğrenimi modellerini ve vektör matematiğini anlamayı gerektirir.
• Açıklanabilirlik: Bazı modellerin “kara kutu” doğası nedeniyle belirli sonuçların neden getirildiğini yorumlamak zor olabilir.
• Veri Kalitesi: Yapay Zeka Aramanın etkinliği, eğitim verisinin kalitesine ve kapsamına bağlıdır.
• Güvenlik ve Gizlilik: Hassas verilerin işlenmesi, kullanıcı bilgilerinin korunması için güçlü güvenlik önlemleri gerektirir.

Çözüm Stratejileri:

• Modelleri Optimize Edin: Hesaplama yükünü azaltmak için verimli algoritmalar ve yaklaşık yöntemler kullanın.
• Model Yorumlanabilirliği: Karar sürecine dair içgörü sunan modelleri tercih edin.
• Veri Yönetişimi: Veri kalitesi ve gizliliğe uygunluğu sağlamak için sıkı veri yönetimi politikaları uygulayın.

İlgili Terimler

• Vektör Gömüler: Anlamsal anlamı yakalayan verinin sayısal temsilleri.
• Semantik Arama: Sorguların anlamını ve niyetini yorumlayan arama.
• Yaklaşık En Yakın Komşu (ANN) Algoritmaları: Yaklaşık en yakın vektörleri verimli şekilde bulmak için algoritmalar.
• Makine Öğrenimi Modelleri: Veriye dayalı olarak desenleri tanıyan ve kararlar veren algoritmalar.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Bilgisayarlar ile insan dili arasındaki etkileşime odaklanan bir Yapay Zeka alanı.

Yapay Zeka Arama Üzerine Araştırmalar: Semantik ve Vektör Arama ile Anahtar Kelime ve Bulanık Arama Karşılaştırması

Yapay zekada semantik ve vektör arama, geleneksel anahtar kelime ve bulanık aramalara güçlü alternatifler olarak ortaya çıkmış, sorguların arkasındaki bağlamı ve anlamı anlayarak arama sonuçlarının alaka düzeyini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırmıştır.

1. Elasticsearch ve Transformer Modelleriyle Bulut Tabanlı Büyük Dil Modeli İşlemenin Geliştirilmesi (2024) Chunhe Ni ve diğerleri:
   Semantik vektör aramanın büyük dil modeli işleme süreçlerini nasıl iyileştirdiğini, Elasticsearch ve Transformer ağlarıyla semantik arama uygulayarak üstün alaka düzeyi sağladığını inceler.
   Daha fazlası
2. Bulut Bilişimde Sembole Dayalı Trie-traverse Arama Şeması ile Şifreli Veri Üzerinde Bulanık Anahtar Kelime Arama (2012) P. Naga Aswani ve K. Chandra Shekar:
   Sembole dayalı trie-traverse şeması ve düzenleme mesafesi metrikleriyle gizliliği ve verimliliği sağlayan şifreli veri üzerinde bulanık anahtar kelime arama yöntemi sunar.
   Daha fazlası
3. Khmer Semantik Arama Motoru (KSE): Dijital Bilgi Erişimi ve Belge Getirimi (2024) Nimol Thuon:
   Anahtar kelime sözlüğü, ontoloji ve sıralamaya dayalı çerçeveler önererek Khmer belgeleri için semantik bir arama motoru sunar ve arama doğruluğunu artırır.
   Daha fazlası

Semantik Arama Motoru Olarak FAISS Kütüphanesi

Semantik arama uygularken, metinsel veriler metnin anlamsal anlamını yakalayan vektör gömülerine dönüştürülür. Bu gömüler yüksek boyutlu sayısal temsillerdir. Bu gömülerde verimli şekilde arama yapmak ve bir sorgu gömüsüne en benzer olanları bulmak için yüksek boyutlu uzaylarda benzerlik araması için optimize edilmiş bir araca ihtiyaç vardır.

FAISS, bu görevi verimli şekilde yerine getirmek için gerekli algoritma ve veri yapılarını sağlar. Semantik gömüler ile FAISS’i birleştirerek, büyük veri kümelerini düşük gecikmeyle işleyebilen güçlü bir semantik arama motoru oluşturabiliriz.

Python ile FAISS Kullanarak Semantik Arama Nasıl Uygulanır?

Python’da FAISS ile semantik arama uygulamak birkaç adım içerir:

1. Veri Hazırlığı: Metinsel verileri toplayın ve ön işleyin.
2. Gömü Oluşturma: Metin verilerini Transformer modeliyle vektör gömülere dönüştürün.
3. FAISS İndeksi Oluşturma: Verimli arama için gömülerle FAISS indeksi oluşturun.
4. Sorgu İşleme: Kullanıcı sorgularını gömüye dönüştürüp indekste arayın.
5. Sonuç Getirme: En alakalı belgeleri alın ve gösterin.

Şimdi her adımı detaylandıralım.

Adım 1: Veri Hazırlığı

Veri setinizi hazırlayın (ör. makaleler, destek talepleri, ürün açıklamaları).

Örnek:

documents = [
    "Platformumuzda şifrenizi nasıl sıfırlarsınız.",
    "Ağ bağlantı sorunlarını giderme.",
    "Yazılım güncellemelerinin kurulumu rehberi.",
    "Veri yedekleme ve kurtarma için en iyi uygulamalar.",
    "Gelişmiş güvenlik için iki faktörlü kimlik doğrulama kurulumu."
]

Metin verinizi gerektiği gibi temizleyin ve biçimlendirin.

Adım 2: Gömü Oluşturma

Metinsel veriyi Hugging Face (transformers veya sentence-transformers) gibi kütüphanelerden önceden eğitilmiş Transformer modelleriyle vektör gömülere dönüştürün.

Örnek:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# Önceden eğitilmiş modeli yükleyin
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

# Tüm belgeler için gömü oluşturun
embeddings = model.encode(documents, convert_to_tensor=False)
embeddings = np.array(embeddings).astype('float32')

• Model, her belgeyi 384 boyutlu bir gömü vektörüne dönüştürür.
• Gömüler FAISS’in gerektirdiği gibi float32‘ye dönüştürülür.

Adım 3: FAISS İndeksi Oluşturma

Gömüleri saklamak ve verimli benzerlik araması sağlamak için FAISS indeksi oluşturun.

Örnek:

import faiss

embedding_dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)
index.add(embeddings)

• IndexFlatL2, L2 (Öklid) uzaklığı ile brute-force arama yapar.
• Büyük veri setlerinde daha gelişmiş indeks tipleri kullanılmalıdır.

Adım 4: Sorgu İşleme

Kullanıcı sorgusunu gömüye dönüştürüp en yakın komşuları bulun.

Örnek:

query = "Hesap şifremi nasıl değiştiririm?"
query_embedding = model.encode([query], convert_to_tensor=False)
query_embedding = np.array(query_embedding).astype('float32')

k = 3
distances, indices = index.search(query_embedding, k)

Adım 5: Sonuç Getirme

İndeksler aracılığıyla en alakalı belgeleri gösterin.

Örnek:

print("Sorgunuz için en iyi sonuçlar:")
for idx in indices[0]:
    print(documents[idx])

Beklenen Çıktı:

Sorgunuz için en iyi sonuçlar:
Platformumuzda şifrenizi nasıl sıfırlarsınız.
Gelişmiş güvenlik için iki faktörlü kimlik doğrulama kurulumu.
Veri yedekleme ve kurtarma için en iyi uygulamalar.

FAISS İndeks Varyantlarını Anlamak

FAISS çeşitli indeks türleri sunar:

• IndexFlatL2: Kesin arama, büyük veri kümeleri için verimli değil.
• IndexIVFFlat: Yaklaşık en yakın komşu arama için uygun, ölçeklenebilir ters dosya indeksi.
• IndexHNSWFlat: Verimli ve doğru arama için Hiyerarşik Navigable Small World grafiklerini kullanır.
• IndexPQ: Bellek verimliliği için Ürün Kuantizasyonu kullanır.

Ters Dosya İndeksi (IndexIVFFlat) Kullanımı:

nlist = 100
quantizer = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)
index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, embedding_dim, nlist, faiss.METRIC_L2)
index.train(embeddings)
index.add(embeddings)

• Veri seti, verimli arama için kümelere ayrılır.

Yüksek Boyutlu Veri İşleme

Normalizasyon ve İç Çarpım Araması:

Metinsel veriler için kosinüs benzerliği kullanmak daha etkili olabilir