Embedding’ler, metinleri sayısal vektörlere dönüştürerek makinelerin anlamı algılamasını sağlar. Ancak bu vektörlerin boyutu ve normalizasyon yöntemi, arama sistemlerinin doğruluk, hız ve verimliliğini doğrudan etkiler. Bu yazıda embedding’lerin temellerini, boyut ve normalizasyonun neden kritik olduğunu inceliyoruz.
Embedding Nedir?
Bir metni sayısal biçimde temsil etmek, makinenin anlamı kavrayabilmesi için ilk adımdır.
Embedding, kelime, cümle veya belgeleri yüksek boyutlu bir uzayda noktalara dönüştürür.
Bu noktalar arasındaki mesafe, anlam benzerliğini ifade eder: iki metin benzerse, vektörleri de birbirine yakın olur.
Bir örnekle düşünelim: “kedi” ve “hayvan” kelimeleri bu uzayda birbirine yakın konumlanırken, “masa” oldukça uzakta bulunur.
Bu sayede sistem yalnızca kelime eşleşmesiyle değil, anlam ilişkisiyle de sonuç üretebilir.
Boyut (Dimensionality) Neden Önemli?
Bir embedding vektörünün boyutu, onun “ifade gücünü” belirler.
Örneğin:
- 100 boyutlu bir vektör, temel ilişkileri yakalayabilir.
- 768 boyutlu bir vektör, daha ince semantik farkları yakalar.
Ancak boyut büyüdükçe, işlem maliyeti de artar.
Çok yüksek boyutlar bazen gürültü (noise) üretir ve modelin ayırt gücünü azaltabilir.
Kısacası:
“Yüksek boyut daha fazla bilgi taşır, ama her zaman daha iyi değildir.”
Boyut Seçiminde Denge Nasıl Kurulur?
Boyut seçimi, model kapasitesi, donanım sınırları ve kullanım senaryosu arasında dengelenmelidir.
- Küçük modeller (örneğin basit arama sistemleri): 128–256 boyut idealdir.
- Büyük dil modelleri (LLM) için: 768–1536 boyut yaygındır.
- Çok dilli embedding’ler: 1024 ve üzeri boyutlarda daha iyi performans gösterir.
Optimum boyut, görev karmaşıklığına göre belirlenir.
Kullanım amacınız “hızlı yanıt”sa düşük boyut; “yüksek doğruluk”sa yüksek boyut tercih edilir.
Normalizasyon Nedir?
Normalizasyon, embedding vektörlerinin uzunluk farklarını ortadan kaldırmak için kullanılır.
Amaç, tüm vektörleri eşit uzunlukta hale getirerek benzerlik ölçümünü adil hale getirmektir.
Matematiksel olarak bu işlem genellikle “L2 normalizasyonu” ile yapılır:
Her vektör, kendi uzunluğuna bölünür ve uzunluğu 1’e eşitlenir.
Bu sayede arama sistemleri, sadece yön farklarını karşılaştırır; büyüklük farklarını göz ardı eder.
Normalizasyonun Arama Üzerindeki Etkisi
Arama sistemlerinde benzerlik ölçümü genellikle kosinüs benzerliği ile yapılır.
Bu yöntem, iki vektör arasındaki açıyı değerlendirir:
- 1’e yakın → yüksek benzerlik
- 0’a yakın → alakasız
- -1’e yakın → zıt anlam
Normalizasyon yapılmazsa, uzun vektörler skoru yapay olarak artırabilir.
Sonuçta sistem, gerçekten benzer olmayan metinleri yanlışlıkla üst sıralara taşıyabilir.
Bu nedenle modern vektör arama altyapılarında normalizasyon artık standart uygulamadır.
Boyut ve Normalizasyonun Birlikte Etkisi
Boyut ve normalizasyon birbirinden bağımsız değildir.
Örneğin:
- Düşük boyutlu embedding’lerde normalizasyonun etkisi sınırlıdır çünkü temsil gücü azdır.
- Yüksek boyutlu embedding’lerde ise normalizasyon, gürültüyü bastırarak daha kararlı benzerlik ölçümü sağlar.
Bu nedenle ideal strateji, doğru boyutu seçmekle birlikte her zaman normalize edilmiş embedding’ler kullanmaktır.
Arama Performansına Etkileri
Bir arama sisteminde embedding parametreleri üç temel metrik üzerinde etkili olur:
MetrikEtkileyen FaktörAçıklamaDoğrulukBoyutDaha yüksek boyut daha fazla anlam farkı yakalar.HızBoyutDüşük boyutlu embedding’ler sorgu süresini azaltır.TutarlılıkNormalizasyonSonuçların istikrarlı ve dengeli olmasını sağlar.
Bu üçlü denge, her yapay zeka sisteminde optimizasyonun merkezindedir.
Embedding Benzerliği Nasıl Hesaplanır?
Arama sistemlerinde genellikle üç yöntem kullanılır:
- Kosinüs benzerliği: Açı temelli, en yaygın yöntemdir.
- Noktasal çarpım (dot product): Özellikle normalizasyon sonrası etkili olur.
- Öklid mesafesi: Fiziksel uzaklık temelli yöntemdir.
Kosinüs benzerliği, normalizasyonla birlikte kullanıldığında en kararlı sonucu verir.
Bu nedenle hibrit arama sistemlerinde embedding’lerin etkisini ölçmek için genellikle bu yöntem tercih edilir.
Gerçek Dünya Örneği: Anlam Odaklı Arama
Bir kullanıcı “yapay zeka veri temsili” şeklinde bir sorgu yazsın.
BM25 gibi klasik algoritmalar yalnızca kelimeleri eşleştirir.
Ancak embedding tabanlı sistem, “vektör temsili”, “feature extraction” veya “representation learning” gibi kavramları da benzer bulur.
Eğer embedding’ler doğru boyutta ve normalize edilmişse:
- Anlam olarak yakın belgeler üst sıralara çıkar.
- Farklı kelimelerle anlatılan aynı fikirler doğru eşleşir.
Bu durum, arama deneyimini “kelime eşleşmesi”nden “anlam keşfi”ne dönüştürür.
Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction)
Bazı durumlarda, yüksek boyutlu embedding’ler pratik değildir.
Bu durumda PCA (Principal Component Analysis) veya t-SNE gibi tekniklerle boyut azaltma yapılabilir.
Amaç, bilginin büyük kısmını koruyarak işlem yükünü düşürmektir.
Boyut azaltma, özellikle milyarlarca vektör içeren veri tabanlarında depolama maliyetini ciddi biçimde azaltır.
Gelecek: Uyarlanabilir Embedding Sistemleri
Yeni nesil modeller, sabit boyut yerine dinamik embedding boyutu kavramına geçiyor.
Yani sistem, görev türüne göre embedding boyutunu otomatik seçebiliyor.
Bu sayede hem doğruluk hem hız optimizasyonu gerçek zamanlı hale geliyor.
Ayrıca görev tabanlı normalizasyon (örneğin arama, sıralama veya öneri için farklı ölçekler) kavramı da yaygınlaşıyor.
Bu gelişmeler, embedding sistemlerini yalnızca bir temsil aracı olmaktan çıkarıp, yapay zekanın karar alma sürecinin merkezine yerleştiriyor.
Sonuç
Embedding’ler, modern yapay zeka sistemlerinin görünmeyen dili gibidir.
Boyut, temsil gücünü; normalizasyon ise dengeyi sağlar.
Bu iki unsurun doğru yönetilmesi, arama kalitesini doğrudan belirler.
Sonuçta bir sistemin başarısı yalnızca algoritmasında değil, veriyi nasıl temsil ettiğinde gizlidir.