Anlamsal arama için pgvector ile yönetilen vektör veritabanları karşılaştırması

İş uygulamasında anlamsal aramanın çözdüğü problem

Anlamsal arama, kullanıcı “doğru” anahtar kelimeleri kullanmasa bile doğru cevabı bulmalarına yardımcı olur. Tam kelime eşleşmesi yerine anlamı eşleştirir. "Girişimi sıfırlamak istiyorum" yazan bir kullanıcı, amaç aynı olduğu için hâlâ "Şifrenizi değiştirin ve tekrar giriş yapın" başlıklı bir makaleyi görmelidir.

Anahtar kelime arama, iş uygulamalarında başarısız olur çünkü gerçek kullanıcılar tutarsızdır. Kısaltma kullanırlar, yazım hatası yaparlar, ürün isimlerini karıştırırlar ve semptomları resmi terimler yerine tarif ederler. SSS'ler, destek ticket'ları, politika dokümanları ve onboarding rehberlerinde aynı sorun birçok farklı ifade ile tekrar eder. Bir anahtar kelime motoru çoğunlukla işe yarar bir şey döndürmez veya kullanıcıları tıklamaya zorlayan uzun bir liste verir.

Embedding'ler tipik yapı taşıdır. Uygulamanız her dokümanı (bir makale, bir ticket, bir ürün notu) bir vektöre dönüştürür; bu, anlamı temsil eden uzun sayı listesi gibidir. Kullanıcı bir soru sorduğunda, sorguyu da embed edersiniz ve en yakın vektörleri ararsınız. "Vektör veritabanı" basitçe bu vektörleri sakladığınız ve hızlıca arama yaptığınız yerdir.

Tipik bir iş yığınında anlamsal arama dört alanı etkiler: içerik deposu (knowledge base, dokümanlar, ticket sistemi), embedding hattı (içe aktarma ve içerik değiştiğinde güncellemeler), sorgu deneyimi (arama kutusu, önerilen cevaplar, agent assist) ve güvenlik/kurallar (izinler artı takım, müşteri, plan ve bölge gibi meta veriler).

Çoğu ekip için "yeterince iyi" mükemmelden üstündür. Pratik hedef, ilk denemede alaka, bir saniyenin altında yanıtlar ve içerik arttıkça tahmin edilebilir kalan maliyetlerdir. Bu hedef, araçları tartışmaktan daha önemlidir.

İki yaygın seçenek: pgvector ve yönetilen vektör veritabanları

Çoğu ekip anlamsal arama için iki desen arasında seçim yapar: her şeyi PostgreSQL içinde pgvector ile tutmak veya ana veritabanınızın yanında ayrı bir yönetilen vektör veritabanı eklemek. Doğru seçim, “hangisi daha iyi”den çok karmaşıklığın nerede durmasını istediğinize bağlıdır.

pgvector, bir vektör veri tipi ve indeksler ekleyen bir PostgreSQL uzantısıdır; böylece embedding'leri normal bir tabloda saklayabilir ve SQL ile benzerlik araması yapabilirsiniz. Pratikte, doküman tablonuz metin, meta veri (customer_id, status, visibility) ve bir embedding sütunu içerebilir. Arama, “sorguyu embed et, sonra embedding'leri en yakın olan satırları döndür” haline gelir.

Yönetilen vektör veritabanı, esas olarak embedding'ler için inşa edilmiş bir hosted servisdir. Genelde vektör ekleme ve benzerlikle sorgulama için API'ler sağlar ve kendiniz inşa etmeniz gereken operasyonel özellikleri sunar.

Her iki seçenek de aynı temel işi yapar: embedding'leri bir ID ve meta verilerle saklamak, sorgu için en yakın komşuları bulmak ve uygulamanızın ilgili öğeleri göstermesini sağlamak üzere üst sonuçları döndürmek.

Ana fark kayıt sistemi (system of record) üzerinedir. Yönetilen bir vektör veritabanı kullansanız bile, neredeyse her zaman iş verileri için PostgreSQL'i tutarsınız: hesaplar, izinler, faturalama, iş akışı durumu ve denetim kayıtları. Vektör deposu, tüm uygulamayı çalıştırdığınız yer değil, bir retrieval katmanı haline gelir.

Yaygın bir mimari şöyle görünür: yetkili kayıt Postgres'te kalır, embedding'leri ya Postgres'te (pgvector) ya da vektör servisinde saklarsınız, benzerlik araması çalıştırıp eşleşen ID'leri alırsınız, sonra tam satırları Postgres'ten çekersiniz.

AppMaster gibi bir platformda uygulama geliştiriyorsanız, PostgreSQL zaten yapılandırılmış veri ve izinler için doğal bir yer sağlar. Sorun şu olur: embedding araması orada mı olmalı yoksa uzmana ait bir serviste mi durmalı; Postgres ise gerçeğin kaynağı (source of truth) olarak kalmalı mı?

Kurulum çabası: gerçekte yapmanız gerekenler

Ekipler genellikle özelliklere göre seçim yapar ve günlük işte sürprizle karşılaşır. Gerçek karar, karmaşıklığı nerede tutmak istediğinizdir: mevcut Postgres kurulumunuz içinde mi, yoksa ayrı bir serviste mi.

pgvector ile zaten çalıştırdığınız veritabanına vektör araması ekliyorsunuz. Kurulum genelde basittir, ama yine de veritabanı işi gerektirir; sadece uygulama kodu değildir.

Tipik bir pgvector kurulumu, uzantıyı etkinleştirmeyi, bir embedding sütunu eklemeyi, sorgu modelinize uyan bir indeks oluşturmayı (ve sonra ayarlamayı), içerik değiştiğinde embedding'lerin nasıl güncelleneceğine karar vermeyi ve normal filtrelerinizi de uygulayan benzerlik sorguları yazmayı içerir.

Yönetilen vektör veritabanı ile ana veritabanınızın yanında yeni bir sistem oluşturursunuz. Bu daha az SQL anlamına gelebilir, ama daha fazla entegrasyon yapıştırıcısı gerektirir.

Tipik bir yönetilen kurulum, bir indeks oluşturmayı (boyut ve uzaklık metriği), API anahtarlarını güvenli şekilde saklamayı, embedding ve meta veri gönderen bir ingestion işi kurmayı, uygulama kayıtları ile vektör kayıtları arasında stabil bir ID eşlemesi tutmayı ve sadece backend'in sorgulayabilmesi için ağ erişimini kilitlemeyi içerir.

CI/CD ve migration'lar da farklıdır. pgvector, mevcut migration ve inceleme sürecinize doğal olarak uyar. Yönetilen servisler değişiklikleri kod + admin ayarlarına kaydırır; bu yüzden yapılandırma değişiklikleri ve yeniden indeksleme için net bir süreç istersiniz.

Sahiplik genelde seçime göre şekillenir. pgvector uygulama geliştiricileri artı Postgres'e sahip olan (bazen DBA) tarafına yaslanır. Yönetilen servis genelde bir platform ekibinin sahiplendiği, uygulama geliştiricilerin ingestion ve sorgu mantığını yönettiği bir modele gider. Bu yüzden karar teknoloji kadar ekip yapısıyla da ilgilidir.

Filtreleme ve izinler: belirleyici detay

Anlamsal arama, bir kullanıcının görmeye yetkili olduğu şeylere saygı göstermezse işe yaramaz. Gerçek bir iş uygulamasında her kaydın embedding'in yanında meta verileri olur: org_id, user_id, role, status (open, closed) ve visibility (public, internal, private). Arama katmanınız bu meta veriler üzerinde temiz filtreleme yapamıyorsa, kafa karıştırıcı sonuçlar alırsınız veya daha kötüsü veri sızıntıları olur.

En büyük pratik fark, filtrelemeyi vektör aramasından önce mi yoksa sonra mı uyguladığınızdır. Sonradan filtreleme basit gibi görünür (her şeyi ara, sonra yasaklı satırları at), ama iki yaygın şekilde başarısız olur. Birincisi, en iyi eşleşmeler kaldırılabilir ve sizi daha kötü sonuçlarla bırakır. İkincisi, pipeline'ın herhangi bir kısmı filtrelenmemiş sonuçları loglar, önbelleğe alır veya ifşa ederse güvenlik riski artar.

pgvector ile vektörler metadata ile birlikte PostgreSQL'de yaşar, bu yüzden aynı SQL sorgusunda izinleri uygulayabilir ve Postgres'in bunları zorlamasını sağlayabilirsiniz.

PostgreSQL: izinler ve join'ler yereldir

Uygulamanız zaten Postgres kullanıyorsa, pgvector sıklıkla sadelik açısından kazanır: arama “sıradan bir sorgu” olabilir. Ticket'lar, müşteriler ve üyelikler arasında join yapabilir ve veritabanının kendisinin yetkisiz satırları engellemesi için Row Level Security kullanabilirsiniz.

Yaygın bir desen, aday kümesini org ve status filtreleriyle daraltmak, sonra kalan üzerinde vektör benzerliği çalıştırmak ve gerekiyorsa tam eşleşmeler için anahtar kelime eşleştirmesini karıştırmaktır.

Yönetilen vektör DB: filtreler değişir, izinler genelde size kalır

Çoğu yönetilen vektör veritabanı meta veri filtrelerini destekler, ancak filtre dili sınırlı olabilir ve join yoktur. Genelde meta verileri her vektör kaydına denormalize eder ve izin kontrollerini uygulama tarafında yeniden uygularsınız.

İş uygulamalarında hibrit arama genelde hepsinin birlikte çalışmasını ister: sert filtreler (org, role, status, visibility), anahtar kelime eşleşmesi (fatura numarası gibi kesin terimler), vektör benzerliği (anlam) ve sıralama kuralları (yenilik veya açık ögeleri öne çıkarma).

Örnek: AppMaster ile inşa edilmiş bir destek portalı ticket'ları ve izinleri PostgreSQL'de tutabilir, bu da “ajan sadece kendi organizasyonunu görür” kuralını uygulamayı kolaylaştırırken ticket özetleri ve cevapları üzerinde anlamsal eşleşme almayı sağlar.

Arama kalitesi ve performans temelleri

Arama kalitesi, alaka (sonuçlar gerçekten faydalı mı?) ve hızın (anlık hissi veriyor mu?) karışımıdır. pgvector veya yönetilen bir vektör veritabanıyla genelde yaklaşık arama (approximate search) kullanarak biraz alakadarlığı düşük tutup gecikmeyi azaltırsınız. Bu takas, gerçek sorgularla ölçtüğünüz sürece iş uygulamaları için genelde kabul edilebilirdir.

Genel olarak üç şeyi ayarlarsınız: embedding modeli ("anlam" nasıl görünüyor), indeks ayarları (motorun ne kadar derin aradığı) ve sıralama katmanı (filtreler, yenilik veya popülerlik eklendiğinde sonuçların nasıl sıralandığı).

PostgreSQL'de pgvector ile genelde IVFFlat veya HNSW gibi bir indeks seçersiniz. IVFFlat daha hızlı ve inşa etmesi daha hafiftir, ancak kaç "liste" kullanılacağı gibi ayarları tune etmeniz gerekir ve genelde yeterli veri olunca etkili olur. HNSW düşük gecikmede daha iyi recall verebilir, ama daha fazla bellek kullanır ve inşa etmesi daha uzun sürer. Yönetilen sistemler benzer seçenekler sunar, sadece farklı adlar ve varsayılanlarla.

Birkaç taktik beklenenden daha önemli olur: popüler sorguları cache'leyin, yapabiliyorsanız işleri batch'leyin (örneğin bir sonraki sayfayı önden getirme), ve iki aşamalı bir akış düşünün: hızlı bir vektör araması yapıp sonra üst 20–100'ü iş sinyalleriyle (yenilik, müşteri seviyesi) yeniden sıralayın. Ayrıca ağ atlamalarına dikkat edin. Arama ayrı bir servisteyse, her sorgu ekstra bir round trip'tir.

Kaliteyi ölçmek için küçük ve somut başlayın. 20–50 gerçek kullanıcı sorusu toplayın, "iyi" bir cevabın ne olduğunu tanımlayın ve top 3 ve top 10 hit oranı, medyan ve p95 gecikme, iyi sonuç olmayan sorguların yüzdesi ve izinler/filtreler uygulandığında kalite düşüşünü takip edin.

Burada seçim teorik olmaktan çıkar. En iyi seçenek, alaka hedefinizi kabul edilebilir gecikmede yakalayan ve sizin sürdürebileceğiniz tuning işi gerektiren seçenektir.

Ölçeklenme endişeleri ve devam eden operasyonlar

Birçok ekip her şeyi tek yerde tuttuğu için pgvector ile başlar: uygulama verisi ve embedding'ler aynı yerde. Pek çok iş uygulaması için tek bir PostgreSQL düğümü yeterlidir; özellikle onbinler ila yüzbinler arası vektörünüz varsa ve arama en yüksek trafik kaynağı değilse.

Sınırlar genelde anlamsal arama ana kullanıcı eylemi haline geldiğinde (her sayfada, her ticket'ta, chat'te) veya milyonlarca vektör sakladığınızda ve yoğun saatlerde sıkı yanıt sürelerine ihtiyacınız olduğunda ortaya çıkar.

Tek bir Postgres kurulumunun zorlandığı yaygın işaretler: normal yazma aktivitesi sırasında p95 arama gecikmesinin artması, hızlı indeksler ile kabul edilebilir yazma hızı arasında seçim yapmak zorunda kalmak, bakım işlerinin "geceye planla" etkinliklerine dönüşmesi ve arama için farklı ölçek ihtiyaçlarının veritabanının geri kalanından ayrışması.

pgvector ile ölçekleme genelde sorgu yükü için read replica eklemek, tabloları partitionlamak, indeksleri tune etmek ve indeks inşası ile depolama büyümesine göre planlama yapmak anlamına gelir. Yapılabilir ama sürekli bir iş yüküne dönüşür. Ayrıca embedding'leri iş verileriyle aynı tabloda mı tutacağınız yoksa şişmeyi ve kilit rekabetini azaltmak için ayırıp ayırmayacağınız gibi tasarım kararlarıyla karşılaşırsınız.

Yönetilen vektör veritabanları bu kısmın çoğunu sağlayıcıya kaydırır. Bağımsız compute ve depolama ölçeklemesi, yerleşik sharding ve daha kolay yüksek kullanılabilirlik sunarlar. Ancak bedeli iki sistemi işletmek (Postgres + vektör deposu) ve meta veri ile izinleri senkronize tutmaktır.

Maliyet ekipleri performanstan daha çok şaşırtır. Büyük belirleyiciler depolamadır (vektörler + indeksler hızla büyür), tepe sorgu hacmi (genelde faturayı belirleyen), güncelleme sıklığı (yeniden-embedding ve upsert'ler) ve veri hareketidir (uygulamanız ağır filtreleme gerektiğinde ekstra çağrılar).

pgvector ile yönetilen servis arasında karar verirken hangi acıya katlanmak istediğinizi seçin: derin Postgres tuning ve kapasite planlama mı, yoksa daha kolay ölçeklenme için daha fazla ödeme ve başka bir bağımlılığı yönetme mi?

Güvenlik, uyumluluk ve güvenilirlik soruları

Güvenlik detayları genelde hız ölçütlerinden daha hızlı karar verir. Erken sorgulayın: veriler nerede duracak, kim görebilecek ve bir kesinti sırasında ne olur?

Önce veri yerleşimi ve erişimiyle başlayın. Embedding'ler yine de anlam sızdırabilir ve birçok ekip vurgulama için ham snippet'ler de saklar. Hangi sistemin ham metni (ticket'lar, notlar, dokümanlar) tutacağı ve hangi sistemin yalnızca embedding saklayacağına karar verin. Ayrıca şirket içinde kimlerin doğrudan depoyu sorgulayabileceğini ve üretim ile analiz erişiminin net ayrımı gerekip gerekmediğini belirleyin.

İnşa etmeden önce doğrulayacağınız kontroller

Her iki seçenek için de şu soruları sorun:

• Veri dinlenmede ve iletimde nasıl şifreleniyor; kendi anahtarlarınızı yönetebiliyor musunuz?
• Yedekleme planı nedir, ne sıklıkta restore testleri yapılır ve hedeflediğiniz kurtarma süresi nedir?
• Okuma ve yazma için audit log'ları alıyor musunuz ve olağandışı sorgu hacmi için uyarı kurabilir misiniz?
• Çok kiracılı izolasyonu nasıl sağlıyorsunuz: ayrı veritabanları, ayrı şemalar veya row-level kuralları mı?
• Silinmiş içeriğin saklama politikası nedir; embedding'ler ve önbellekler nasıl temizlenir?

Çok kiracılı ayırma insanları en çok yanılttıran konudur. Bir müşteri asla diğerini etkilememeli ise, her sorguda güçlü tenant scoping gerekir. PostgreSQL ile bu row-level security ve dikkatli sorgu desenleriyle sağlanabilir. Yönetilen vektör veritabanında genelde namespace veya collection'lara ve uygulama mantığına güvenirsiniz.

Güvenilirlik ve hata modları

Arama kesintilerine hazırlanın. Vektör deposu devre dışı kalırsa kullanıcılar ne görür? Güvenli bir varsayılan, sayfayı bozmaktansa anahtar kelime aramasına geri dönmek veya yalnızca son öğeleri göstermek olabilir.

Örnek: AppMaster ile oluşturulmuş bir destek portalında ticket'ları PostgreSQL'de tutup anlamsal aramayı isteğe bağlı bir özellik olarak ele alabilirsiniz. Embedding'ler yüklenmezse, portal ticket listelerini göstermeye ve kesin anahtar kelime aramasına izin vermeye devam edebilirken vektör servisi kurtarılana kadar çalışmaya devam eder.

Risk azaltılmış pilot: adım adım nasıl seçilir

En güvenli yol, gerçek uygulamanıza benzeyen küçük bir pilot çalışması yürütmektir; bir demo notebook'u değil.

Önce ne aradığınızı ve hangi filtrelerin zorunlu olduğunu yazın. "Dokümanlarımızı ara" belirsizdir. "Yardım makalelerini, ticket cevaplarını ve PDF kılavuzlarını ara, ama kullanıcının görmeye yetkili olduğu öğeleri göster" gerçek bir gereksinimdir. İzinler, tenant ID, dil, ürün alanı ve "sadece yayınlanmış içerik" filtreleri genelde kazananı belirler.

Sonra bir embedding modeli ve güncelleme planı seçin. Ne embed edileceğine karar verin (tüm doküman, chunk'lar veya her ikisi) ve ne sıklıkla güncelleneceğini planlayın (her düzenlemede, gecelik veya yayınlandığında). İçerik sık değişiyorsa, yalnızca sorgu hızına değil yeniden-embed etmenin ne kadar zahmetli olduğuna da bakın.

Ardından backend'de ince bir arama API'si oluşturun. Sıkıcı tutun: bir endpoint, sorgu ve filtre alanlarını alır, en iyi sonuçları döndürür ve neler olduğunu log'lar. AppMaster ile inşa ediyorsanız, ingestion ve güncelleme akışını bir backend servisi ve embedding sağlayıcınızı çağıran bir Business Process olarak uygulayabilirsiniz; vektörleri yazmak ve erişim kurallarını zorlamak iş süreçlerinizde olur.

Gerçek kullanıcılar ve gerçek görevlerle iki haftalık bir pilot yürütün. Sık kullanılan birkaç soruyu kullanın, "bulunan cevap" oranını ve ilk faydalı sonuca kadar geçen süreyi izleyin, kötü sonuçları haftalık gözden geçirin, yeniden-embed hacmini ve sorgu yükünü izleyin ve eksik meta veri veya eski vektör gibi hata durumlarını test edin.

Sonunda kanıta göre karar verin. pgvector, kalite ve filtreleme ihtiyaçlarını kabul edilebilir operasyon işiyle karşılarsa tutun. Ölçek ve güvenilirlik baskınsa yönetilen servise geçin. Ya da yığınınıza uyuyorsa hibrit bir kurulum çalıştırın (PostgreSQL meta veri ve izinler için, vektör servisi retrieval için).

Ekiplerin sık düştüğü hatalar

Çoğu hata ilk demo çalıştıktan sonra ortaya çıkar. Hızlı bir PoC harika görünebilir, sonra gerçek kullanıcılar, gerçek veri ve gerçek kurallar eklendiğinde bozulur.

En sık yeniden çalışmaya neden olan sorunlar şunlardır:

• Vektörlerin erişim kontrolünü halledeceğini varsaymak. Benzerlik araması kimin neyi görmeye yetkili olduğunu bilmez. Uygulamanız roller, takımlar, tenant'lar veya özel notlar içeriyorsa, arama yine de sıkı izin filtreleri ve testleri gerektirir, böylece arama kısıtlı içeriği asla sızdırmaz.
• "İyi hissettiriyor" demolarına güvenmek. Birkaç el seçilmiş sorgu değerlendirme değildir. Chunking, embedding veya indeksleri değiştirdiğinizde gerilemeleri yakalamak için küçük etiketli bir soru-seti yoksa regresyonları tespit etmek zor olur.
• Tüm dokümanı tek vektör olarak embedding etmek. Büyük sayfalar, ticket'lar ve PDF'ler genelde chunk gerektirir. Chunk yoksa sonuçlar muğlak olur. Versiyonlama yoksa hangi embedding'in hangi revizyona ait olduğunu bilemezsiniz.
• Güncellemeleri ve silmeleri görmezden gelmek. Gerçek uygulamalarda içerik düzenlenir ve silinir. Düzenleme sonrası yeniden-embed etmiyorsanız ve silinince vektörü temizlemiyorsanız, eksik veya güncel olmayan metne işaret eden sonuçlar sunarsınız.
• UX'i netleştirmeden performans üzerinde fazla ince ayar yapmak. Ekipler bazen metadata filtreleri, iyi snippet'ler ve sorgu çok spesifik olduğunda anahtar kelime fallback'ini atlayıp günlerce indeks ayarlarıyla uğraşır.

Basit bir “gün-2” testi bunları erken yakalar: yeni bir izin kuralı ekleyin, 20 öğeyi güncelleyin, 5 öğeyi silin, sonra aynı 10 değerlendirme sorusunu yeniden sorun. AppMaster gibi bir platformda inşa ediyorsanız, bu kontrolleri iş mantığınız ve veritabanı modeliyle birlikte planlayın, sonradan düşünmeyin.

Örnek senaryo: bir destek portalında anlamsal arama

Orta ölçekli bir SaaS şirketi, müşteri ticket'ları ve yardım merkezi makaleleri olmak üzere iki ana içerik tipine sahip bir destek portalı çalıştırıyor. "Telefon değiştirdikten sonra giriş yapamıyorum" yazıldığında doğru makale ve benzer geçmiş ticket'ların çıkmasını istiyorlar.

Vazgeçilmezler pratik: her müşteri sadece kendi ticket'larını görmeli, ajanlar duruma göre filtreleme yapabilmeli (open, pending, solved) ve öneriler kullanıcı yazarken anında geliyormuş gibi hissettirmeli.

Seçenek A: Aynı PostgreSQL içinde pgvector

Portal zaten ticket'ları ve makaleleri PostgreSQL'de saklıyorsa (AppMaster gibi Postgres içeren bir yığınla yaygın), pgvector eklemek temiz bir ilk adım olabilir. Embedding'leri, meta verileri ve izinleri tek yerde tutarsınız; böylece "sadece customer_123'in ticket'ları" normal bir WHERE cümlesi olur.

Bu yaklaşım, veri setiniz mütevazıysa (onlarca veya yüzbinlerce öğe), ekibiniz Postgres indekslerini ve sorgu planlarını tune etmek konusunda rahatsa ve daha az hareketli parça ile daha basit erişim kontrolü istiyorsanız iyi işler.

Takas olarak, vektör araması transactional iş yüküyle rekabet edebilir. Kullanım arttıkça ekstra kapasite, dikkatli indeksleme veya ticket yazmalarını ve SLA'ları korumak için ayrı bir Postgres örneği gerekebilir.

Seçenek B: Embedding'ler için yönetilen vektör DB, meta veriler için PostgreSQL

Yönetilen bir vektör veritabanı ile genelde embedding'leri ve bir ID'yi orada saklarsınız, doğruluk (ticket status, customer_id, permissions) bilgilerini PostgreSQL'de tutarsınız. Uygulamada ya önce Postgres'te filtreleyip uygun ID'leri ararsınız ya da önce arama yapıp sonuçları göstermeden önce izinleri tekrar kontrol edersiniz.

Bu seçenek, büyüme belirsiz olduğunda veya ekibiniz performansı sürekli yönetmek istemediğinde genelde kazanır. Ancak izin akışı dikkatli olmazsa müşteri arası sızıntı riski vardır.

Pratik bir karar: sıkı filtreleme ve basit operasyonlar şimdi gerekiyorsa önce pgvector ile başlayın; hızlı büyüme, yoğun sorgu hacmi bekliyorsanız veya aramanın ana veritabanınızı yavaşlatmasını göze alamıyorsanız yönetilen bir vektör veritabanına geçiş planlayın.

Hızlı kontrol listesi ve sonraki adımlar

Takılı kaldıysanız, özellikleri tartışmayı bırakıp uygulamanızın ilk günde ne yapması gerektiğini yazın. Gerçek gereksinimler genelde küçük bir pilot ile ortaya çıkar.

Bu sorular genelde benchmark'lardan daha hızlı kazananı belirler:

• Hangi filtreler vazgeçilmez (tenant, role, region, status, zaman aralığı)?
• 6–12 ay içinde indeks ne kadar büyüyecek (öğe ve embedding sayısı)?
• Zirvede dahil hangi gecikme kullanıcılar için anlık hissi veriyor?
• Bütçe ve on-call sorumluluğunu kim üstleniyor?
• Gerçeğin kaynağı nerede olmalı: PostgreSQL tabloları mı yoksa dış bir indeks mi?

Ayrıca değişime plan yapın. Embedding'ler "kur ve unut" değildir. Metin değişir, modeller değişir ve alaka bozulur ta ki biri şikayet edene kadar. Güncellemeleri nasıl ele alacağınızı, sürükünmeyi nasıl tespit edeceğinizi ve neyi izleyeceğinizi (sorgu gecikmesi, hata oranı, küçük bir test setindeki recall ve "sonuç yok" aramaları) önceden kararlaştırın.

Eğer arama etrafında tam iş uygulamasını hızlıca geliştirmek istiyorsanız, AppMaster (appmaster.io) pratik bir uyum sağlayabilir: PostgreSQL veri modelleme, backend mantığı ve web veya mobil UI'yi tek bir no-code iş akışında verir ve temel uygulama ve izinler hazır olduğunda anlamsal aramayı iterasyonla ekleyebilirsiniz.