---
title: "Kılavuz 03: Embeddingler ve Vektör Uzayı Geometrisi — RAG Kanonu"
description: "RAG Kanonu teknik kılavuz: Embeddingler ve Vektör Uzayı Geometrisi"
image: "https://tinycto.tv/assets/rag-canon/rag_manuals_og.jpg"
canonicalUrl: "https://tinycto.tv/tr/rag-canon/manuals/03-embeddingler-ve-vektor-uzaylari"
locale: "tr"
---

# Mühendislik Kılavuzu 03: Embeddingler ve Vektör Uzayı Geometrisi

## 1. Vektör Uzayı Gösterimleri
Yoğun vektör embedding modelleri, yapılandırılmamış metinleri sürekli yüksek boyutlu uzaylara (768 ila 3072 boyut) eşler. Bu uzayda anlamsal yakınlık, kosinüs benzerliğine veya iç çarpım mesafesine karşılık gelir.

### Modern Embedding Yaklaşımları
1. **Yoğun İki-Kodlayıcılar (Dense Bi-Encoders):**
   - Pasaj başına tek vektör (ör. BGE-large, text-embedding-3-large). Yaklaşık en yakın komşu (ANN) indeksleri ile yüksek arama hızı sunar.
2. **Seyrek Sözcüksel Kodlayıcılar (SPLADE):**
   - Pasajları kelime dağarcığı boyutundaki uzaya yansıtır; anahtar kelime ağırlıklarını genişletir.
3. **Geç Etkileşimli Token Kodlayıcıları (ColBERT):**
   - Bağımsız token vektörlerini korur ve MaxSim operatörü üzerinden geç benzerlik hesaplar.

---

## 2. Kuantizasyon ve Boyut Optimizasyonu
- **Matryoshka Representation Learning (MRL):** Vektörlerin 3072 boyuttan 512 boyuta asgari kayıpla kırpılmasına olanak tanır.
- **Skaler ve Ürün Kuantizasyonu (SQ/PQ):** 32-bit kayan noktalı koordinatları 8-bit tamsayılara sıkıştırarak RAM kullanımını 4 ila 8 kat azaltır.