Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Kurumsal bir yapay zeka veya arama projesine başlarken ekiplerin en sık sorduğu soru, mevcut PostgreSQL üzerinde pgvector kullanmanın yeterli olup olmayacağı ya da Milvus, Weaviate veya Pinecone gibi özel bir vektör platformuna ne zaman geçilmesi gerektiğidir. Bu eğitim, dört teknolojinin her birini gerçek kod ve veri üzerinde yan yana uygulayarak öğretir.

Programda pgvector (HNSW, iterative scan, halfvec/binary quantization), dağıtık yüksek ölçekli Milvus, şema ve yerleşik hibrit arama odaklı Weaviate ve sunucusuz (serverless) yönetilen Pinecone üzerinde koleksiyon/tablo kurulumu, metadata filtreleme, hibrit (BM25 + dense) arama, multi-tenancy ve yedekleme/operasyon adımları uçtan uca uygulanır. Katılımcılar kendi kurumlarının ölçek ve güvenlik kısıtlarına göre bir teknoloji seçim matrisi ve çalışan PoC kodu çıkarır.

Kimler Katılmalı?

  • RAG, kurumsal arama ve AI ajan (agent) hafıza katmanı geliştiren yazılım ve AI mühendisleri
  • Kurum için vektör veri tabanı standardı seçecek olan veri, bulut ve çözüm mimarları
  • pgvector'den özel vektör veri tabanına veya buluttan on-prem yapıya geçişi değerlendiren teknik liderler
  • Ön koşul: temel Python veya backend geliştirme ve SQL/API aşinalığı

Kazanımlar

  • PostgreSQL pgvector üzerinde HNSW, halfvec ve iterative_scan ile ilişkisel + vektör sorgularını optimize etmek
  • Milvus üzerinde koleksiyon, partition key, yoğun/seyrek (sparse) çoklu vektör ve dağıtık indeks yapılandırmak
  • Weaviate ile sınıf şemaları, yerleşik BM25 + vektör hibrit arama ve yerel multi-tenancy kurmak
  • Pinecone Serverless mimarisinde namespace izolasyonu, sparse-dense vektörler ve metadata filtreleme uygulamak
  • Veri hacmi, QPS, barındırma (on-prem vs bulut), ACID ihtiyacı ve toplam sahip olma maliyetine (TCO) göre doğru platformu seçmek

Konular

PostgreSQL pgvector ve pgvectorscale ile İlişkisel Vektör Arama
  • vector, halfvec (FP16), bit ve sparsevec tipleri; mesafe operatörleri (<=>, <->, <#>)
  • HNSW ve IVFFlat indeks kurulumu, maintenance_work_mem ve hnsw.iterative_scan ile filtreli arama çözümü
  • PostgreSQL FTS (tsvector) + pgvector ile tek SQL sorgusunda RRF hibrit arama ve pgvectorscale StreamingDiskANN
Milvus ile Yüksek Ölçekli Dağıtık Vektör Arama
  • Milvus mimarisi (Milvus Lite, Standalone ve Kubernetes Distributed: Query/Data/Index düğümleri)
  • Dynamic schema, Partition Key ile multi-tenancy, HNSW/IVF_SQ8/DiskANN indeksleri ve Tutarlılık Seviyeleri
  • Çoklu vektör alanı (Dense + BM25/Sparse) tanımlama ve yerleşik hybrid_search (RRF / WeightedRanker)
Weaviate ile Hibrit Arama ve Çoklu Kiracı (Multi-Tenant) Mimarisi
  • Weaviate Collection şeması, ters indeks (inverted index) ayarları ve modüler vectorizer/reranker entegrasyonu
  • alpha parametresi ve Relative Score / Ranked Fusion ile yerleşik BM25 + Vektör hibrit arama
  • Native Multi-Tenancy: kiracı başına izole shard ve aktif/soğuk (HOT/COLD) durum yönetimi
Pinecone Serverless ile Yönetilen Vektör Altyapısı
  • Pinecone Serverless mimarisi (depolama ve hesaplama ayrımı), Index ve Namespace tasarımı
  • Upsert, metadata filtreleme kuralları ve tek indekste Sparse-Dense hibrit vektör sorgulama
  • Maliyet (read/write units) optimizasyonu, yedekleme (collections) ve kurumsal güvenlik kontrolleri
Mimari Karar Matrisi ve Yan Yana PoC Atölyesi
  • pgvector vs Milvus vs Weaviate vs Pinecone: ölçek, gecikme, operasyonel yük, on-prem gereksinimi ve TCO karşılaştırması
  • Aynı veri kümesi üzerinde dört motoru çalıştıran karşılaştırmalı arama ve RAG laboratuvarı

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Database Performance ve Query Optimization

    Cost-Based Optimizer çalışma prensipleri, yürütme planı (Execution Plan) okuma, SARGability, B-Tree/Covering/Filtered indeks tasarımı, join algoritmaları, parameter sniffing, kilit/izolasyon analizi ve önbellek/bölümleme.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Oracle PL/SQL ile Veri Tabanı Programlama

    PL/SQL blok yapısı, cursor'lar, saklı prosedür/fonksiyon ve modüler Package tasarımı, kurumsal hata yönetimi, trigger'lar, dinamik SQL ve FORALL/BULK COLLECT ile yüksek hacimli veri işleme.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • SQL Veri Modelleme, Normalizasyon ve Şema Optimizasyonu

    Kavramsal/mantıksal/fiziksel veri modelleme, 1NF–3NF/BCNF normalizasyon kuralları, veri anomalilerini önleme, kontrollü denormalizasyon, doğal vs vekil (surrogate) anahtarlar, veri tipleri, kısıtlar ve sıfır kesintili şema evrimi.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • SQL Server Veritabanı Sorgulama Temel Eğitimi SQL Sorgulama Temel

    İlişkisel veritabanı mimarisi, veri modelleme, normalizasyon, indeksleme, tablolar, görünümler (Views), saklı prosedürler (Stored Procedures) ve JOIN ile temel SQL sorgulama.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    8 modül
    İncele
  • SQL Server Veri Tabanı Sorgulama Eğitimi SQL Veri Tabanı Sorgulama

    SQL Server mimarisi, SSMS kullanımı, T-SQL temelleri, SELECT sorguları, çoklu tablo JOIN işlemleri (INNER, OUTER, CROSS, SELF JOIN), OFFSET-FETCH sayfalama ve yerleşik (Scalar, Aggregate, Window) fonksiyonlar.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    7 modül
    İncele
  • Apache Spark SQL ile Büyük Veri Sorgulama

    Apache Spark SQL ve DataFrame API, Catalyst Optimizer ve Adaptive Query Execution (AQE), Parquet/Delta Lake/Iceberg tablo formatları, join stratejileri ve data skew çözümü; büyük veri analitiği geliştiren ekipler için.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin