Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 6 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Milyonlarca belge parçası ve eşzamanlı kullanıcı sorgusu söz konusu olduğunda, vektör aramasının doğruluğu, gecikmesi ve altyapı maliyeti doğrudan seçilen vektör indeksine ve veritabanı mimarisine bağlıdır. Bu eğitim; yaklaşık en yakın komşu (ANN) algoritmalarını (Flat, IVF, HNSW, DiskANN, Product/Scalar Quantization) ve önde gelen çözümleri (PostgreSQL `pgvector`/`pgvectorscale`, Milvus, Weaviate, FAISS, Pinecone) karşılaştırmalı olarak ele alır.

Katılımcılar, mevcut ilişkisel veritabanında `pgvector` ile devam etmek ile özel bir vektör veritabanına geçmek arasındaki sınırı somut kriterlerle analiz eder; filtreli arama, indeks güncellemeleri, multi-tenancy ve RAM/SSD kapasite planlaması uygular.

Kimler Katılmalı?

  • Büyük ölçekli RAG ve semantik arama altyapısı kuran yapay zeka, veri ve platform mühendisleri
  • Kurumsal veri mimarisinde vektör veritabanı seçimi yapacak çözüm ve veri mimarları
  • PostgreSQL, arama motoru ve veritabanı performansından sorumlu DBA ve SRE ekipleri
  • Ön koşul: Veritabanı temelleri, SQL/Python bilgisi ve temel embedding kavramları

Kazanımlar

  • HNSW, IVF-PQ ve disk tabanlı (DiskANN) indekslerin recall, QPS ve RAM/disk ödünleşimlerini ayarlar
  • `pgvector`, Milvus, Weaviate, FAISS ve Pinecone arasında veri hacmi ve operasyonel modele göre seçim yapar
  • Yüksek seçicilikli metadata filtrelerinde pre-filtering, post-filtering ve iterative scan sorunlarını çözer
  • Çok kiracılı (multi-tenant) sistemlerde namespace, partition ve fiziksel izolasyon stratejilerini kurgular
  • Gerçekçi veri hacmi ve sorgu yükü altında indeks inşa süresi, p99 latency ve recall@k benchmark'ı yürütür

Konular

ANN İndeksleme Algoritmaları: IVF, HNSW, PQ ve DiskANN
  • Exact k-NN'den yaklaşık aramaya geçiş; HNSW (`M`, `efConstruction`, `efSearch`) ve IVF (`nlist`, `nprobe`) parametreleri
  • Product Quantization (PQ), Scalar Quantization ve SSD tabanlı DiskANN/StreamingDiskANN yapıları
Kütüphane, Eklenti ve Özel Vektör Veritabanları Karşılaştırması
  • FAISS (gömülü kütüphane), PostgreSQL `pgvector`/`pgvectorscale` (ilişkisel bütünlük) ve Pinecone (serverless)
  • Milvus ve Weaviate dağıtık mimarileri: depolama ve hesaplama ayrımı
PostgreSQL pgvector ile Üretim Mimarisi
  • HNSW ve IVFFlat/DiskANN indeks kurulumu, `halfvec`/`bit` tipleri ve paralel indeks inşası
  • İlişkisel JOIN'ler ve yüksek seçicilikli WHERE filtrelerinde `iterative_scan` kullanımı
Dağıtık Vektör Veritabanları: Milvus, Weaviate ve Pinecone
  • Koleksiyon şeması, sparse+dense hibrit alanlar, sharding, replikasyon ve tutarlılık seviyeleri
  • Multi-tenancy kalıpları: partition key, namespace ve sıcak/soğuk kiracı yönetimi
İndeks Yaşam Döngüsü, Kapasite Planlama ve Operasyon
  • Yüksek yazma/silme hızında HNSW graf bozulması, compaction ve zero-downtime re-indexing
  • Vektör sayısı, boyut ve quantization'a göre RAM, NVMe IOPS ve maliyet hesabı
Laboratuvar: Vektör Veritabanı Karşılaştırma ve Seçim Matrisi
  • `pgvector`, Milvus/Weaviate ve FAISS üzerinde aynı veri setiyle QPS/Recall/Latency testi
  • Kurum veri mimarisi için gerekçeli vektör veritabanı seçim raporu

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • RAG için Veri Hazırlama, Belge Ayrıştırma ve Chunking

    Karmaşık PDF, Word, tablo ve taranmış kurumsal belgeleri Docling, Unstructured ve VLM'lerle ayrıştırma; yapısal, semantik, parent-child ve contextual chunking stratejileriyle yüksek kaliteli RAG indeksi kurma programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • RAG Sistemlerinde Kaynak Gösterimi, Grounding ve Halüsinasyon Kontrolü

    Kurumsal RAG asistanlarında yanıtların yalnızca getirilen kanıtlara dayanmasını (grounding), satır içi doğrulanabilir kaynak atfı (citation) üretmesini, çelişkili bilgileri yönetmesini ve kanıt yoksa çekimser kalmasını sağlayan program.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • İleri Seviye RAG İleri Seviye RAG

    BM25-dense hibrit arama, ColBERT, neural reranking, kendi kendini doğrulayan Agentic RAG, GraphRAG, Text-to-SQL ve GPU hızlandırmalı kurumsal RAG mimarileri.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    10 modül
    İncele
  • Hibrit Arama ve Yeniden Sıralama (Hybrid Search & Reranking)

    BM25/SPLADE anahtar kelime araması ile vektör aramasını RRF/ağırlıklı füzyonla birleştiren, sorgu genişletme (HyDE, multi-query) ve cross-encoder/ColBERT reranker modelleriyle RAG isabetini yükselten program.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • Metadata Tasarımı ve Erişim Kontrollü (Permission-Aware) RAG

    Kurumsal RAG sistemlerinde departman, rol, belge güncelliği ve kategori filtreleme için metadata şeması tasarımı, self-querying ve RBAC/ABAC/ReBAC yetki kontrollü (security-trimmed) belge getirme programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • Agentic RAG: Çok Adımlı ve Otonom Bilgi Getirme Mimarileri

    Tek seferlik vektör aramasının yetmediği karmaşık sorularda sorgu planlama, çoklu kaynak yönlendirme, getirilen kanıtı değerlendirme, sorgu düzeltme (Corrective/Self-RAG) ve LangGraph ile döngüsel Agentic RAG programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin