0Pricing
LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) · Ders

Dizinleme, Filtreleme ve Karma Arama

Dizin türlerini anlayarak, üstveri filtrelerini benzerlikle birleştirerek ve anahtar sözcük ile vektör getirmeyi karma aramayla harmanlayarak vektör aramasını büyük ölçekte hızlı ve kesin hâle getirin.

Dizinleme, Filtreleme ve Karma Arama, CoddyKit'te ücretsiz bir LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

The Scale Problem

Comparing a query against millions of vectors one by one is too slow for production. Vector databases use indexes to find near neighbors quickly without scanning everything.

Approximate Nearest Neighbors

Most vector indexes are approximate (ANN): they trade a tiny bit of accuracy for huge speed gains. For RAG, near-perfect recall at fast speed is a great deal.

HNSW Indexes

HNSW (Hierarchical Navigable Small World) is a popular graph-based index. It navigates layers of connections to reach neighbors fast, balancing speed and accuracy via tunable parameters.

IVF Indexes

IVF clusters vectors into cells; a query only searches the closest cells. The nprobe parameter trades recall for speed by controlling how many cells to check.

Metadata Filtering

Pure similarity can return the wrong scope — old versions, other tenants. Storing metadata with each vector lets you filter results to the right subset.

results = store.similarity_search(
    query,
    k=4,
    filter={'tenant': 'acme', 'lang': 'en'}
)

Pre vs Post Filtering

Filters apply two ways:

  • Pre-filter: restrict candidates before the ANN search (more correct)
  • Post-filter: search, then drop non-matches (may return too few)

Prefer pre-filtering when the DB supports it.

Where Vector Search Struggles

Vectors capture meaning but can miss exact terms — product codes, names, acronyms. A query for SKU-9F may semantically match nothing useful.

Hybrid search fixes this.

What Is Hybrid Search?

Hybrid search runs both keyword (e.g. BM25) and vector search, then merges the results. You get semantic understanding plus exact-term precision.

Combining Scores with RRF

Reciprocal Rank Fusion merges the two ranked lists by rewarding items ranked high in either, without needing comparable score scales.

def rrf(ranks, k=60):
    return sum(1 / (k + r) for r in ranks)

Tuning the Balance

Many databases let you weight keyword vs vector contributions (alpha). Term-heavy domains lean keyword; conceptual queries lean vector. Tune on your test set.

results = store.similarity_search(query, k=4, alpha=0.5)

Operational Tips

For healthy vector search at scale:

  • Rebuild or update indexes as data grows
  • Keep embeddings and index dimensions consistent
  • Benchmark recall and latency together

Quick Check

Test your vector database knowledge.

Recap

You learned to scale and sharpen vector search:

  • ANN indexes like HNSW and IVF make search fast
  • Metadata filters scope results; prefer pre-filtering
  • Hybrid search blends keyword and vector retrieval
  • Fuse rankings with RRF and tune the balance
  • Maintain indexes and benchmark recall vs latency

These techniques keep retrieval both fast and accurate in production.

Sıkça Sorulan Sorular

“Dizinleme, Filtreleme ve Karma Arama” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Dizinleme, Filtreleme ve Karma Arama” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Dizinleme, Filtreleme ve Karma Arama” dersinde ne öğreneceğim?

Dizin türlerini anlayarak, üstveri filtrelerini benzerlikle birleştirerek ve anahtar sözcük ile vektör getirmeyi karma aramayla harmanlayarak vektör aramasını büyük ölçekte hızlı ve kesin hâle getiri… LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“Dizinleme, Filtreleme ve Karma Arama” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. Vektör Veritabanlarının Gerekliliği
  2. Vektör Gömüleri ve Benzerlik Araması
  3. Vektör Veritabanıyla Entegrasyon
  4. Dizinleme, Filtreleme ve Karma Arama
← LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) Sayfasına Dön