12 yazı
2026 vektör veritabanı rehberi: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector karşılaştırma tablosu, karar çerçevesi, maliyet, KVKK ve 'önce pgvector' tavsiyesi.
Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus ve pgvector'ı ölçek, gecikme, hibrit arama ve KVKK açısından karşılaştırdık. 2026 karar akışı, tablo ve seçim kontrol listesi.
Hangisi değil 'hangisi bana uyar' sorusu. Gerçek kıyaslama verileri, karar çerçevesi, recall-gecikme dengesi ve KVKK/veri konumu. Sentetik kıyaslamalar yalan söyler.
Vektör veritabanı seçimi ölçek, gecikme ve operasyona bağlı. pgvector, Qdrant, Milvus ve Pinecone'u 2026 kıyaslamalarıyla, karar çerçevesiyle anlatıyorum.
Vektör veritabanı karşılaştırması: Qdrant, Milvus, Weaviate ve pgvector'ü kurumsal RAG için ölçek, performans, maliyet ve KVKK açısından değerlendiriyoruz.
pgvector mi Qdrant mı? Gecikme, hibrit arama ve ölçek açısından 2026 üretim karşılaştırması, RAG değerlendirme metrikleri ve KVKK için self-hosted seçenekler.
Vektör veritabanı seçimi 2026: pgvector, Qdrant, Milvus karşılaştırması. Gecikme, verim, ölçeklenebilirlik ve KVKK uyumlu barındırma. Küçük başla, kendi verinle ölç, büyü.
Ölçek, gecikme/recall dengesi, hibrit arama ve barındırma kararı. Sentetik benchmark yerine kendi verinizde ölçmenin önemi ve KVKK/BDDK bağlamı.
Vektör veritabanı nedir? Vektör veritabanı, metin, görsel veya sesin anlamını temsil eden sayısal vektörleri (embedding) saklayan ve bir sorguya anlamca en yakın kayıtları hızla bulan özel bir veritabanı türüdür. Bu rehber: net tanım, nasıl çalışır, benzerlik araması ve HNSW indeksi, Qdrant gibi araçlar, RAG ile ilişkisi, klasik veritabanıyla farkı, KVKK ve sık sorulan sorular.
RAG ve ajanlar için doğru vektör veritabanı hangisi? pgvector, Qdrant, Milvus ve Weaviate'i performans, ölçek, hibrit arama ve KVKK/veri egemenliği ekseninde karşılaştırıyorum.
Naive RAG'ın 6 ölümcül zayıflığı 2026'da agentic RAG ile tamamen çözülüyor. LangGraph v0.4 state-graph mimarisi üzerinde plan/reflect/verify döngülü, hibrit retrieval'lı, claim-verification'lı üretim RAG'ı: Klarna, LinkedIn, Uber'in kullandığı mimari, KVKK uyumlu Türk bankası vakası ve maliyet-gecikme tradeoff'larıyla.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemlerinin tasarımı, ölçeklendirilmesi ve KVKK uyumlu üretime alınması için kapsamlı referans rehber. Türkçe embedding modeli seçimi, vektör DB karşılaştırması, chunking stratejileri, hybrid search, re-ranking, hallucination kontrolü, eval harness ve 3 anonim Türk şirketi vaka çalışması ile uçtan uca üretim mimarisi.