Geleneksel bilgi arama yöntemleri, özellikle büyük veri kümelerinde, her bir öğeyi tek tek kontrol etmeyi gerektiren doğrusal arama ($O(N)$) yaklaşımı nedeniyle verimsizdir. Bir kütüphanecinin 10 milyon kitabı tek tek inceleyerek bir kitap bulmaya çalışması gibi, bu yöntem saatler sürebilir. Vektörlerin kavramsal benzerlikleri bulmada güçlü olmasına rağmen, bu doğrusal tarama, ölçek büyüdükçe ciddi performans sorunları yaratır. Bu makale, bu sorunu çözmek için Hierarchical Navigable Small World (HNSW) algoritmasını PHP'de nasıl uygulayacağımızı detaylandırıyor.
HNSW, veri aramasını saatlerden milisaniyelere indiren, katmanlı bir yapıya sahip yenilikçi bir yaklaşımdır. Algoritma, bir şehirde yol bulmaya benzer bir hiyerarşi kullanır: yüksek seviyeler otoyollar gibi geniş bağlantılara sahipken, alt seviyeler mahalle sokakları gibi tüm noktalara kısa bağlantılar sunar. Bu sayede, arama başlangıçta geniş bir perspektiften başlar ve ilgi noktasına doğru kademeli olarak "yakınlaşır". Makale, bu mantığın PHP'de nasıl kodlanacağını, özellikle Vektor adlı açık kaynaklı bir projeden örneklerle açıklıyor.
Uygulama detaylarında, search metodunun en yüksek seviyeden başlayarak (örneğin Seviye 3) kademeli olarak Seviye 1'e nasıl indiği gösteriliyor. Her seviyede, mevcut noktanın komşuları taranarak arama hedefine en yakın nokta bulunur. Ayrıca, M parametresinin önemi vurgulanıyor; bu parametre, bir düğümden çıkan maksimum bağlantı sayısını belirler ve ağın bağlantı yoğunluğunu ve bellek kullanımını doğrudan etkiler. HNSW, büyük ölçekli vektör aramalarında performansı dramatik bir şekilde artıran etkili bir çözümdür.
HNSW algoritması, büyük veri kümelerinde vektör aramalarını doğrusal taramanın aksine hiyerarşik bir yaklaşımla milisaniyelere indirgeyerek bilgiye erişimi devrim niteliğinde hızlandırır.