Kullanıcıların arama sorgularındaki dağınık ve hatalı girişler, veritabanındaki düzenli ve temiz verilerle eşleştirme konusunda ciddi zorluklar yaratır. Örneğin, "Abbey Road" albümünü arayan bir kullanıcı "beatles abbey rd" gibi kısaltmalar veya yazım hataları içerebilen ifadeler kullanabilir. Geleneksel tam eşleşme yöntemleri bu tür durumlar için yetersiz kalır. Bu makale, bu sorunu çözmek için PostgreSQL'in iki güçlü uzantısı olan pg_trgm ve pgvector'ı kullanarak bulanık (fuzzy) ve anlamsal (semantic) arama yaklaşımlarını detaylandırıyor.
pg_trgm uzantısı, metinleri üç karakterli dizilere (trigram) ayırarak çalışır ve iki metin arasındaki benzerliği bu trigramların örtüşme oranına göre ölçer. Bu yöntem, yazım hataları, kısaltmalar veya kelime sırası farklılıkları gibi durumlarda etkili bir eşleşme sağlar. Öte yandan, pgvector uzantısı, makine öğrenimi modelleri tarafından oluşturulan sayısal vektör gömülerini (embedding) kullanarak anlamsal arama yapılmasına olanak tanır. Bu sayede, kelimeler arasında doğrudan bir eşleşme olmasa bile, anlamsal olarak benzer ifadeler (örneğin, eş anlamlılar veya farklı ifade biçimleri) arasında bağlantı kurulabilir. Makalede, 114.000'den fazla Spotify şarkısını içeren gerçek bir veri seti kullanılarak her iki yaklaşımın kurulumu ve kullanımı adım adım gösteriliyor.
Bu iki uzantının birleşimi, kullanıcıların ne kadar dağınık veya farklı ifadeler kullanırsa kullansın, doğru sonuçlara ulaşmalarını sağlayan sağlam ve esnek bir arama sistemi oluşturmak için güçlü bir çözüm sunar. PostgreSQL'in bu yetenekleri, müzik kataloglarından ürün listelerine kadar geniş bir yelpazedeki veri eşleştirme problemlerinde uygulanabilir.
Kullanıcıların dağınık arama girdilerini, PostgreSQL'in güçlü uzantılarıyla hem yazım hem de anlamsal düzeyde eşleştirerek daha doğru ve esnek arama deneyimleri sunuyor.