Yapay zeka teknolojileri sayesinde gelişmiş arama motorları oluşturmak artık çok daha kolay ve erişilebilir hale geldi. Makale, bir yan proje olan Braggoscope için BBC Radio 4 programlarının dizinini barındıran statik bir web sitesinde nasıl anlamsal arama motoru kurulduğunu detaylandırıyor. Geleneksel anahtar kelime tabanlı aramanın aksine, anlamsal arama "Jüpiter" veya "en büyük gezegen" gibi farklı sorguların aynı ilgili sonucu döndürmesini sağlıyor. Bu yetenek, metinlerin "embedding" adı verilen vektörlere dönüştürülmesi ve bir vektör veritabanında saklanmasıyla mümkün oluyor.
Embedding'ler, metinlerin anlamsal uzaydaki koordinatları gibi düşünülebilir; birbirine yakın vektörler, anlamsal olarak benzer içerikleri temsil eder. Bir belge kümesini indekslemek, onları bir embedding modeli kullanarak vektörlere dönüştürmek ve bir vektör veritabanına kaydetmekten ibarettir. Kullanıcının arama sorgusu da bir vektöre dönüştürülür ve veritabanında en yakın komşu belgeler aranarak sonuçlar elde edilir. Bu yaklaşım, geleneksel veritabanlarının "en yakın" hesaplamalarında yavaş kalması nedeniyle vektör veritabanlarını kritik hale getiriyor.
PartyKit, Cloudflare'ın Vectorize (bir vektör veritabanı) ve Workers AI (embedding modelleri barındıran bir ML platformu) ürünleriyle entegrasyonlar sunarak bu süreci basitleştiriyor. Makale, PartyKit'in basit API'si aracılığıyla bu Cloudflare ürünlerinin nasıl kolayca kullanılabileceğini ve bir yönetici arayüzü ile sorgu API'sine sahip bir arama motorunun nasıl adım adım inşa edileceğini gösteriyor. Bu yöntem, geliştiricilerin kendi projelerine kolayca uygulayabileceği pratik bir çözüm sunuyor.
Yapay zeka destekli anlamsal arama teknolojileri, karmaşık arama motorlarını düşük kodla ve yüksek verimlilikle geliştirmeyi mümkün kılarak web uygulamalarında kullanıcı deneyimini kökten değiştiriyor.