# Vector Indexing nedir?

**Kategori:** Veri & Altyapı  
**Son güncelleme:** 2026-06-09

Büyük veri kümelerini, bilgisayarın anlamlı benzerlikleri saniyeler içinde bulabileceği sayısal bir haritaya dönüştürme işlemidir.

## Tanım
Vector indexing, verileri matematiksel vektörlere dönüştürdükten sonra bu vektörleri hızlıca sorgulanabilir bir yapıya yerleştirmektir. Bu işlem, binlerce doküman arasından aradığınız konuya en yakın olanı bulmayı sağlar. Veriler bir kez indekslendiğinde, arama motoru gibi çalışarak benzer anlam taşıyan içerikleri hızla getirir.

## Bir benzetmeyle
Bir kütüphanedeki kitapları rastgele yığınlar yerine, konularına ve birbirleriyle olan ilişkilerine göre devasa bir harita üzerinde kategorize etmek gibidir.

## Nasıl çalışır?
Önce veriler embedding modelleriyle sayısal koordinatlara çevrilir. Ardından bu koordinatlar, birbirine yakın olanların aynı bölgede durduğu bir vektör veritabanına kaydedilir.

## Nerede kullanılır?
RAG sistemlerinde, büyük ölçekli arama motorlarında ve öneri sistemlerinde kullanılır.

## Sık karıştırılanlar
Vector Database ile karıştırılabilir; vector indexing bu veritabanının içindeki düzenleme ve haritalama yöntemidir.

## Sıkça sorulanlar

**Neden klasik arama yerine bunu kullanıyoruz?**  
Klasik arama kelime eşleştirir, vektör indeksleme ise anlamı eşleştirir.

**Hız farkı var mı?**  
Evet, veriler indekslendiği için milyonlarca kayıt arasından milisaniyeler içinde sonuç alınabilir.

## İlgili terimler
- [Vector Database](/dictionary/vector-database/)
- [Embedding](/dictionary/embedding/)
- [RAG](/dictionary/rag/)

---
Kaynak: TreScout Teknoloji Sözlüğü · https://trescout.com/dictionary/vector-indexing/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.