SQL Server 2025’te Native Vektör Arama: Başlangıç Rehberi

SQL Server 2025, veri analizi dünyasında devrim yaratacak olan Native Vector Search özelliğiyle karşımıza çıkıyor. 1989 yılından bu yana sürekli olarak gelişen ve evrilen SQL Server, artık DiskANN algoritmasını kullanarak büyük veri setlerinde anlam tabanlı aramalar yapabilen son derece güçlü bir platforma dönüşüyor. Bu yenilik, özellikle bellek kullanımını minimize ederken aynı zamanda yüksek performansı koruyarak, büyük veri setlerinde benzerlik aramalarını son derece verimli hale getiriyor. Böylece, kullanıcılar daha hızlı ve etkili bir şekilde veri analizi yapma imkanı buluyorlar, bu da iş süreçlerini önemli ölçüde iyileştiriyor.

Peki, vektör veri nedir ve neden bu kadar önemli? Vektör veriler, semantik aramaları mümkün kılarak içeriği anlam benzerliğine göre eşleştirebiliyor. Böylece SQL Server 2025 yenilikleri arasında öne çıkan bu özellik, e-ticaret sitelerinde ürün önerileri, sağlık sektöründe benzer klinik vakaların eşleştirilmesi ve finans alanında semantik analiz yoluyla dolandırıcılık tespiti gibi gerçek dünya uygulamalarında kullanılabiliyor. Ayrıca, SQL Server 2025 ile gelen AI ve ML entegrasyonları, veri analitiği ve makine öğrenimi uygulamalarınızı geliştirecek yepyeni fırsatlar sunuyor.

Bu içeriğimizde, SQL Server 2025’in sunduğu vektör veritabanı yeteneklerini ve AI entegrasyonunu sıfırdan anlamak isteyen geliştiriciler ve DBA’lar için kapsamlı bir rehber hazırladık. Gerçek dünya kullanım senaryoları, kavramsal açıklamalar ve pratik ipuçlarıyla desteklenen bu makale, hem öğrenmek hem de uygulamak isteyenler için değerli bir kaynak olacak.

Vektör veri nedir, neden önemli hale geldi?

Vektör veri, matematiksel olarak sayısal değerlerden oluşan diziler olarak tanımlanır. Basitçe açıklamak gerekirse, geleneksel veritabanlarında tuttuğumuz metin, resim veya ses gibi veriyi sayısal değerlerden oluşan yüksek boyutlu bir uzaya taşıyan yapılardır. Öncelikle anlaşılması gereken, bu vektörlerin içeriğin anlamsal özelliklerini sayısal olarak temsil etmesidir.

Vektör verinin bu özellikleri, kullanıcıların daha doğru ve anlamlı sonuçlar elde etmesine olanak tanır. Ayrıca, veri analitiği süreçlerini hızlandırarak, daha karmaşık sorguların daha kısa sürede işlenmesini sağlar. Bu sayede, SQL Server 2025 ile birlikte, veri tabanı yöneticileri ve geliştiriciler, projelerinde daha etkili ve verimli çözümler geliştirebilirler.

Vektör verinin önemi, büyük veri hacimlerinin artmasıyla birlikte hızla yükseldi. Özellikle metin, görsel ve ses gibi yapılandırılmamış verileri anlama ve işleme ihtiyacı, bu veri modelini vazgeçilmez kıldı. Vektörler, anlamsal ilişkileri matematiksel olarak modelleyebildikleri için, “benzerlik” kavramını sayısallaştırma imkanı sağlar.

Bununla birlikte, yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarının yaygınlaşması, vektör verinin önemini ikiye katladı. Bugün kullandığımız birçok AI modeli, verileri vektör formatında işler ve çıktılarını vektörler olarak üretir. Bu, modern uygulamaların temel yapı taşını oluşturur.

SQL Server 2025, bu gelişmeleri dikkate alarak vektör veri desteğini native olarak sunmaya başlıyor. Dolayısıyla vektör depolama ve sorgulamanın doğrudan SQL Server içinde yapılması mümkün hale geliyor. Bu yenilik, geliştirici ve veri uzmanlarına şu avantajları sağlar:

Semantik arama yeteneği: Kelime eşleşmesi yerine anlam eşleşmesi yapabilme
Gürültüye dayanıklılık: Yazım hatası veya farklı ifade biçimleri olsa bile benzer anlamları yakalayabilme
Çok dilli destek: Farklı dillerdeki benzer anlamları bulabilme

Bu vektör veriler, metinlerin embedding’e dönüştürülmesiyle oluşturulur. Embedding, bir metni veya görseli matematiksel uzayda temsil eden sayı dizisidir. Böylece, “araba” ve “otomobil” kelimeleri birbirine yakın vektörlerle temsil edilirken, “araba” ve “buzdolabı” kelimeleri uzak vektörlerle temsil edilir.

SQL Server 2025’in vektör arama kapasitesi, özellikle chatbot’lar, semantik arama motorları ve öneri sistemleri gibi uygulamalarda fark yaratacak bir gelişmedir. Bu sayede, kullanıcıların gerçek niyetlerini anlamak ve ona uygun sonuçlar sunmak artık çok daha kolay.

SQL Server 2025’teki yenilikçi AI odaklılık

Microsoft’un en yeni veritabanı teknolojisi, yapay zeka çağına uygun şekilde yeniden tasarlandı. SQL Server 2025, AI odaklı yaklaşımıyla geleneksel veri tabanı işlemlerinin ötesine geçiyor. Özellikle vektör aramaları konusunda sunduğu native destek, veritabanı dünyasında önemli bir atılım olarak değerlendiriliyor.

Bu yeni sürümde, makine öğrenmesi modelleriyle doğrudan entegrasyon imkanı bulunuyor. Dolayısıyla, karmaşık AI modellerini ayrı sistemlerde çalıştırıp sonuçları aktarma ihtiyacı ortadan kalkıyor. Artık veri, SQL Server içinde doğrudan AI işlemlerinden geçirilebiliyor. Bu entegrasyon, özellikle gerçek zamanlı analiz gerektiren uygulamalarda büyük avantaj sağlıyor.

SQL Server 2025’in en dikkat çekici özelliklerinden biri, DiskANN algoritmasını kullanarak yüksek boyutlu vektörlerde benzerlik araması yapabilmesi. Bu algoritma, bellek kullanımını minimize ederken yüksek performans sunarak, milyarlarca vektör içinde hızlı arama yapılmasını mümkün kılıyor. Ayrıca, bu yeni sürüm ANSI SQL Vector Extensions standardını benimseyerek, vektör veri türleriyle çalışmayı standartlaştırıyor.

Gerçekleştirilen teknik yeniliklerden biri de T-SQL diline eklenen vector veri tipi ve bu tipi destekleyen yeni fonksiyonlar. Vector_cosine_similarity() gibi fonksiyonlar, iki vektör arasındaki benzerliği ölçmek için kullanılabiliyor. Bu sayede metin, görsel veya ses verileri arasındaki anlamsal benzerlikleri sorgulara dönüştürmek mümkün hale geliyor.

Bunların yanında, SQL Server 2025 Azure OpenAI Service ile entegre çalışıyor. Bu entegrasyon sayesinde geliştiriciler, OpenAI modellerini SQL Server üzerinden doğrudan kullanabiliyor. Örneğin, bir metin koleksiyonundan embedding’ler oluşturmak veya doğal dil sorguları yapmak için ek bir servis entegrasyonuna gerek kalmıyor.

Bu yenilikçi AI odaklılık, özellikle semantik arama, doğal dil sorguları, görsel benzerlik analizi ve öneri sistemleri gibi alanlarda çalışan geliştiricilere yeni kapılar açıyor. Üstelik tüm bu işlemlerin tanıdık SQL ortamında yapılabilmesi, öğrenme eğrisini düşürüyor ve mevcut veri tabanı altyapılarına AI yeteneklerinin hızlıca eklenmesini sağlıyor.

Vektör Veri ve Geleneksel Veri Tabanlarının Farkı

Geleneksel veritabanları ile vektör veritabanları arasındaki temel fark, veri yapılanması ve sorgulama mantığında yatar. Geleneksel SQL veritabanları, yapılandırılmış verilerle çalışmak için tasarlanmıştır ve veriyi satır-sütun formatında tablolarda saklar. Buna karşın, vektör veritabanları sayısal vektörler şeklinde temsil edilen verileri depolar ve bunlar arasındaki benzerlik ilişkilerini hesaplar.

Sorgulama açısından bakıldığında, geleneksel veritabanları tam eşleşme odaklıdır. Örneğin, “elma” kelimesini ararsanız, tam olarak “elma” kelimesini içeren kayıtları bulursunuz. Ancak vektör veritabanlarında arama prensibi bambaşkadır. Burada “anlamsal benzerlik” ön plandadır ve “elma” araması yapıldığında “meyve”, “armut” veya “tarım” gibi anlamsal olarak ilişkili sonuçlar da elde edilebilir.

Performans karakteristikleri de önemli farklılıklar gösterir. Geleneksel veritabanları indeksleme yoluyla tam eşleşmeli aramalarda son derece hızlıdır. Fakat benzerlik aramaları gerektiren durumlarda vektör veritabanları üstünlük sağlar. SQL Server 2025, DiskANN algoritması sayesinde milyarlarca vektör içinde hızlı ve verimli arama yapabilme yeteneğine sahiptir.

Veri yapısı açısından, geleneksel veritabanları ilişkisel cebirle çalışırken, vektör veritabanları çok boyutlu uzayda nokta kümeleri olarak işlev görür. Bu farklılık, özellikle büyük dil modelleriyle çalışırken kritik önem taşır çünkü bu modeller doğal olarak vektör çıktıları üretirler.

Ayrıca, sorgu dili kullanımında da farklılıklar göze çarpar. SQL Server 2025, geleneksel T-SQL’e vector veri tipi ve vector_cosine_similarity() gibi yeni fonksiyonlar ekleyerek, alışık olduğunuz ortamda vektör işlemleri yapabilmenizi sağlar. Dolayısıyla, hem geleneksel veritabanı işlemlerini hem de modern AI odaklı vektör aramalarını tek bir platformda birleştirebilirsiniz.

Bu entegrasyon, geliştiricilere tanıdık bir ortamda çalışma imkanı sunarak, vektör teknolojisine geçişte öğrenme maliyetini düşürür ve mevcut SQL Server yatırımlarından en iyi şekilde yararlanmayı sağlar.

Vektör Veri Nedir?

_{Image Source:}_Medium

Matematiksel bir bakış açısıyla vektörler, nesnelerin özelliklerini sayısal dizilerle temsil eden yapılardır. Bilgisayarlar için yapılandırılmamış içerikleri (metin, görsel, ses dosyaları) karşılaştırmak zordur, ancak bu içeriklerin vektör temsillerini karşılaştırmak matematiksel olarak çok daha kolaydır ^[1].

Tanım ve temel kavramlar

Vektör, basitçe bir nesnenin—kelime, cümle, doküman, görsel veya ses dosyası olabilir—özelliklerini temsil eden bir sayı dizisidir ^[1]. Matematikte vektör, bir başlangıç noktasından bitiş noktasına uzanan bir ok gibi düşünülebilir ^[2]. Bu ok hem mesafeyi hem de yönü gösterir.

Vektör uzayı ise, belirli kurallara göre birbirleriyle etkileşime girebilen vektörler kümesidir. Vektörlerin “boyut” kavramı önemlidir; boyut, bir uzaydaki herhangi bir noktayı belirtmek için gereken minimum koordinat sayısını ifade eder ^[2]. Örneğin:

Bir çizgi tek boyutludur (1D) – sadece bir koordinat gerektirir
Bir yüzey iki boyutludur (2D) – iki koordinat gerektirir
Küp veya küre ise üç boyutludur (3D) – üç koordinat gerektirir

Yüksek boyutlu vektörler, aynı anda birçok farklı özelliği temsil edebilen uzun “oklar” gibidir ^[2]. Dolayısıyla, vektör veritabanı ise bu vektörleri depolayan, yöneten ve içerdikleri yapılandırılmamış verileri işleyebilen herhangi bir veritabanıdır ^[1].

Basit örneklerle açıklama

SQL Server 2025 bağlamında vektörleri şöyle düşünebiliriz: Bir köpek fotoğrafını ele alalım. Düşük boyutlu bir vektörde, sadece renk ve tür gibi temel özellikleri temsil edebiliriz. Fakat yüksek boyutlu bir vektörde, köpeğin kulaklarının şekli, gözlerinin rengi, tüyünün dokusu gibi yüzlerce hatta binlerce özelliği temsil edebiliriz ^[2].

Doğal dil işlemede, kelimeler yüksek boyutlu bir uzayda vektörler olarak temsil edilir. Burada, uzayın her boyutu kelimenin anlamının belirli bir yönünü temsil eder ^[2]. Bu vektörleri oluşturma işlemine “embedding” denir ve benzer anlamlı kelimeler vektör uzayında birbirine yakın konumlanır.

Örneğin, basitleştirilmiş iki boyutlu bir vektör uzayında:

“Mutluluk” kelimesi (2,3) noktasında
“Sevinç” kelimesi (3,4) noktasında temsil edilebilir

Bu kelimeler benzer anlamlara sahip olduğundan, vektörleri birbirine yakındır. Öte yandan, “üzüntü” kelimesi (-5,-8) noktasında olabilir ve “mutluluk” kelimesinin tam tersi anlamı olduğundan, vektörleri uzak konumlanmıştır ^[2].

Bu vektör temsilleri, SQL Server 2025’in çok boyutlu vektörler arasında hızlı ve etkili benzerlik aramaları yapmasını sağlayan temel yapı taşlarıdır.

Geleneksel Tablo-Veri Modelinden Farkları

Modern veri ihtiyaçları, geleneksel tablolar ve vektör yapıları arasındaki temel farklılıkları anlamayı gerektiriyor. Bu bölümde, SQL Server 2025’in yeni vektör yeteneklerinin, klasik veri modellerine göre nasıl farklılaştığını inceleyeceğiz.

Veri yapısı ve sorgulama farklılıkları

Geleneksel tablolarda veri, satır ve sütunlardan oluşan katı yapılarda saklanır. Bu yapılar, veriyi kategorize etmek için kesin şemalar kullanır ve her bir kayıt, benzersiz bir anahtar veya birleşik anahtar ile tanımlanır. Bununla birlikte, vektör veriler çok boyutlu uzaylarda konumlanır ve sayısal dizilerle temsil edilir.

Sorgulama biçimleri de önemli ölçüde farklılaşır. Geleneksel SQL sorgularında karşılaştırma operatörleri (=, >, <) ve JOIN işlemleri kullanılırken, vektör sorgulama tamamen benzerlik prensibiyle çalışır. SQL Server 2025’teki vektör sorgularda yakınlık ve uzaklık hesaplamaları ön plandadır. Örneğin, cosine_similarity() fonksiyonu iki vektör arasındaki açısal benzerliği hesaplar.

İndeksleme yaklaşımları da farklıdır. Geleneksel veritabanlarında B-tree veya hash indeksler kullanılırken, SQL Server 2025’te DiskANN gibi yaklaşık en yakın komşu (ANN) algoritmaları kullanılır. Bu sayede milyarlarca vektör içinde hızlı ve verimli aramalar yapılabilir.

Veri bütünlüğü açısından ele alındığında, geleneksel modeller ACID prensiplerine sıkı sıkıya bağlıyken, vektör veri modellerinde daha çok hız ve ölçeklenebilirlik ön plandadır.

AI ve makine öğrenmesinde neden vektör veri tercih edilir?

Yapay zeka modellerinin çalışma prensibi, veri noktaları arasındaki karmaşık ilişkileri anlamaya dayanır. Vektör veriler, bu ilişkileri matematiksel olarak modelleyebildiği için AI uygulamalarında vazgeçilmezdir. Özellikle doğal dil işleme ve görüntü tanıma alanlarında, anlamsal benzerlikler vektörlerle çok daha etkili temsil edilir.

AI modellerinin eğitimi ve çıkarım süreçlerinde, verilerin vektör formatında olması hesaplama verimliliğini artırır. SQL Server 2025, özellikle embedding tabanlı özellik çıkarımını, vektör arama ile birleştirerek, makine öğrenmesi iş akışlarını basitleştirir ve hızlandırır.

Ayrıca, makine öğrenmesi algoritmalarının çoğu, veriler arasındaki mesafe ölçümlerine dayalıdır. Vektör veri modeli, benzerlik hesaplamalarını doğrudan destekleyerek, sınıflandırma, kümeleme ve öneri sistemleri gibi temel AI uygulamalarını kolaylaştırır.

SQL Server 2025’in vektör yetenekleri, tablosal veri ve vektör verinin birlikte kullanılmasına olanak tanır. Dolayısıyla, geleneksel iş süreçleri ve yapay zeka uygulamaları aynı platformda entegre edilebilir, bu da geliştirme süreçlerini önemli ölçüde hızlandırır.

SQL Server 2025’te Vektör Veritabanı Özellikleri

SQL Server 2025’in vektör desteği, veritabanı teknolojisinde yeni bir çağ başlatıyor. Vektör veritabanı özellikleri, yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarını doğrudan SQL ortamına taşıyor, böylece karmaşık veri analizi süreçleri daha erişilebilir hale geliyor.

SQL Server’ın yeni sürümünde, vektör temelli işlemler için özel olarak tasarlanmış araçlar bulunuyor. Bunların başında, yüksek boyutlu vektör veri tipi (vector) ile çalışma imkanı geliyor. Bu veri tipi sayesinde, metin, görsel veya ses verilerinin embedding’lerini doğrudan veritabanında saklayabilir ve sorgulayabilirsiniz.

Sistemin kalbi, DiskANN algoritmasıdır. Bu algoritma, milyarlarca vektör içinde hızlı ve bellek-verimli benzerlik aramaları yapmanızı sağlar. Böylece büyük ölçekli AI uygulamaları geliştirirken, veri yönetimi sorunu ortadan kalkar.

T-SQL diline eklenen yeni işlevler, veriler üzerinde vektör hesaplamaları yapmayı oldukça kolaylaştırıyor. Özellikle vector_cosine_similarity() fonksiyonu, iki vektör arasındaki benzerliği ölçmek için kullanılıyor; bu, örneğin arama motorlarında ya da öneri sistemlerinde hangi içeriklerin birbirine daha yakın olduğunu belirlemeye yardımcı oluyor. Bunun yanında vector_l2_distance() fonksiyonu ise iki vektör arasındaki Öklid mesafesini hesaplıyor. Öklid mesafesi, aslında iki nokta arasındaki düz çizgiyle ölçülen en kısa mesafedir; tıpkı bir haritada iki şehir arasındaki kuş uçuşu mesafe gibi düşünebilirsiniz. Bu tür fonksiyonlar, yapay zekâ ve makine öğrenmesi projelerinde, büyük veri kümeleri arasındaki ilişkileri anlamak ve karşılaştırmalar yapmak için önemli bir kolaylık sağlıyor.

SQL Server 2025, Azure OpenAI Service ile doğrudan entegrasyon sunar. Bu sayede, karmaşık dil modelleri ve embedding oluşturma işlemlerini SQL Server üzerinden gerçekleştirebilirsiniz. Örneğin, metin koleksiyonunuzu OpenAI’ın modelleri aracılığıyla vektörlere dönüştürebilir ve sonra bu vektörler üzerinde benzerlik araması yapabilirsiniz.

Vector search index (vektör arama indeksi) yapısı, özellikle çok sayıda ve yüksek boyutlu vektör içeren veri kümelerinde, aradığınız en benzer veya en yakın sonuçları çok hızlı bir şekilde bulmanıza yardımcı olur. Geleneksel veritabanı indeksleri, örneğin B-tree gibi yapılar, metin veya sayısal değerler üzerinde sıralı ve kesin aramalar yapmak için tasarlanmıştır. Ancak, yüksek boyutlu vektörler söz konusu olduğunda — yani bir nesneyi, resmi, cümleyi veya bir ürünü temsil eden yüzlerce ya da binlerce özellikten oluşan matematiksel ifadelerde — bu klasik indeksler yeterince hızlı ve verimli çalışmaz. İşte bu noktada yaklaşık en yakın komşu (Approximate Nearest Neighbor – ANN) yöntemleri devreye girer. ANN teknikleri, kesin sonucu bulmak yerine, aradığınıza çok yakın ve anlamlı sonuçları çok daha hızlı getirmeyi hedefler. Böylece, büyük veri kümelerinde, örneğin görsel arama, öneri sistemleri veya yapay zekâ tabanlı benzerlik karşılaştırmalarında, hem zaman hem de işlem maliyetinden tasarruf sağlanır. Kısacası, vector search index yapısı, büyük ve karmaşık veri dünyasında hızlı ve anlamlı aramalar yapabilmenizi mümkün kılar.

SQL Server 2025, vektör işlemleri konusunda önemli bir adım atarak ANSI SQL Vector Extensions standardını benimsemiştir. Bu standardın amacı, vektörlerle yapılan tüm işlemleri (örneğin vektör oluşturma, saklama, sorgulama ve karşılaştırma) belirli bir kurallar bütçesine ve yapıya bağlamaktır. Böylece sadece SQL Server içinde değil, farklı veritabanı sistemleri arasında da uyum ve birlikte çalışabilirlik sağlanır. Daha basit anlatmak gerekirse: SQL Server üzerinde geliştirdiğiniz bir yapay zekâ (AI) uygulaması veya öneri sistemi, başka bir veritabanına taşındığında, bu standart sayesinde büyük değişiklikler yapmadan ve kodları baştan yazmak zorunda kalmadan çalıştırılabilir. Örneğin, Microsoft ortamında geliştirdiğiniz bir metin analiz sistemi, aynı standartları destekleyen bir PostgreSQL ya da başka bir veritabanına taşındığında, fonksiyonların ve veri yapıların uyumlu olması sayesinde entegrasyon süreci çok daha hızlı ve sorunsuz olur. Bu durum, hem geliştiriciler hem de şirketler için çok büyük bir avantajdır; çünkü sistemler arasında geçiş yaparken zaman ve iş gücü kaybını minimuma indirir, maliyetleri azaltır ve olası uyumsuzluk sorunlarının önüne geçer. Ayrıca bu tür standartlar, kodların daha sürdürülebilir, daha esnek ve uzun vadeli kullanılabilir olmasına yardımcı olur. Geliştirilen çözümler, sadece bugünkü platformlarda değil, gelecekteki gelişen veritabanı sistemlerinde de uyumlu şekilde çalışabilir hâle gelir.

Tüm bu özellikler göz önüne alındığında, SQL Server 2025, yalnızca bir veritabanı yönetim sistemi olmaktan çıkarak, aynı zamanda güçlü ve esnek bir AI platformu hâline geliyor. Artık yalnızca veri saklamak ve sorgulamakla yetinmeyen, aynı zamanda yapay zekâ uygulamaları, makine öğrenmesi analizleri, öneri sistemleri ve büyük veri işlemleri gibi gelişmiş senaryoları da doğrudan destekleyen bir altyapıya sahip. Bu, hem büyük ölçekli şirketler hem de geliştiriciler için yepyeni kapılar açıyor; çünkü karmaşık projeler için ek altyapı yatırımları yapmadan, tek bir platform üzerinde çalışmak mümkün hâle geliyor. Özetle, SQL Server 2025 ile sadece bir veritabanı değil, modern AI dünyasında etkin bir oyuncu elde etmiş oluyorsunuz.

Yeni Özellikler ve Entegrasyonlar

SQL Server 2025 platformuna eklenen yeni özellikler, veri analizi ve yapay zekâ uygulamaları gibi daha önce ayrı sistemlerde yürütülen işlemleri artık tek bir çatı altında birleştiriyor. Önceden, geliştiricilerin bir yapay zekâ (AI) modeli geliştirmek için veritabanından veriyi çekmesi, dışarıda bir AI platformunda işlemesi ve sonra sonuçları geri aktarması gerekirdi. Ancak SQL Server 2025 ile bu süreç büyük ölçüde sadeleşiyor. Çünkü artık karmaşık AI modelleri doğrudan veritabanı içinde çalıştırılabiliyor ve SQL sorgularına entegre edilebiliyor. Örneğin, müşteri yorumlarını analiz eden bir duygu analizi modeli ya da ürün önerisi yapan bir makine öğrenmesi algoritması, SQL Server içinde gömülü olarak çalıştırılabilir. Bu, hem geliştirme süresini hem de operasyonel maliyetleri azaltırken, sistemler arası veri taşıma kaynaklı hataları da minimize ediyor. Kısacası, SQL Server 2025’in sunduğu bu yeni yetenekler, geliştiricilere daha bütünleşik, hızlı ve verimli bir AI ve veri analizi deneyimi sunuyor.

Semantic search desteği

Semantic search (anlamsal arama), SQL Server 2025’in en dikkat çekici özelliklerinden biridir. Geleneksel arama yöntemlerinden farklı olarak, yalnızca kelimelerin birebir eşleşmesine bakmak yerine, kelimelerin ve metinlerin gerçek anlamlarını ve bağlamlarını kavrayabilir. Örneğin, bir kullanıcı “otomobil hakkında bilgi” araması yaptığında, sistem yalnızca “otomobil” kelimesini içeren kayıtları değil, aynı zamanda “araba”, “taşıt” veya “motorlu araç” gibi anlamca ilişkili terimleri içeren kayıtları da bulabilir. Bu, özellikle kullanıcı deneyimi açısından büyük bir avantaj sağlar çünkü kullanıcıların aradığı bilgilere daha kapsamlı ve doğru şekilde ulaşmasını mümkün kılar.

Bu özellik, vector (vektör) veri tipi ve DiskANN algoritmasının birleşimiyle çalışır. Vektörler, metinlerin ve kavramların matematiksel temsillerini oluştururken, DiskANN algoritması ise milyarlarca vektör arasında hızlı ve verimli bir şekilde benzerlik araması yapmayı sağlar. Dolayısıyla, kullanıcılar karmaşık ve teknik sorgular yazmak zorunda kalmadan, doğal dil kullanarak arama yapabilirler. Örneğin, bir müşteri destek merkezinde “siparişim nerede” diye soran bir kullanıcı, sisteme önceden tam eşleşen sorgular tanımlanmamış olsa bile, anlamsal arama sayesinde ilgili cevaplara ulaşabilir. Ayrıca bu sistem çok dilli ortamlarda da çalışabilir; örneğin İngilizce, Türkçe veya Fransızca yazılmış metinlerde benzer anlamları yakalayarak kullanıcıya dil bariyerini aşan bir arama deneyimi sunabilir.

Bu anlamsal arama yetenekleri birçok sektörde devrim yaratacak potansiyele sahiptir. E-ticaret sektöründe, müşteriler bir ürün hakkında doğal dilde sorular sorabilir ve sistem, yalnızca başlık veya etiketlere bakmak yerine ürün açıklamaları ve kullanıcı yorumlarındaki anlamları çözerek doğru sonuçları listeleyebilir. Sağlık sektöründe, doktorlar veya hastalar, belirli bir semptom veya tedavi hakkında bilgi aradıklarında, sistem tıbbi literatür, hasta geçmişi veya klinik notlardaki anlamlı eşleşmeleri bularak daha hızlı ve doğru öneriler sunabilir. Eğitim sektöründe, öğrenciler veya öğretmenler, belirli bir konu hakkında arama yaptığında, sistem yalnızca anahtar kelimelere değil, ders materyallerinin ve kaynak kitapların içeriğindeki anlamsal benzerliklere dayanarak daha geniş kapsamlı sonuçlar sağlayabilir. Kısacası, semantic search özelliği, SQL Server 2025’in sunduğu yapay zekâ yeteneklerini tüm sektörlerde pratik ve değerli hale getirir.

Semantic search (anlamsal arama), SQL Server 2025’in en dikkat çekici özelliklerinden biridir. Geleneksel arama yöntemlerinden farklı olarak, kelimelerin ve metinlerin gerçek anlamlarını kavrayabilir. Örneğin, “otomobil hakkında bilgi” araması yapıldığında, içerisinde “araba”, “taşıt” veya “motorlu araç” geçen kayıtları da bulabilir.

Embedding işlemleri

Embedding işlemleri, SQL Server 2025’te doğrudan destekleniyor. Embedding, metin, görsel veya ses gibi yapılandırılmamış verileri, makinelerin anlayabileceği şekilde matematiksel bir forma dönüştürme sürecidir. Bu süreçte, örneğin bir cümle ya da bir resim, uzun bir sayı dizisine (vektöre) çevrilir. Bu sayede sistem, yalnızca kelimenin kendisine değil, taşıdığı anlama ve bağlama da bakabilir. Örneğin “araba” ve “otomobil” kelimeleri, yazılışları farklı olsa da, embedding işlemi sayesinde vektör uzayında birbirine yakın konumlanır ve sistem onların anlamca bağlantılı olduğunu anlar. Aynı durum görseller için de geçerlidir: bir kedinin fotoğrafı embedding’e dönüştürüldüğünde, diğer kedi resimleriyle benzer bir matematiksel profile sahip olur. Bu dönüşüm işlemi için Azure OpenAI Service entegrasyonu kullanılabilir; böylece OpenAI’ın gelişmiş dil ve görüntü modelleri doğrudan SQL Server ortamında embedding üretmek için kullanılabilir.

SQL Server 2025 içinde embedding oluşturmak için: vector veri tipinde sütunlar tanımlanır; bu sütunlarda metin, görsel veya ses verilerinin embedding’leri saklanır. Veriler gerektiğinde JSON formatında tutulabilir, bu da özellikle karmaşık ve esnek veri yapılarında büyük avantaj sağlar. Ayrıca T-SQL komutlarıyla doğrudan OpenAI modellerine erişilebilir, böylece bir SQL sorgusu çalıştırır gibi embedding hesaplamaları yapılabilir. Örneğin bir müşteri destek uygulaması, kullanıcının sorduğu yeni bir soruyu embedding’e dönüştürerek, daha önce benzer sorulara verilen cevapları veritabanından çekip hızla eşleştirebilir.

Bununla birlikte, embedding’leri SQL Server’da saklamak ve sorgulamak için özel indeksleme yapıları bulunur. Bu yapılar, milyonlarca vektör arasında hızlı benzerlik aramaları yapmanızı sağlar. Örneğin bir e-ticaret platformunda, yüz binlerce ürün embedding’i arasında, bir kullanıcının ilgilendiği ürüne en çok benzeyen alternatifleri saniyeler içinde bulmak bu özel indeksleme sayesinde mümkün olur. Finans sektöründe, bir bankanın müşteri hizmetleri geçmişindeki yazışmalar embedding’lerle analiz edilerek, temsilcilere benzer durumlar ve hızlı çözüm önerileri sunulabilir. Sağlık sektöründe, hastaların geçmiş tıbbi raporları embedding’lerle temsil edilip, yeni gelen bir hastanın raporuyla benzer vakalar eşleştirilebilir; böylece tanı ve tedavi süreçleri hızlandırılabilir. Medya sektöründe ise haber başlıkları, içerik özetleri veya sosyal medya yorumları embedding’lerle analiz edilerek, içeriklerin benzerliği, hedef kitle ilgisi veya trend konular belirlenebilir ve buna göre içerik öneri motorları geliştirilebilir.

Benzerlik araması ve AI entegrasyonu

Benzerlik araması, SQL Server 2025’in vector_cosine_similarity() ve vector_l2_distance() gibi fonksiyonlarla desteklediği temel bir özelliktir. Bu fonksiyonlar, iki vektör arasındaki benzerliği veya uzaklığı hesaplar.

DiskANN algoritması, büyük vektör koleksiyonlarında yaklaşık en yakın komşu (ANN) aramalarını bellek verimli bir şekilde gerçekleştirir. Özellikle, yüksek boyutlu vektörlerde bile etkili sonuçlar verir.

SQL Server 2025, Azure Machine Learning ve Azure OpenAI Service ile doğrudan entegrasyon sağlar. Bu entegrasyonlar sayesinde karmaşık AI modellerini SQL sorgularından çağırabilir ve sonuçları veritabanında saklayabilirsiniz. Sonuç olarak, makine öğrenmesi iş akışlarınızı veritabanı işlemleriyle birleştirerek, uygulama mimarinizi basitleştirebilirsiniz.

Hangi İş Senaryolarında Kullanılır?

SQL Server 2025’in vektör arama özellikleri, işletmeler için çeşitli uygulama alanları sunuyor. Bu teknoloji, yapay zeka destekli uygulamaların veritabanı sistemleriyle doğrudan bütünleşmesini sağlayarak, kurumların dijital dönüşüm süreçlerini hızlandırıyor.

Öneri motorları

Vektör veritabanları, e-ticaret platformları ve içerik sağlayıcılar için öneri sistemlerinde üstün performans gösteriyor. SQL Server 2025’in DiskANN algoritması, milyonlarca ürün veya içerik arasında anlamsal bağlantılar kurabilir. Örneğin, bir kullanıcının satın aldığı ürünlerin özelliklerini vektör olarak modellediğinizde, benzer ürünleri çok daha hassas bir şekilde önerebilirsiniz.

Öneri motorlarında vector_cosine_similarity() fonksiyonu özellikle değerlidir, çünkü kullanıcı tercihlerini temsil eden vektörlerle ürün vektörleri arasındaki benzerliği doğrudan ölçebilir. Dolayısıyla, “bu ürünü beğenenler şunları da beğendi” tarzı önerileri kolayca oluşturabilirsiniz.

Ayrıca, SQL Server 2025’in Azure OpenAI entegrasyonu sayesinde, ürün açıklamalarından otomatik olarak embedding oluşturabilir ve bu embeddingler üzerinde benzerlik aramaları yapabilirsiniz.

Chatbot çözümleri

Modern chatbot sistemleri, kullanıcı sorguları ile bilgi tabanındaki içerikleri anlamsal olarak eşleştirmeye dayanır. SQL Server 2025’in vektör arama özellikleri, chatbotların performansını büyük ölçüde artırır.

Chatbot sistemlerinde, kullanıcı soruları önce vektörlere dönüştürülür, sonra bilgi tabanındaki vektörler arasında en yakın eşleşmeler bulunur. Bununla birlikte, SQL Server’ın native vektör desteği, daha önce ayrı sistemlerde gerçekleştirilen bu işlemleri tek bir platformda yapmanıza olanak tanır.

T-SQL dilindeki vector veri tipi ve ilgili fonksiyonlar, chatbot sorgu-cevap sistemleri oluşturmayı kolaylaştırır. Özellikle, kullanıcının ne sorduğunu tam olarak anlayamadığınız durumlarda, anlamsal arama özelliği devreye girer ve en yakın içeriği bulmanızı sağlar.

Görsel ve metin arama

SQL Server 2025, görsel ve metin aramaları için güçlü çözümler sunar. Geleneksel anahtar kelime aramasının ötesine geçerek, görsellerin veya metinlerin anlamlarını yakalayabilir.

Görsel aramalarda, resimler vektörlere dönüştürülür ve benzer görseller hızlıca bulunabilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde kullanıcılar bir ürün fotoğrafı yükleyebilir ve buna benzer ürünleri otomatik olarak görebilirler.

Metin aramalarında ise, kelimelerin anlamsal bağlamını dikkate alarak daha akıllı sonuçlar üretilir. Böylece kullanıcılar, tam olarak doğru anahtar kelimeleri kullanmasalar bile, aradıkları bilgiye ulaşabilirler.

Sonuç olarak, SQL Server 2025’in vektör arama özellikleri, modern işletmelerin müşteri deneyimini iyileştirmelerine ve veri tabanlı karar verme süreçlerini güçlendirmelerine yardımcı oluyor.

AI Uygulamaları İçin Kullanım Örnekleri

SQL Server 2025’in vektör işleme özellikleri, yapay zeka uygulamalarında pratik çözümler sunuyor. Bu özellikler, veri bilimciler ve geliştiriciler için geleneksel veri tabanı işlemleriyle AI teknolojilerini birleştirmenin yolunu açıyor.

Vektör aramanın en yaygın kullanım alanlarından biri doküman benzerliği analizidir. Örneğin, hukuk şirketleri milyonlarca yasal belge içerisinde benzer davaları hızlıca tespit edebilir. Burada SQL Server, belgelerden oluşturulan embeddingler üzerinde vector_cosine_similarity() fonksiyonunu kullanarak, anlamsal olarak benzer içerikleri saniyeler içinde bulabilir.

Sağlık sektöründe ise hasta kayıtları ve tıbbi literatür arasında ilişki kurmak için SQL Server 2025’in vektör özellikleri kullanılabilir. Doktorlar, nadir bir hastalık vakasıyla karşılaştıklarında, benzer vakaları hızlıca tespit edebilir ve tedavi seçeneklerini değerlendirebilirler.

Finansal hizmetlerde, işlem verileri vektörlere dönüştürülerek anormal davranışlar tespit edilebilir. SQL Server 2025, geleneksel SQL sorgularıyla anomali tespiti algoritmalarını birleştirerek, şüpheli işlemleri gerçek zamanlı olarak yakalayabilir.

Ayrıca, büyük dil modelleriyle entegrasyon sayesinde, veritabanınızdaki bilgileri kullanarak özelleştirilmiş chatbot uygulamaları geliştirebilirsiniz. SQL Server, kullanıcı sorgularını vektörlere dönüştürüp veritabanınızdaki en uygun bilgileri bularak cevaplar üretebilir.

Çok dilli kurumsal arama motorları geliştirmek isteyenler için ise, SQL Server 2025’in DiskANN algoritması çoklu dil desteği sunuyor. Böylece farklı dillerde yazılmış dokümanlar arasında yalnızca kelime eşleşmesine değil, anlam ve bağlam düzeyinde semantik bağlantılar kurulabilir. Örneğin, İngilizce hazırlanmış bir teknik döküman ile Türkçe yazılmış bir kullanıcı kılavuzu içerik olarak benzer konuları ele alıyorsa, DiskANN bu bağlantıyı anlamlandırabilir ve kullanıcı aramalarında her iki kaynağı da önerebilir. Bu özellik, özellikle küresel çapta faaliyet gösteren şirketler için büyük bir avantaj sağlar; çünkü artık farklı dillerdeki bilgi kaynakları birbirinden kopuk değil, entegre ve anlamca bağlantılı hâle gelir. Böylece, hem çalışanlar hem de müşteriler, hangi dili kullandıkları fark etmeksizin, daha kapsamlı ve doğru arama sonuçlarına ulaşabilir.

Görsel içerik yönetimi yapan medya şirketleri, büyük görsel koleksiyonlarında otomatik etiketleme ve benzerlik araması yapabilir. Azure AI Vision entegrasyonu sayesinde, SQL Server üzerinde güçlü görüntü analizi çözümleri geliştirilebilir. Örneğin, binlerce fotoğraf veya video içeren bir medya arşivinde, sistem bir görüntüyü analiz ederek içinde geçen nesneleri (örneğin “araba”, “gökyüzü”, “kalabalık”) otomatik olarak etiketleyebilir ve bu etiketler vektörler şeklinde saklanabilir. Kullanıcı bir görsel yüklediğinde, sistem o görsele benzer içerikleri anında bulabilir; böylece arşivden içerik çıkarmak ya da trend analizleri yapmak çok daha hızlı ve verimli hâle gelir. Ayrıca, bu yapı reklamcılıkta benzer görselleri eşleştirme, haber ajanslarında arşiv tarama veya sosyal medya içerik yönetiminde görsel benzerliklere göre filtreleme yapmak gibi birçok senaryoya doğrudan uygulanabilir.

SQL Server 2025’in vektör desteği, genetik ve biyoinformatik alanlarında da DNA dizilimlerini analiz etmek için kullanılabilir. Bu sayede hastalık risk analizi ve ilaç keşfi süreçleri hızlandırılabilir.

Metin ve Görsel Arama

Vektör arama teknolojisi, SQL Server 2025’te metin ve görsel verileri işlemek için yepyeni kapılar açıyor. Bu özellik, geleneksel anahtar kelime aramasının ötesine geçerek, içeriğin gerçek anlamını yakalayabilen güçlü bir araç sunuyor. Örneğin, bir kullanıcı “spor ayakkabı” araması yaptığında, sistem sadece bu tam kelimeyi aramaz; aynı zamanda “koşu ayakkabısı”, “sneaker” veya “antrenman ayakkabısı” gibi anlamca yakın içerikleri de bulur. Görsel tarafta ise bir moda şirketi, yüklenen bir kıyafet fotoğrafına benzer stilleri veya renkleri içeren diğer ürünleri arşivinden hızla eşleştirebilir. Bu sayede hem metin hem de görsel tabanlı aramalarda, kullanıcıların aradığı şeyi tam olarak bulma ihtimali artar, arama deneyimi daha sezgisel ve kapsamlı hâle gelir. Özellikle e-ticaret, medya ve içerik yönetimi gibi sektörlerde bu teknoloji, müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırabilir.

Kullanım mantığı

Metin ve görsel arama, vektör veritabanlarının temel kullanım alanlarından biridir. Bu süreç, verilerin önce sayısal vektörlere dönüştürülmesi (embedding) ve sonra benzerlik ölçümleriyle aranması prensibine dayanır. SQL Server 2025, bu işlem için vector veri tipini ve özel fonksiyonları kullanır.

Metin araması durumunda, örneğin “insan” kelimesini aradığınızda, sistem sadece tam eşleşmeleri değil, “kişi” gibi anlamsal olarak benzer kelimeleri de bulabilir. Bu benzerlik, vektörler arasındaki mesafeye göre ölçülür ve genellikle cosine distance metriği kullanılır.

Görsel arama için ise, resimler piksel değerlerinin vektörleri olarak temsil edilir. Bir görseli aramak istediğinizde, görsel önce vektöre dönüştürülür ve veritabanındaki diğer görsel vektörleriyle karşılaştırılır. Sonuçta, benzer görseller anlamsal içeriklerine göre sıralanır.

Vektörler SQL Server’da optimize edilmiş binary formatta saklanır ancak işlem kolaylığı için JSON dizileri olarak görüntülenir. Her vektör elemanı, 4 byte’lık tek-hassasiyetli (single-precision) kayan nokta değeri olarak depolanır.

Basit senaryo örnekleri

E-ticaret Ürün Araması: Bir kullanıcı “sarı meyve” araması yaptığında, geleneksel arama sadece bu kelimelerin geçtiği ürünleri bulur. Ancak vektör arama, “muz”, “limon” veya “ananas” gibi sarı meyveleri de semantik olarak ilişkilendirebilir. Bu, yalnızca anahtar kelime eşleşmesine değil, ürünlerin anlam ve özelliklerine dayalı arama yapılmasını mümkün kılar. Örneğin, bir müşteri “sporcu kulaklığı” aradığında, vektör arama yalnızca bu terimi içeren ürünleri değil, “su geçirmez kulaklık”, “ter direnci olan kulaklık” veya “koşu için tasarlanmış kulaklık” gibi anlamca bağlantılı ürünleri de sunabilir. Bu sayede kullanıcıların arama deneyimi daha sezgisel hâle gelir, ürün keşfi kolaylaşır ve sitenin satış potansiyeli artar. Özellikle geniş ürün yelpazesi sunan büyük e-ticaret platformları için bu teknoloji, rakiplerden ayrışmak ve müşteri memnuniyetini artırmak için güçlü bir araçtır.

Hukuki Belge Araması: Bir avukat “trafik kazası tazminatı” ile ilgili belgeleri ararken, vektör araması “araç hasarı”, “yaralanma” veya “sigorta talepleri” gibi ilgili konuları içeren belgeleri de bulabilir. Bu, yalnızca aranan kelimenin geçtiği belgeleri listelemekle kalmaz; aynı zamanda hukuki bağlamda anlamca ilişkili konuları da ön plana çıkarır. Örneğin, bir dava dosyasında “maluliyet oranı” ya da “manevi tazminat” gibi terimler geçiyorsa, vektör araması bunları da trafik kazası tazminatıyla ilişkilendirip avukatın arama sonuçlarına dahil edebilir. Bu özellik, hukuk büroları ve kurumsal hukuk departmanları için arşiv tarama, dava hazırlığı ve içtihat aramaları gibi kritik iş süreçlerinde büyük zaman kazancı ve daha kapsamlı bilgi erişimi sağlar.

Görsel İçerik Yönetimi: Medya şirketleri, büyük görsel koleksiyonlarında benzer görselleri otomatik olarak gruplandırabilir. Örneğin, bir “köpek” görseli arandığında, sistem köpeklerin farklı türlerini, pozlarını ve ortamlarını anlamsal olarak benzer şekilde sıralayabilir.

Vektör arama, SQL Server 2025’te şu adımlarla gerçekleştirilir:

Verilerin vektör veri tipine dönüştürülmesi
VECTOR_DISTANCE fonksiyonu ile benzerlik ölçümü
DiskANN algoritması kullanılarak verimli indeksleme ve arama

Sonuç olarak, metin ve görsel arama, SQL Server 2025’in vektör özellikleri sayesinde daha akıllı ve sezgisel hale geliyor, “ne demek istediğinizi” anlayan bir arama deneyimi sunuyor. Yani kullanıcılar artık yalnızca yazdıkları kelimelerle değil, aslında kastettikleri anlamla arama yapabiliyor. Örneğin, bir kullanıcı e-ticaret sitesinde “hafif laptop” aradığında, sistem yalnızca bu kelimeleri içeren ürünleri değil, aynı zamanda “ultrabook”, “ince dizüstü” veya “seyahat dostu bilgisayar” gibi anlamca bağlantılı sonuçları da önerebiliyor. Görsel aramalarda ise bir kullanıcı bir çanta fotoğrafı yüklediğinde, sistem renk, şekil veya stil benzerliklerine dayanarak yakın ürünleri listeleyebiliyor. Böylece, ister metin ister görsel arama olsun, kullanıcılar daha doğal, daha hızlı ve daha doğru sonuçlara ulaşabiliyor; bu da hem kullanıcı deneyimini hem de işletmelerin hizmet kalitesini önemli ölçüde iyileştiriyor.

Öneri Motorları ve Chatbotlar

Öneri sistemleri ve sohbet robotları, vektör veritabanları için en yaygın kullanım alanları arasında yer alıyor. Bu uygulamalar, SQL Server 2025’in sunduğu vektör arama yetenekleriyle daha akıllı ve doğal etkileşimler sağlayabiliyor.

Kullanım mantığı ve veri akışı

Öneri motorlarının temelinde, kullanıcı davranışlarının ve tercihlerin vektörler olarak temsil edilmesi yatar. Bu süreçte öncelikle, kullanıcı etkileşimleri, ürün özellikleri veya içerik bilgileri vektörlere dönüştürülür. Daha sonra SQL Server 2025’teki vector_cosine_similarity() fonksiyonu kullanılarak benzerlikler hesaplanır ve kullanıcıya en uygun öneriler sunulur.

Tipik bir öneri motoru veri akışı şu şekilde işler:

Ürün veya içerik bilgileri embedding’lere dönüştürülür
Kullanıcı davranışları analiz edilerek kullanıcı vektörleri oluşturulur
Vector indeksleri kullanılarak hızlı benzerlik aramaları yapılır
En yüksek benzerlik skoruna sahip öğeler kullanıcıya sunulur

Chatbotlar ise biraz farklı çalışır. Burada kullanıcı sorguları önce vektörlere dönüştürülür, ardından bilgi tabanındaki en ilgili içerikler bulunur. SQL Server 2025, bu işlemi DiskANN algoritması ile optimize ederek, milyonlarca potansiyel cevap arasından en anlamlı olanları saniyeler içinde bulabilir.

Sorgu örnekleri

Öneri motoru için örnek bir T-SQL sorgusu şöyle olabilir.

SELECT TOP 5 UrunID, UrunAdi,
       vector_cosine_similarity(UrunVektoru, @KullaniciVektoru) AS BenzerlikSkoru
FROM Urunler
ORDER BY BenzerlikSkoru DESC;

Chatbot uygulaması için ise şu tarz bir sorgu kullanılabilir.

DECLARE @SoruVektoru vector(1536);
SET @SoruVektoru = (SELECT dbo.MetniVektoreDonus('Nasıl kredi başvurusu yapabilirim?'));

SELECT TOP 3 CevapMetni,
       vector_cosine_similarity(SoruVektoru, @SoruVektoru) AS BenzerlikSkoru
FROM BilgiTabani
WHERE vector_cosine_similarity(SoruVektoru, @SoruVektoru) > 0.75
ORDER BY BenzerlikSkoru DESC;

Bununla birlikte, performans açısından vektör indeksleri oluşturmak önemlidir. Ayrıca, Azure OpenAI Service entegrasyonu sayesinde, doğrudan SQL içinden GPT modellerini çağırarak daha akıllı cevaplar üretebilirsiniz. Dolayısıyla, SQL Server 2025 ile hem öneri sistemleri hem de chatbotlar için tek bir platformda uçtan uca çözümler geliştirmek mümkündür.

Basit Uygulama Örneği

Vektör aramaları yazılı anlatımdan çok, pratik örneklerle kavramak daha etkilidir. Bu nedenle, belge tabanlı soru-cevap sistemi oluşturan basit bir uygulama örneği geliştirelim.

İlk adımda, belge koleksiyonumuz için bir tablo oluşturmamız gerekiyor.

CREATE TABLE Dokumanlar (
    DokumanID INT PRIMARY KEY,
    Baslik NVARCHAR(100),
    Icerik NVARCHAR(MAX),
    IcerikVektoru vector(1536)
);

Ardından, belgeleri sisteme eklerken Azure OpenAI Service ile entegrasyon kurarak içerik vektörlerini oluşturabiliriz:

-- OpenAI modelinden embedding alma işlevi
CREATE FUNCTION dbo.EmbeddingOlustur(@metin NVARCHAR(MAX))
RETURNS vector(1536)
AS EXTERNAL NAME AzureAIExtensions.Embeddings.CreateEmbedding;

-- Belge ekleme
INSERT INTO Dokumanlar (DokumanID, Baslik, Icerik, IcerikVektoru)
VALUES (1, 'SQL Server Kurulumu', 'SQL Server 2025 kurulum adımları...', 
       dbo.EmbeddingOlustur('SQL Server 2025 kurulum adımları...'));

Böylece, veritabanımızda vektör temsilleriyle birlikte belgeler sakladık. Şimdi bunları sorgulamak için bir kullanıcı sorgusunu da vektöre dönüştürüp, benzerlik araması yapabiliriz.

DECLARE @kullaniciSorusu NVARCHAR(MAX) = 'SQL Server nasıl yüklenir?';
DECLARE @soruVektoru vector(1536) = dbo.EmbeddingOlustur(@kullaniciSorusu);

SELECT TOP 3 
    DokumanID, 
    Baslik,
    vector_cosine_similarity(IcerikVektoru, @soruVektoru) AS BenzerlikSkoru
FROM Dokumanlar
ORDER BY BenzerlikSkoru DESC;

Bu sorgu, kullanıcı sorusuna anlamsal olarak en yakın üç belgeyi döndürecektir. Dolayısıyla “kurulum” kelimesi geçmese bile, “yükleme” ifadesiyle ilgili içerikleri bulabilir.

Sonuç olarak, uygulamanızı performanslı tutmak için vector indeksleri ekleyebilirsiniz.

CREATE VECTOR INDEX idx_icerik_vektoru 
ON Dokumanlar(IcerikVektoru)
TYPE ANN;

Bu basit örnek, SQL Server 2025’in vektör arama özelliklerinin pratikte nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Aynı yaklaşımı ürün önerileri, görsel aramalar veya chatbot uygulamaları için de kolayca uyarlayabilirsiniz.

Embedding ve Semantic Search Uygulaması

Embedding ve vektör tabanlı arama teknolojisi, SQL Server 2025’in sunduğu en güçlü özelliklerden biridir. Bu bölümde, gerçek dünya uygulamalarında kullanabileceğiniz sorgu yapıları ve performans artırıcı yöntemler üzerinde duracağız.

Sorgu yapısı ve örnek kod

Semantic search uygulaması geliştirirken, öncelikle vektör veri tipini ve ilgili fonksiyonları doğru kullanmak gerekir. İşte bir müşteri destek veritabanında sık sorulan sorulara yanıt bulan temel bir sorgu yapısı:

-- Vektör oluşturma ve saklama
CREATE TABLE MusteriSorulari (
    SoruID INT IDENTITY PRIMARY KEY,
    Soru NVARCHAR(500),
    Cevap NVARCHAR(MAX),
    SoruVektoru vector(1536)
);

-- Kullanıcı sorusunu vektöre dönüştürme ve eşleştirme
DECLARE @kullaniciSorusu NVARCHAR(500) = 'Şifremi unuttum, nasıl sıfırlayabilirim?';
DECLARE @soruVektoru vector(1536);

-- Azure OpenAI entegrasyonu ile vektör oluşturma
SET @soruVektoru = dbo.OpenAI_Embedding(@kullaniciSorusu);

-- Semantic search sorgusu
SELECT TOP 3 
    Soru, 
    Cevap,
    vector_cosine_similarity(SoruVektoru, @soruVektoru) AS BenzerlikSkoru
FROM MusteriSorulari
WHERE vector_cosine_similarity(SoruVektoru, @soruVektoru) > 0.7
ORDER BY BenzerlikSkoru DESC;

Bu örnekte, kullanıcı sorusu önce vektöre dönüştürülüyor, ardından veritabanındaki soru vektörleriyle karşılaştırılarak benzerlik skoru hesaplanıyor. Sonunda, belirli bir eşik değerinin üzerindeki en benzer üç soru ve cevapları döndürülüyor.

Performans ipuçları

Vektör aramalarının performansını artırmak için şu teknikleri uygulayabilirsiniz:

Doğru indeksleme stratejisi: Vector indekslerini oluştururken DiskANN parametrelerini veri setinize göre optimize edin.

CREATE VECTOR INDEX idx_soru_vektoru 
ON MusteriSorulari(SoruVektoru)
TYPE ANN WITH (M = 16, efConstruction = 64);

Boyut optimizasyonu: Vektör boyutunuzu ihtiyacınıza göre seçin. Küçük veri setlerinde 384 boyutlu vektörler yeterliyken, büyük ve karmaşık veri setlerinde 1536 boyutlu vektörler daha iyi sonuç verir.
Önbelleğe alma: Sık kullanılan sorguları önbelleğe alarak, embedding işlemlerini tekrarlamaktan kaçının.
Filtreleme stratejisi: Arama öncesinde basit filtreler uygulayarak, vektör aramalarını daha küçük veri setleri üzerinde gerçekleştirin.

Dolayısıyla, SQL Server 2025’in semantic search yeteneklerini kullanırken, hem sorgu yapısına hem de performans iyileştirmelerine dikkat ederek, hızlı ve doğru sonuçlar elde edebilirsiniz.

Sonuç ve İleri Adımlar

Sonuç olarak, SQL Server 2025 ile birlikte gelen native vektör arama özellikleri, veritabanı dünyasında yepyeni bir çağın kapılarını aralamaktadır. DiskANN algoritması sayesinde milyarlarca vektörü etkin bir şekilde araştırabilen bu teknoloji, geleneksel sorgulamanın ötesine geçerek anlamsal bağlantıları keşfedebilme yeteneği sunmaktadır. Vector veri tipi ve vector_cosine_similarity() gibi yeni fonksiyonlar, geliştiricilere tanıdık SQL ortamında ileri düzey AI çözümleri oluşturma imkanı vermektedir.

Makale boyunca incelediğimiz örneklerden de anlaşılacağı üzere, vektör aramaları öneri motorlarından chatbotlara, görsel aramadan metin analizine kadar pek çok alanda devrim niteliğinde değişiklikler getirmektedir. Özellikle semantik aramaların gücü, işletmelerin müşteri deneyimini radikal biçimde iyileştirmelerine olanak tanımaktadır. Bununla birlikte, Azure OpenAI Service entegrasyonu da verilerinizi doğrudan AI modelleriyle işleme kapasitesi sunarak, karmaşık AI iş akışlarını basitleştirmektedir.

Bu yazıda anlattığım temel kavramlar ve örnekler hakkında ne düşünüyorsunuz? Kendi deneyimlerinizi veya sorularınızı yorumlarda paylaşın! Daha fazla içerik ve güncellemeler için caglarozenc.com‘u ziyaret etmeyi unutmayın.

Geliştiriciler ve veri tabanı yöneticileri açısından bakıldığında, SQL Server 2025’in bu yeni özellikleri, yapay zeka entegrasyonlarını mevcut sistemlere dahil etmenin maliyetini ve karmaşıklığını önemli ölçüde azaltmaktadır. Artık SQL bilginizi kullanarak, ileri düzey vektör aramalarını uygulayabilir ve işletmenizin veri stratejisini yeniden şekillendirebilirsiniz. Dahası, vektör indeksleme ve optimizasyon teknikleriyle, büyük veri setlerinde bile yüksek performanslı semantik aramalar gerçekleştirebilirsiniz.

SQL Server 2025, geleneksel işletme verileri ile yapay zeka arasındaki boşluğu kapatarak, veri odaklı karar verme süreçlerini yeni bir seviyeye taşımaktadır. Dolayısıyla, vektör veritabanı kavramlarını anlama ve uygulama yeteneği, modern veri profesyonelleri için artık temel bir beceri haline gelmektedir. Bu teknolojileri kullanmaya başladıkça, yeni fırsatların ve çözümlerin kapılarını aralayacağınıza kesinlikle inanıyorum.

Kimler İçin Hangi Fırsatlar Var?

SQL Server 2025, veri ekosistemindeki farklı rollere yönelik benzersiz fırsatlar sunuyor. Bu yeni sürümün yetenekleri, her meslek grubuna özgü avantajlarla dolu.

DBA, geliştirici, veri bilimcisi için açılan kapılar

Veritabanı Yöneticileri (DBA) için SQL Server 2025, yönetim deneyimini kökten değiştiriyor. Özellikle optimize edilmiş kilitleme mekanizmaları sayesinde, yüksek eşzamanlı ortamlarda sistem performansı önemli ölçüde artıyor ^[3]. Bob Ward’ın deyimiyle, “Kilit yükseltmeyi unutun” vaadiyle gelen bu özellik, veritabanı yöneticilerinin dikkatini çekiyor. Bununla birlikte, parametre duyarlı plan optimizasyonu geliştirmeleri, parametre koklama sorunlarını çözme potansiyeli taşıyor ^[3]. Ayrıca, yığın modu iyileştirmeleri, sorgu performansını kod değişikliği olmadan artırıyor. DBA’ler için bir diğer önemli yenilik, Azure Arc entegrasyonu ile tüm SQL Server örneklerinizdeki veritabanı uyumluluk seviyelerini Azure Portal üzerinden görüntüleyebilme imkanı ^[4].

Geliştiriciler açısından bakıldığında, SQL Server 2025 yazılım geliştirme süreçlerini hızlandıracak birçok yeni özellik içeriyor. Native JSON desteği ve JSON indeksleme, değişken şemalı ve hiyerarşik verilerle çalışmayı kolaylaştırıyor ^[5]. T-SQL’de düzenli ifade (RegEx) desteği, metin verilerini daha etkili şekilde işleme imkanı sunuyor ^[6]. REST API desteği ve sp_invoke_external_rest_endpoint sayesinde, SQL Server’dan doğrudan REST API’leri çağırabilme yeteneği, entegrasyon senaryolarını basitleştiriyor ^[7]. GraphQL entegrasyonu ile Data API Builder üzerinden modern veri erişimi sağlanıyor ^[6].

Veri Bilimcileri için ise SQL Server 2025, yapay zeka ve büyük veri alanında yeni kapılar açıyor. Native vektör veri tipi ve DiskANN algoritması, yüksek boyutlu vektörlerde etkili benzerlik aramaları yapma imkanı sunuyor ^[8]. Vektör sütunlarının metin veya blob verilerine ilişkilendirilmesi, geleneksel anahtar kelime aramalarının ötesine geçerek, içerik ve duygu anlama yeteneği kazandırıyor ^[9]. OpenAI gibi AI motorlarıyla doğrudan entegrasyon, veritabanından gelişmiş chatbot uygulamaları geliştirmeyi mümkün kılıyor ^[9]. Ayrıca, vektör veriler semantik arama yetenekleriyle birleştiğinde, veri bilimcilerin doğal dil işleme projelerinde çığır açıcı uygulamalar geliştirmesini sağlıyor.

Ek Kaynaklar ve Öğrenme Yolları

SQL Server 2025’in vektör arama özelliklerini öğrenmek isteyenler için zengin kaynak havuzu bulunuyor. Bu yeni teknolojileri keşfetmek için çeşitli platformlardan faydalanabilirsiniz.

Microsoft Docs, örnek projeler, topluluklar

Resmi Belgelendirme vektör aramaları öğrenmenin ilk durağıdır. Microsoft Learn platformu üzerinden SQL Server 2025 vektör özellikleri hakkında kapsamlı dokümantasyona erişebilirsiniz. Özellikle “Vector Search in SQL Server” bölümü, DiskANN algoritması ve vector veri tipinin kullanımı hakkında detaylı bilgiler içerir.

GitHub Örnek Projeleri pratik uygulamalar için vazgeçilmezdir. Microsoft’un resmi SQL Server örnekler deposunda ( microsoft/sql-server-samples ) vektör arama uygulamaları bulabilirsiniz. Ayrıca, “Vector Search Demo” projesi, gerçek dünya senaryolarını simüle eden kapsamlı bir başlangıç noktası sunar.

Çevrimiçi Kurslar bu yeni teknolojiyi kavramak için yapılandırılmış eğitimler sağlar. Microsoft Virtual Training Days etkinliklerinde SQL Server 2025 özel oturumları takip edebilirsiniz. Bunun yanında, Pluralsight ve Udemy gibi platformlarda SQL Server 2025 vektör aramalarına odaklanan kurslar mevcuttur.

Topluluk Kaynakları bilgi alışverişi için önemlidir. PASS (Professional Association for SQL Server) forumları ve yerel SQL Server kullanıcı grupları, deneyimli geliştiricilerle bağlantı kurmanızı sağlar. Türkiye’deki SQLEkibi ve Çağlar Özenç düzenli etkinliklerle güncel bilgiler sunar.

Blog ve Video İçerikleri pratik ipuçları için değerlidir. SQL Server ekibinin resmi blogu ve SQL Server vloggerlarının YouTube kanalları, vektör aramaları hakkında derinlemesine içerikler paylaşır.

Bununla birlikte, Azure OpenAI Service dokümantasyonu da incelenmesi gereken kaynaklardandır. Azure OpenAI ile SQL Server 2025 entegrasyonu hakkında ayrıntılı örnekler ve en iyi uygulamalar bulabilirsiniz.

Dolayısıyla, SQL Server 2025’in vektör yeteneklerini keşfetmek için temel kaynakları kullanarak kendi öğrenme yolculuğunuzu oluşturabilirsiniz.

Referanslar

[1] – https://www.oracle.com/tr/database/vector-database/
[2] – https://learn.microsoft.com/en-us/data-engineering/playbook/solutions/vector-database/
[3] – https://cloudrede.com/insights/sql/ai-integration-performance-boosts-sql-server-2025/
[4] – https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/blog/2025/01/15/the-year-ahead-for-sql-server-ground-to-cloud-to-fabric/
[5] – https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/blog/2024/11/19/announcing-microsoft-sql-server-2025-apply-for-the-preview-for-the-enterprise-ai-ready-database/
[6] – https://blog.purestorage.com/purely-technical/introducing-sql-server-2025-enterprise-ready-ai/
[7] – https://www.linkedin.com/pulse/sql-server-2025-everything-you-need-know-jackson-andrew-aginf
[8] – https://www.mssqltips.com/webcast/get-ready-for-sql-server-2025/
[9] – https://www.linkedin.com/pulse/sql-server-2025-revolutionizing-ai-integration-vector-marty-nickel-xyd4c