# Embedding nedir? Anlamı sayıya çevirmek — QANATONE > Embedding, bir metni ya da görseli anlamını koruyan bir sayı listesine çevirmektir. Anlamca yakın içerikler yakın sayılarla temsil edilir. Kaynak: https://www.qanatone.com/nedir/embedding-nedir/ --- [Nedir](https://www.qanatone.com/nedir/) # Embedding nedir? Anlamı sayıya çevirmek 15 Eyl 2026 2 dk okuma Mimari · Embedding Embedding, bir metni ya da görseli anlamını koruyan bir sayı listesine çevirmektir. Anlamca yakın içerikler yakın sayılarla temsil edilir. ## Embedding nedir? Bilgisayar anlamı doğrudan kavrayamaz, sayılarla çalışır. Embedding, bir metni (ya da görseli, sesi) yüzlerce veya binlerce sayıdan oluşan bir listeye, yani bir vektöre çevirir. Bu dönüşümü yapan modele embedding modeli denir. Vektördeki tek tek sayılar insan için bir şey ifade etmez; önemli olan vektörlerin birbirine göre konumudur. ## Anlam nasıl sayıya dönüşür? Bunu bir harita gibi düşünebilirsiniz. Embedding modeli her metne çok boyutlu bir uzayda bir konum verir ve anlamca yakın metinler yakın noktalara düşer. "Kira sözleşmesini feshetmek" ile "ev sahibiyle anlaşmayı bitirmek" ortak kelime taşımasa da yan yana durur. "Kira" ile "banka faizi" ise birbirinden uzak kalır. İki vektörün ne kadar benzediği genellikle kosinüs benzerliği adlı bir ölçüyle hesaplanır. Sonuç 1'e yaklaştıkça iki içerik anlamca birbirine yaklaşır. ## Nerelerde kullanılır? - Anlamsal arama: kullanıcının yazdığı kelimeler belgede birebir geçmese de doğru belgeyi bulmak. - [RAG](https://www.qanatone.com/nedir/rag-nedir/): soruya en uygun belge parçalarını seçip dil modeline vermek. - Öneri sistemleri: benzer ürünleri ve benzer içerikleri bulmak. - Kümeleme ve sınıflandırma: binlerce müşteri yorumunu konulara ayırmak, tekrar eden destek taleplerini tespit etmek. Yapay zekâ destekli aramalar da içeriği anlam üzerinden eşleştirir. Bir soruya açık ve doğrudan cevap veren sayfalar bu yüzden bu aramalarda daha kolay seçilir; [GEO](https://www.qanatone.com/hizmetler/geo/) çalışması bu mantığa dayanır. ## Vektörler nerede saklanır? Birkaç yüz belge için vektörleri basit bir dosyada tutmak yeter. Sayı milyonlara çıkınca en yakın vektörleri hızla bulmak için [vektör veritabanı](https://www.qanatone.com/nedir/vektor-veritabani-nedir/) kullanılır. Bir uyarı: aynı sistemde sorgular ve belgeler aynı embedding modeliyle vektöre çevrilmelidir. Farklı modellerin ürettiği vektörler farklı haritalarda durur ve birbiriyle karşılaştırılamaz. ## Diğer yazılar [Rehber · Yapay Zekâ Araçları ### En iyi yapay zekâ hangisi? Doğru aracı seçme rehberi 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/en-iyi-yapay-zeka/)[Prompt · Few-shot ### Few-shot prompting nedir? Örnekle öğretmek 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/few-shot-nedir/)[Model Eğitimi · Fine-tuning ### Fine-tuning nedir, ne zaman gerekir? 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/fine-tuning-nedir/)[Mimari · Memory ### Yapay zekâda memory (hafıza) nedir? 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/ai-memory-nedir/)[Uygulama · Function Calling ### Function calling nedir? Modelin araç kullanması 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/function-calling-nedir/)[Güvenlik · Guardrail ### Guardrail nedir? Yapay zekânın güvenlik bariyerleri 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/guardrail-nedir/)[Güvenilirlik · Halüsinasyon ### Yapay zekâ halüsinasyonu nedir, neden olur? 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/halusinasyon-nedir/)[Altyapı · Inference ### Inference nedir? Eğitilmiş modelin çalışması 15 Eyl 2026 · 2 dk](https://www.qanatone.com/nedir/inference-nedir/)