# Embedding (Gömme Vektörü)

> Embedding (gömme vektörü), bir metnin, görselin veya başka bir verinin anlamını yüzlerce boyutlu bir sayı dizisi olarak temsil eden matematiksel gösterimdir. Anlamca yakın içerikler vektör uzayında birbirine yakın konumlanır. Semantik arama, RAG ve öneri sistemleri benzerlik hesaplamalarını bu vektörler üzerinden yapar.

Kaynak: https://promptfront.com.tr/sozluk/embedding
Yayıncı: PromptFront GEO & AEO Sözlüğü (https://promptfront.com.tr/sozluk)

---

**Embedding (gömme vektörü)**, bir metnin, görselin veya başka bir verinin anlamını yüzlerce, hatta binlerce boyutlu bir sayı dizisi olarak temsil eden matematiksel gösterimdir. Anlamca yakın içerikler bu vektör uzayında birbirine yakın konumlanır: "diş kliniği" ile "ağız ve diş sağlığı merkezi" neredeyse komşudur. Semantik aramanın ve RAG mimarilerinin temel yapı taşıdır.

## Embedding nasıl üretilir?

Embedding'i, bu iş için eğitilmiş özel modeller üretir. Metin önce token'lara ayrılır, ardından model metnin bütününü sabit uzunlukta bir vektöre dönüştürür; benzer anlamlı metinler benzer vektörler alır. OpenAI ve Google gibi sağlayıcılar bu modelleri API olarak sunar; teknik ayrıntılar için [OpenAI dokümantasyonuna](https://platform.openai.com/docs) bakılabilir.

## Embedding nerelerde kullanılır?

Başlıca kullanım alanları şunlardır:

1. **Semantik arama:** Sorgu ile içerik, kelime değil anlam üzerinden eşleştirilir.
2. **[RAG](/sozluk/rag):** Soruya en yakın belge parçaları getirilip dil modeline verilir.
3. **Öneri sistemleri:** Benzer ürün veya içeriklerin bulunması.
4. **Kümeleme ve tekilleştirme:** Aynı konudaki içeriklerin gruplanması.

## Embedding GEO'yu nasıl etkiler?

Cevap motorları sayfanızı anahtar kelimeyle değil, anlam vektörüyle temsil eder; içeriğiniz kullanıcı sorusuna anlamca ne kadar yakınsa getirilme olasılığı o kadar artar. Bu yüzden her bölümün tek bir konuya odaklanması ve soruyu net biçimde cevaplaması gerekir — dağınık, her şeyden bahseden sayfalar vektör uzayında hiçbir soruya yakın düşmez. Modellerin kaynak seçme süreci için [ChatGPT işletmeleri nasıl seçiyor](/rehber/chatgpt-isletmeleri-nasil-seciyor) rehberine, format önerileri için [AEO](/sozluk/aeo) maddesine bakabilirsiniz.

İlgili terimler: https://promptfront.com.tr/sozluk/semantik-arama, https://promptfront.com.tr/sozluk/vektor-veritabani, https://promptfront.com.tr/sozluk/rag, https://promptfront.com.tr/sozluk/token, https://promptfront.com.tr/sozluk/llm