GSP1297

Genel Bakış

Vertex AI Vector Search, semantik arama ve anahtar kelime aramasını (Jeton tabanlı arama olarak da adlandırılır.) birleştiren ve bilgiyi getirme (IR) alanında popüler bir mimari kalıp olan karma aramayı destekler. Geliştiriciler, karma aramayla iki yöntemin en güçlü yönlerini bir araya getirerek arama kalitesini artırabilir.

Bu laboratuvarda, Google ürünleri veri kümesiyle karma aramayı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Laboratuvarın sonunda karma aramayla jeton tabanlı aramanın sonuçlarını karşılaştıracaksınız.

Laboratuvarı başlattığınızda laboratuvar ortamında bulacağınız kaynaklar aşağıdaki diyagramda sıralanmıştır.

Laboratuvarın sonunda bu mimariyi kullanarak çeşitli görevleri gerçekleştirmiş olacaksınız.

Aşağıdaki tabloda, laboratuvar mimarisiyle ilgili görevler ayrıntılı olarak açıklanmıştır.

Numaralı Görev	Ayrıntı
1.	Not defterini Vertex AI Workbench'te açtıktan sonra çekirdeği seçin.
2.	Paketleri yükleme ve not defterini projeniz için yapılandırma: Geliştirici API'si ve Vertex AI aracılığıyla metin yerleştirme modeliyle çalışmak için Google Gen AI SDK'yı kullanacaksınız. Bunu yapmak için Python kitaplıklarını yüklemeniz ve laboratuvar boyunca bu kitaplıklara referans vermeniz gerekir. Ayrıca not defterini, laboratuvar başlatıldığında size sunulan projedeki kaynaklara (ör. Cloud Storage paketi) erişebilecek şekilde yapılandırmanız gerekir.
3.	Veri kümesini hazırlama: Bu görevde, Google Merch Shop ürünlerini içeren veri kümesi .csv dosyasını indirecek ve Pandas DataFrame'e ekleyeceksiniz.
4.	Jeton tabanlı aramayı kullanma: Metinden seyrek yerleştirmeler oluşturan bir model olan vektörleştiriciyi eğitecek ve daha sonra bunu veri kümesine uygulayacaksınız.
5.	Dizin uç noktası oluşturma: Vertex AI Vector Search'te karma aramayı kullanmadan önce dizin uç noktası oluşturmanız gerekir.
6.	Karma sorgu dizinini oluşturma ve uç noktaya dağıtma: Size sağlanan "text-embedding-005" modelini kullanarak veri kümenizdeki öğeler için yoğun yerleştirmeler oluşturacaksınız. Bu yerleştirmeler, karma dizin oluşturmak üzere seyrek yerleştirmelerle birleştirilir. Bu görev tamamlandıktan sonra karma dizini uç noktanıza dağıtacaksınız.
7.	Karma sorguyu çalıştırma: Dizin dağıtıldıktan sonra sorgu metninin seyrek yerleştirmelerini kapsayacak HybridQuery nesnesini oluşturmanız gerekir. Bundan sonra sorgunuzu çalıştırabilirsiniz.

Ön koşullar

Bu laboratuvara başlamadan önce şunlar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir:

• Python'da temel programlama
• Genel API kavramları
• Vertex AI Workbench'te Jupyter not defterinde Python kodu çalıştırma

Hedefler

Bu laboratuvardaki hedefleriniz:

• Vertex AI Vector Search'te karma aramayı kullanma
• Karma arama dizini oluşturup dağıtma
• Karma arama dizinini sorgulama

Kurulum ve şartlar

Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklamadan önce

Buradaki talimatları okuyun. Laboratuvarlar süreli olduğundan duraklatılamaz. Start Lab'i (Laboratuvarı başlat) tıkladığınızda başlayan zamanlayıcı, Google Cloud kaynaklarının ne süreyle kullanımınıza açık durumda kalacağını gösterir.

Bu uygulamalı laboratuvarı kullanarak, laboratuvar etkinliklerini simülasyon veya demo ortamı yerine gerçek bir bulut ortamında gerçekleştirebilirsiniz. Bunu yapabilmeniz için size yeni, geçici kimlik bilgileri verilir. Bu kimlik bilgilerini laboratuvar süresince Google Cloud'da oturum açmak ve Google Cloud'a erişmek için kullanabilirsiniz.

Bu laboratuvarı tamamlamak için gerekenler:

• Standart bir internet tarayıcısına erişim (Chrome Tarayıcı önerilir)

Not: Bu laboratuvarı çalıştırmak için tarayıcıyı gizli modda (önerilen) veya gizli tarama penceresinde açın. Aksi takdirde, kişisel hesabınızla öğrenci hesabınız arasında oluşabilecek çakışmalar nedeniyle kişisel hesabınızdan ek ücret alınabilir.

• Laboratuvarı tamamlamak için yeterli süre (Laboratuvarlar başlatıldıktan sonra duraklatılamaz.)

Not: Bu laboratuvar için yalnızca öğrenci hesabını kullanın. Farklı bir Google Cloud hesabı kullanırsanız bu hesaptan ödeme alınabilir.

Laboratuvarınızı başlatma ve Google Cloud Console'da oturum açma

1. Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklayın. Laboratuvar için ödeme yapmanız gerekiyorsa ödeme yöntemini seçebileceğiniz bir iletişim kutusu açılır. Soldaki "Laboratuvar ayrıntıları" panelinde şunlar yer alır:

   • "Google Cloud konsolunu aç" düğmesi
   • Kalan süre
   • Bu laboratuvarda kullanmanız gereken geçici kimlik bilgileri
   • Bu laboratuvarda ilerlemek için gerekebilecek diğer bilgiler

2. Google Cloud Console'u aç'ı tıklayın (veya Chrome Tarayıcı'yı kullanıyorsanız sağ tıklayıp Bağlantıyı gizli pencerede aç'ı seçin).

   Laboratuvar, kaynakları çalıştırır ve sonra "Oturum aç" sayfasını gösteren başka bir sekme açar.

   İpucu: Sekmeleri ayrı pencerelerde, yan yana açın.

   Not: Hesap seçin iletişim kutusunu görürseniz Başka bir hesap kullan'ı tıklayın.

3. Gerekirse aşağıdaki kullanıcı adını kopyalayıp Oturum açın iletişim kutusuna yapıştırın.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Kullanıcı adını "Laboratuvar ayrıntıları" panelinde de bulabilirsiniz.

4. İleri'yi tıklayın.

5. Aşağıdaki şifreyi kopyalayıp Hoş geldiniz iletişim kutusuna yapıştırın.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Şifreyi "Laboratuvar ayrıntıları" panelinde de bulabilirsiniz.

6. İleri'yi tıklayın.

   Önemli: Laboratuvarın sizinle paylaştığı giriş bilgilerini kullanmanız gerekir. Google Cloud hesabınızın kimlik bilgilerini kullanmayın. Not: Bu laboratuvarda kendi Google Cloud hesabınızı kullanabilmek için ek ücret ödemeniz gerekebilir.

7. Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:

   • Hükümler ve koşulları kabul edin.
   • Geçici bir hesap kullandığınızdan kurtarma seçenekleri veya iki faktörlü kimlik doğrulama eklemeyin.
   • Ücretsiz denemelere kaydolmayın.

Birkaç saniye sonra Google Cloud konsolu bu sekmede açılır.

Not: Google Cloud ürün ve hizmetlerine erişmek için gezinme menüsünü tıklayın veya Arama alanına hizmetin veya ürünün adını yazın.

1. görev: Not defterini Vertex AI Workbench'te açma ve çekirdek seçme

1. Google Cloud Console'un gezinme menüsünde () Vertex AI > Workbench (Çalışma Alanı) seçeneğini tıklayın.

2. örneğini bulun ve JupyterLab'i aç düğmesini tıklayın.

Workbench örneğinizin JupyterLab arayüzü, yeni bir tarayıcı sekmesinde açılır.

Not: JupyterLab'de not defteri görmüyorsanız örneği sıfırlamak için lütfen aşağıdaki ek adımları uygulayın:

1. JupyterLab'in tarayıcı sekmesini kapatın ve Workbench ana sayfasına dönün.

2. Örnek adının yanındaki onay kutusunu işaretleyin ve Reset'i (Sıfırla) tıklayın.

3. Open JupyterLab (JupyterLab'i aç) düğmesinin yeniden etkinleşmesinin ardından bir dakika bekleyin ve Open JupyterLab'i (JupyterLab'i aç) tıklayın.

1. dosyasını açın.

2. Select Kernel (Çekirdek Seç) iletişim kutusunda, kullanılabilir çekirdekler listesinden Python 3'ü seçin.

2. görev: Paketleri yükleme ve not defterini yapılandırma

Not defterini kullanmaya başlamak için ilk olarak "Create sparse embeddings" (Seyrek yerleştirmeler oluşturma) başlıklı 1. bölüme gidin.

Bu görevde gerekli Python paketlerini yükleyecek, çekirdek çalışma zamanını yeniden başlatacak, projenizi ve bölgenizi kullanacak şekilde not defterinizi yapılandıracak ve kitaplıkları içe aktaracaksınız.

1. Install packages, and configure the notebook (Paketleri yükleme ve not defterini yapılandırma) başlıklı 2. görevdeki hücreleri tamamlayın.

   Project ID (Proje kimliği) için , Location (Konum) için değişkenlerini kullanın. Bu değişkenler sizin için önceden doldurulmuş olabilir.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Paketleri yükleyin ve not defterini yapılandırın.

3. görev: Veri kümesini hazırlama

Bu görevde, veri kümesi .csv dosyasını indirip not defterinizde kullanıma hazırlayacaksınız.

1. Not defterinde Prepare the dataset (Veri kümesini hazırlama) başlıklı 3. görevdeki tüm hücreleri tamamlayın.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Veri kümesini hazırlayın.

4. görev: Seyrek yerleştirmeler oluşturma

Bu görevde, seyrek yerleştirme oluşturup veri kümesinde "Chrome Dino Pin" öğesini arayarak vektör tabanlı değerleri ve boyutları elde edeceksiniz. Veri kümesindeki diğer ürünler için de bu değerleri alacaksınız. Daha sonra bunları Workbench'teki items.json dosyasına kaydedip bu dosyayı Cloud Storage paketinize kopyalayacaksınız.

1. Not defterindeki Create sparse embedding (Seyrek yerleştirme oluşturma) görevini çalıştırın.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Seyrek yerleştirmeler oluşturun.

5. görev: Dizin uç noktası oluşturma

Şimdi not defterinin 2. bölümüne geçerek karma aramayı kullanacaksınız.

İlk olarak, bu görevde (5. görev) dizin uç noktası oluşturacaksınız.

1. Not defterindeki Create an index endpoint (Dizin uç noktası oluşturma) görevini çalıştırın.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Dizin uç noktası oluşturun.

6. görev: Karma dizin oluşturma ve uç noktaya dağıtma

Bu görevde, metin yerleştirme modelini alıp yoğun yerleştirmelerle ilgili örnek sorguyu öğeler için tek tek çalıştıracaksınız. Ardından bunları items.json dosyasında depolayacaksınız. Daha sonra bu dosyadan karma dizin oluşturup dizini uç noktaya dağıtacaksınız.

1. Not defterindeki Create the hybrid index and deploy it to the endpoint (Karma dizin oluşturma ve uç noktaya dağıtma) görevini çalıştırın.

Not: Karma dizinin oluşturulması yaklaşık 4-5 dakika sürer. Not: Karma dizinin dağıtılması 30 dakika sürer.

Karma dizinin dağıtılmasını beklerken Vertex AI > Vector Search > Index Endpoints (Vertex AI > Vector Search > Dizin Uç Noktaları) bölümüne giderek dağıtım işlemini takip edebilirsiniz.

Bu demoyu da inceleyebilirsiniz. Demo, vektör aramasının nasıl çalıştığını öğrenmenize, semantik ve karma aramayı keşfetmenize ve yeniden sıralamayı uygulamalı olarak görmenize yardımcı olacak gerçekçi bir örnek sunar. Bir hayvan, bitki, e-ticaret ürünü veya başka bir öğeye dair kısa bir açıklama girdiğinizde Vector Search kalan adımları sizin için tamamlar.

Önemli: Vertex AI > Vector Search'e giderek Vertex AI Vector Search'e erişip listelenen dizinlere ve dizin uç noktalarına erişmeniz gerekir. Kaynak oluşturma tamamlandığında durumun değiştiğini göreceksiniz.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Karma dizin oluşturun ve uç noktaya dağıtın.

7. görev: Karma sorgu çalıştırma

Bu görevde, yeni dağıttığınız karma dizinle bir karma sorgu çalıştırıp bu sorgunun sonuçlarını seyrek yerleştirmelerle karşılaştıracaksınız.

1. Not defterindeki Run a hybrid query (Karma sorgu çalıştırma) görevini çalıştırın.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Karma sorguyu çalıştırın.

Tebrikler!

Bu laboratuvarda, karma arama dizini oluşturmak, bu dizini dağıtmak ve seyrek yerleştirmelerle karşılaştırmak dahil olmak üzere Vertex AI Vector Search'te karma aramayı nasıl kullanacağınızı öğrendiniz.

Sonraki adımlar / Daha fazla bilgi

Gemini hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynakları inceleyin:

• Gemini'a Genel Bakış
• Vertex AI'da Üretken Yapay Zeka Belgeleri
• YouTube'da Üretken Yapay Zeka
• Vertex AI Tarif Defteri, üretken yapay zeka için özenle seçilmiş çok sayıda aranabilir not defteri içerir.
• Google Cloud Üretken Yapay Zeka deposundaki diğer not defterlerine ve örneklere göz atın.

Google Cloud eğitimi ve sertifikası

...Google Cloud teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur. Derslerimizde teknik becerilere odaklanırken en iyi uygulamalara da yer veriyoruz. Gerekli yetkinlik seviyesine hızlıca ulaşmanız ve öğrenim maceranızı sürdürebilmeniz için sizlere yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Temel kavramlardan ileri seviyeye kadar farklı eğitim programlarımız mevcut. Ayrıca, yoğun gündeminize uyması için talep üzerine sağlanan, canlı ve sanal eğitim alternatiflerimiz de var. Sertifikasyonlar ise Google Cloud teknolojilerindeki becerilerinizi ve uzmanlığınızı doğrulamanıza ve kanıtlamanıza yardımcı oluyor.

Kılavuzun Son Güncellenme Tarihi: 10 Temmuz 2025

Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 13 Haziran 2025

Telif Hakkı 2025 Google LLC. Tüm hakları saklıdır. Google ve Google logosu, Google LLC şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm şirket ve ürün adları ilişkili oldukları şirketlerin ticari markaları olabilir.