Google, MUVERA adlı yeni algoritmasıyla arama sistemlerini hem hız hem de doğruluk açısından yeniden şekillendiriyor. Bu sistem sayesinde artık kullanıcıların sorguları yalnızca kelime eşleşmesine göre değil, sorgunun taşıdığı anlam ve niyet doğrultusunda değerlendiriliyor. MUVERA, çoklu vektör yapısıyla karmaşık ilişkileri algılayabiliyor ve arama sonuçlarını buna göre filtreliyor. Böylece örneğin yalnızca “spor ayakkabı” kelimesini içeren bir ürün sayfası değil, gerçekten “diz ağrısı olanlar için rahat tabanlı spor ayakkabı” öneren içerikler üst sıralara çıkıyor.
MUVERA Algoritması Nedir?
MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Approximation), Google tarafından geliştirilen ve arama sonuçlarında hem hız hem de anlamlılık sağlayan yeni nesil bir algoritmadır. Bu sistem, kullanıcıların sorgularını yalnızca tek bir vektöre indirgemek yerine, çoklu vektörlerle temsil eder. Ancak bu çoklu temsilleri, sabit boyutlu bir özet hâline getirerek sistemin hızlı çalışmasını da mümkün kılar.
Önceki algoritmalarda bir arama sorgusu tek bir vektör ile temsil edilirdi. Bu da sistemin hızlı yanıt vermesini sağlasa da sorgunun altındaki gerçek anlam çoğu zaman gözden kaçardı. Örneğin, “öğrenciler için uygun ergonomik sandalye” aramasında, sistem sadece “sandalye” ve “öğrenci” gibi kelimelere odaklanabilir; ergonomiyle ilgisi olmayan sonuçlar gösterebilirdi.
MUVERA bu sorunu çözmek için geliştirilmiştir. Kullanıcının sorgusu çok katmanlı olarak ele alınır. Her kelime ya da kavram ayrı ayrı vektörlerle ifade edilir. Bu vektörler daha sonra FDE (Fixed Dimensional Encoding) yöntemiyle sabit boyutlu bir temsile dönüştürülür. Böylece sistem, çoklu anlamları koruyarak tek vektör gibi hızlı çalışabilir.
FDE Nedir? MUVERA Neden Bu Kadar Hızlı?
FDE (Fixed Dimensional Encoding), MUVERA’nın çoklu vektörleri tek bir sabit boyutlu vektöre indirgemesini sağlayan özel bir temsil yöntemidir. Bu sayede sistem, çoklu anlam katmanlarını kaybetmeden hızlı karşılaştırmalar yapabilir. FDE, MUVERA’nın hem ölçeklenebilir hem de yüksek doğruluklu olmasının temel nedenidir.
Geleneksel Problem: Çoklu Vektör Yavaşlığı
Çoklu vektör sistemlerinde her sorgu veya belge birden fazla vektörle temsil edilir. Örneğin:
“diz”, “ağrısı”, “için”, “ayakkabı”, “önerisi” → 5 ayrı vektör
Bunların tek tek karşılaştırılması büyük bir hesaplama yükü oluşturur. Bu yüzden geleneksel sistemlerde yavaşlık ve aşırı kaynak tüketimi sorun olur.
MUVERA’nın Çözümü: Sabit Boyutlu Kodlama
MUVERA, tüm bu çoklu vektörleri FDE yöntemiyle tek bir sabit uzunluktaki vektöre sıkıştırır. Bu yeni temsil:
- Veri tipine bağlı değildir.
- Hızlıca karşılaştırılabilir.
- Chamfer benzerliğine oldukça yakın sonuç verir.
FDE Nasıl Çalışır?
- Çok sayıda küçük vektör, belirli uzay dilimlerine bölünür.
- Her bölgeye düşen vektörlerin koordinatları toplanır ya da ortalanır.
- Elde edilen sayılar sabit boyutlu bir vektöre yerleştirilir.
- Bu tek vektör artık çoklu yapının yerine geçer.
Sonuç olarak FDE sayesinde MUVERA, tek vektörlü sistemlerin hızına yaklaşır; ama çoklu vektörlerin sunduğu derin anlamı da korur.
- %90’a kadar daha düşük gecikme süresi (latency)
- Aynı doğrulukla 5 ila 20 kat daha az belge tarama
- Mevcut MIPS algoritmalarıyla uyumluluk
Bu nedenle MUVERA, büyük ölçekli uygulamalarda gerçek zamanlı performans sunabilir.
MUVERA Nasıl Çalışır?
MUVERA, bir arama sorgusunu parçalara ayırarak önce hız, sonra anlam doğruluğu esasına göre çalışan çok katmanlı bir sistemdir. Bu işlem dört ana aşamada gerçekleşir:
- Sorgu, Çoklu Vektörlere Ayrılır: Her sorgu kelime kelime veya kavram kavram temsil edilir. Örneğin, “diz ağrısı için spor ayakkabı önerisi” ifadesi; sağlık durumu (“diz ağrısı”), ürün kategorisi (“spor ayakkabı”) ve içerik tipi (“öneri”) gibi parçalara bölünür. Böylece sorgunun tüm anlam katmanları sistem tarafından tanınır.
- FDE (Fixed Dimensional Encoding) Uygulanır: Parçalanan bu çoklu vektörler, sabit boyutlu tek bir temsile dönüştürülür. Bu sayede sistem, çoklu anlamları korurken tek vektörlü gibi hızlı çalışabilir. FDE, MUVERA’nın hem performans hem de bağlamsal doğruluk kazanmasındaki kilit teknolojidir.
- İlk Eşleşme Yapılır: Sistemin veri tabanında bulunan içerikler, aynı sabit boyutlu temsil ile karşılaştırılır. Bu noktada “ilgi çekici olabilecek” belgeler ilk filtrelemeyle belirlenir. Hız burada devrededir: Sistem saniyeler içinde yüzbinlerce belgeyi tarayabilir.
- Chamfer Benzerliğiyle Yeniden Sıralama: İlk elemeden geçen içerikler, bu kez çok daha hassas bir yöntemle değerlendirilir: Chamfer benzerliği. Burada içerikler artık orijinal çoklu vektör yapılarıyla eşleştirilir. Hangi belgenin sorgunun tüm anlam boyutlarına en iyi karşılık verdiği hesaplanır ve sıralama buna göre yapılır.
Örnek: Bir kullanıcı “yağmurlu havada yürüyüşe uygun rahat ayakkabı” aradığında, MUVERA sadece içinde “yağmur” ve “ayakkabı” geçen sayfaları değil; gerçekten bu ihtiyaca yönelik üretilmiş, kaymaz tabanlı, su geçirmez ayakkabıları tanıtan sayfaları üst sıralara çıkarır.
Chamfer Benzerliği: MUVERA’nın Derin Eşleştirme Mekanizması
Chamfer benzerliği, MUVERA’nın çoklu vektör yapılar arasında gerçek anlam benzerliğini ölçmek için kullandığı özel bir karşılaştırma yöntemidir. Bu yöntem, sorgunun her bir bileşenini (kelime, kavram, bağlam parçası) belge içindeki en yakın anlamlı eşle karşılaştırır ve tüm benzerlikleri topluca değerlendirir. Sonuç: sadece kelime değil, niyet ve yapı açısından da benzer içerikler öne çıkar.
Chamfer benzerliği; sorgudaki her vektörü, belgede en yakın anlamlı vektörle eşleştirerek çalışır. Yani:
- Sorgu = “diz ağrısı için ayakkabı önerisi”
- Belgede “yumuşak tabanlı koşu ayakkabıları eklem desteği sunar” yazıyor.
Bu iki yapıda kelimeler aynı olmasa da içerik örtüşüyorsa Chamfer benzerliği bunu yakalar.
Her sorgu vektörü için:
- En yakın belge vektörü bulunur.
- Benzerlik puanı hesaplanır.
- Tüm puanlar toplanarak genel benzerlik skoru çıkarılır.
Peki, bu neden önemli? Çünkü klasik yöntemlerde (dot product vb.), sadece “benzer kelimeler” eşleştirilirdi. Ancak kullanıcı niyeti genellikle kelimelerden ibaret değildir.
MUVERA ve RankEmbed: Hangisi Daha Derin Anlıyor?
MUVERA, Google’ın daha önce kullandığı RankEmbed modelinin sınırlı kaldığı alanlarda yüksek doğruluk ve esneklik sunan yeni nesil bir algoritmadır. RankEmbed hem sorguyu hem de belgeyi vektör uzayına yerleştirerek bunları doğrusal benzerlik üzerinden (dot product) karşılaştırır. Bu yöntem yaygın sorgularda hızlı ve etkili olsa da az sayıda yapılan veya çok özel sorgularda (“tail queries”) yetersiz kalabilir.
RankEmbed modeli bir tür çift kodlayıcı (dual encoder) sistemdi. Sorgu ve belge ayrı ayrı kodlanır, sonra bunlar embedding uzayında birleştirilirdi. Bu sayede sistem hızlı çalışırdı ama benzerliğin sadece vektör uzaklığına bakarak değerlendirilmesi, daha karmaşık bağlamları anlamakta zorlanmasına neden olurdu.
MUVERA ise bu sınırı çoklu vektör sistemiyle aşıyor. Her belge veya sorgu artık tek bir vektörle değil, birden fazla anlam boyutuyla temsil ediliyor. Örneğin “orta kalınlıkta kadife ceket erkek” gibi bir aramada, MUVERA yalnızca kelime eşleşmesine değil; ürün tipi, hedef kitle ve niteliklerin kombinasyonuna da bakıyor.
| Özellik | RankEmbed | MUVERA |
|---|---|---|
| Temsil Şekli | Tek vektör | Çoklu vektör (FDE ile sadeleştirilmiş) |
| Performans | Yaygın sorgularda iyi | Özel sorgularda da güçlü |
| Anlam Derinliği | Düşük – kelime eşleşmesi odaklı | Yüksek – niyet ve bağlam odaklı |
| Hız | Yüksek | FDE sayesinde yüksek |
| Doğruluk | Orta | Yüksek |
Sonuç olarak, MUVERA sadece aradığımız kelimeyi değil, neyi neden aradığımızı anlamaya çalışan daha gelişmiş bir sistem sunuyor. Bu da içerik üreticileri için yalnızca anahtar kelimeye değil, sorgunun niyetine de odaklanma zorunluluğu doğuruyor.
Aramadan Öte: MUVERA’nın Farklı Alanlardaki Potansiyeli
MUVERA algoritması sadece arama motorlarında değil; öneri sistemleri, doğal dil işleme (NLP) uygulamaları ve büyük veri analizlerinde de kullanılabilecek bir yapıya sahiptir. Google, MUVERA’nın altyapı dostu ve esnek yapısı sayesinde YouTube, Google News ve hatta sohbet sistemleri gibi farklı ürünlerde de kullanılabileceğini vurguluyor.
Öneri Sistemlerinde Kullanım
YouTube gibi öneri sistemleri, bir kullanıcının geçmişte izlediği içeriklere benzer videoları bulmak için karmaşık sorgular oluşturur. Bu sorgular genellikle doğrudan ifade edilmez (örneğin kullanıcı “film önerisi” yazmaz), ama sistem davranıştan anlam çıkarır. MUVERA bu gibi örtük (implicit) sorguları anlamlandırmakta ve bağlamsal öneriler sunmakta etkili olabilir.
Örnek: Kullanıcının geçmişte izlediği videolar doğa yürüyüşü, kamp malzemeleri ve sessiz vlog’larsa; MUVERA bu içerikleri çoklu vektörle temsil ederek, sadece “kamp” kelimesi geçen değil, “doğa içinde deneyim sunan” içerikleri önerir.
Doğal Dil İşleme (NLP) Uygulamalarında
MUVERA’nın çoklu vektör yaklaşımı, özellikle soru-cevap sistemleri, metin özetleme ve belge eşleştirme gibi alanlarda da kullanılabilir. Çünkü bu alanlarda “anlamı parçalara ayırmak” ve bu parçaları yeniden birleştirerek doğru karşılığı bulmak kritik önemdedir.
Örnek: Bir kullanıcı “çocuklar için öğretici çizgi film öner” diye sorduğunda, sistem yalnızca “çizgi film” geçen sayfaları değil; “eğitici içerik”, “çocuklara uygunluk”, “hikâye yapısı” gibi çeşitli katmanları tanıyarak daha uygun yanıtlar sunabilir.
SEO Açısından MUVERA: Sadece Eşleşme Değil, Anlam Kazandırma
MUVERA algoritması, kelimelerin geçip geçmediğine değil, içerikte gerçekten ne söylendiğine ve neye hizmet ettiğine odaklanıyor. Bu da SEO uzmanları için yalnızca “anahtar kelime” odaklı içerik üretiminin artık yeterli olmadığını açıkça ortaya koyuyor.
Önceki algoritmalar; “sorguda geçen kelimeler içerikte geçiyor mu?” sorusuna bakıyordu. Bu yüzden “kadife ceket erkek medium” gibi bir sorguda yalnızca “kadife” ve “medium” geçen içerikler üst sıralara çıkabiliyordu.
Ancak bu içeriklerin gerçekten ürünü sunup sunmadığı önemli değildi. MUVERA, sorgunun taşıdığı niyeti ve bağlamı çözümlemeye çalışır. Bu yüzden ürün içeriği sadece “kadife ceket” dememeli, “orta beden erkekler için slim-fit kadife ceket” gibi bir ihtiyaçla örtüşmeli.
Kaynakça
Jayaram, R., & Dhulipala, L. (2025, June 25). MUVERA: Making multi-vector retrieval as fast as single-vector search. Google Research. https://research.google/blog/muvera-making-multi-vector-retrieval-as-fast-as-single-vector-search/
