{"id":25835730,"url":"https://github.com/hediyeorhan/vectorstore","last_synced_at":"2025-07-06T08:05:59.800Z","repository":{"id":278746534,"uuid":"936647117","full_name":"hediyeorhan/VectorStore","owner":"hediyeorhan","description":null,"archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-02-24T13:52:44.000Z","size":6405,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-03-01T01:33:12.485Z","etag":null,"topics":["artificial-intelligence","chromadb","documents","gemini","gemini-api","huggingfaceembeddings","similarity-search","vector","vector-database","vectorstore"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/hediyeorhan.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2025-02-21T12:50:58.000Z","updated_at":"2025-02-24T13:52:53.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-02-21T13:37:38.843Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/hediyeorhan/VectorStore","commit_stats":null,"previous_names":["hediyeorhan/vectorstore"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/hediyeorhan/VectorStore","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/hediyeorhan%2FVectorStore","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/hediyeorhan%2FVectorStore/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/hediyeorhan%2FVectorStore/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/hediyeorhan%2FVectorStore/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/hediyeorhan","download_url":"https://codeload.github.com/hediyeorhan/VectorStore/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/hediyeorhan%2FVectorStore/sbom","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":263868246,"owners_count":23522317,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["artificial-intelligence","chromadb","documents","gemini","gemini-api","huggingfaceembeddings","similarity-search","vector","vector-database","vectorstore"],"created_at":"2025-03-01T01:33:40.397Z","updated_at":"2025-07-06T08:05:59.774Z","avatar_url":"https://github.com/hediyeorhan.png","language":"Python","readme":"# VectorStore\n\nBu çalışmada Google AI tarafından geliştirilen yapay zekâ Gemini API'ı kullanılarak vector store ile bir proje geliştirilmiştir. \n\nProjede __.env__ dosyasında içeriğinde şu veriler bulunmaktadır.\n\n• GEMINI_API_KEY=\n\n• LANGCHAIN_API_KEY=\n\n• LANGCHAIN_TRACING_V2=true\n\n• LANGCHAIN_PROJECT=PROJECT_NAME\n\nProjede, Gemini AI ile birlikte Langchain framework'ü kullanılmıştır. Langchain, büyük dil modelleri ile uygulama geliştirilmesinde kullanılmaktadır. Zincir yapısında LLM'lerin birbirleri ile ve insanlar ile konuşmasını sağlamaktadır. Doküman okuma, yükleme, embedding işlemleri ve vektör database işlemleri için langchain framework'ünden faydalanılmıştır. LangChain, LLM'ler ile entegrasyon sağlayarak özelleştirilmiş sorgu yönetimi sunmaktadır.\n\n\u003ch3\u003e Vector Store \u003c/h3\u003e\n\n\u003cbr\u003e\nElimizde birçok veri / bilgi olduğunda en alakalı / mantıklı cevabı vermeyi sağlamaktadır. Vektörleştirme işlemi için ayrı embedding modelleri kullanılmaktadır.  Bu vektörler vector store'da kayıt edilmektedir.\n\nBu çalışmada embedding fonksiyonu olarak __HuggingFaceEmbeddings__ kullanılmıştır.\n\u003cbr\u003e\nÇalışmada vektör veri tabanı olarak Chroma kullanılmıştır. Chroma open source bir vektör veri tabanıdır.\n\u003cbr\u003e\nKullanılan dökümanlar kod içerisinde de tanımlanabilmektedir. Bir dosyadan da yüklenebilmektedir. Her iki örnek kod dosyasında mevcuttur.\n\n\u003cbr\u003e\n\nÇalışmada langchain kullanılarak temel bir RAG mantığı kodlanmıştır. LLM'ler vector store kullanarak özelleştirilmiştir. Böylece kendi dökümanımızdaki veriler okunarak LLM'in istenilen cevapları vermesi sağlanmaktadır. Vector store'lar __similarity search__ ile dökümandaki benzer veriyi çıktı olarak sunmaktadır.\n\nÇalışmanın örnek çıktıları Şekil 1 ve Şekil 2'de görülmektedir.\n\n\u003cbr\u003e\n\u003cdiv align=\"center\"\u003e\n\u003cimg src=\"https://github.com/user-attachments/assets/c5256344-4110-45ec-bc35-b37c2d3e7310\" alt=\"image\"\u003e\n\u003c/div\u003e\nŞekil 1. Örnek çıktı\n\n\u003cbr\u003e\n\u003cbr\u003e\n\n\n\u003cdiv align=\"center\"\u003e\n\u003cimg src=\"https://github.com/user-attachments/assets/a316d309-76ab-4f7c-b7d1-319eef947d08\" alt=\"image\"\u003e\n\u003c/div\u003e\n\nŞekil 2. Örnek çıktı\n","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fhediyeorhan%2Fvectorstore","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fhediyeorhan%2Fvectorstore","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fhediyeorhan%2Fvectorstore/lists"}