Arama türünü belirtir. Üç seçenekten biri seçilmelidir:
Vector Search: Vector Search, kullanıcının sorgusunu ve belgeleri çok boyutlu vektörlere çevirerek, anlamsal benzerlik üzerinden en yakın içerikleri bulmayı sağlar. Bu yöntem sayesinde, sorguda kullanılan kelimeler belgede birebir geçmese bile, anlam olarak benzer içerikler tespit edilebilir.
Örnek: “müşteri memnuniyeti nasıl artırılır?” sorusuna, “kullanıcı deneyimini geliştirme yolları” başlıklı bir doküman dönebilir.
Exact Vector Search: Exact Vector Search, Vector Search ile benzer şekilde vektör tabanlı çalışır; ancak doğruluk oranını artırmak amacıyla, sorgu ve belge arasındaki eşleşmelerde daha katı eşik değerleri uygulanır. Bu sayede sadece gerçekten çok yakın (neredeyse birebir) anlamsal eşleşmelere sahip belgeler sonuç olarak sunulur.
Daha hassas ve düşük hata toleransına sahip arama senaryoları için tercih edilir.
RAG Search: RAG Search, kullanıcıdan gelen sorguya en yakın belgeleri vektörel arama ile bulur ve bu belgeleri bir yapay zeka modeline (örneğin OpenAI) aktararak doğal dilde yanıt üretir.
Bu yöntem yalnızca belge bulmakla kalmaz; aynı zamanda belgelerden anlam çıkararak soru-cevap formatında zengin ve açıklayıcı yanıtlar üretir.
Query
Aranacak metinsel ifade.
Örnek: "İzmir"
Limit (Opsiyonel)
Döndürülecek maksimum sonuç sayısıdır.
Sadece Vector Search ve Exact Vector Search için geçerlidir.
Belirtilmezse varsayılan olarak 5 sonuç döner.
Collection Name (Opsiyonel)
Aramanın yapılacağı özel koleksiyonun adıdır.
Belirtilirse sadece bu koleksiyon içinde arama yapılır.
