Langchain’da Bir Embedding Modelinin Dimesion Değerini Nasıl Öğrenebiliriz (2026)

Merhaba, Bugün Sizlere Langchain’da bir embedding modelinin dimesion değerini nasıl öğrenebileceğimizi göstereceğim

https://reference.langchain.com/og/python/langchain-tests/integration_tests/vectorstores/EMBEDDING_SIZE

❓Dimesion Ne Demek

Yapay zeka modellerinde, karmaşık veriler vektör adı verilen sayı dizilerine dönüştürülür.

Her bir “boyut”, o verinin belirli bir özelliğini veya anlam katmanını temsil eden sayısal bir değerdir.

Örnek: Bir kişiyi tarif ederken boy, kilo ve yaş özelliklerini kullanırsak, bu kişiyi [180, 75, 30] şeklinde 3 boyutlu bir vektörle temsil etmiş oluruz.

Yapay Zekada: Modern dil modellerinde bu sayı listeleri (embedding’ler) çok daha uzundur. Örneğin, bir kelime 768 veya 1536 farklı sayısal değerle (boyutla) tanımlanabilir; bu da modelin o kelimenin anlamını, bağlamını ve diğer kelimelerle ilişkisini çok daha detaylı kavramasını sağlar.

❓LangChain’de Dimension Değeri Neden Önemlidir?

LangChain, büyük dil modellerini (LLM) harici veri kaynaklarına bağlarken bu boyut değerlerini kritik bir “eşleşme anahtarı” olarak kullanır.

Vektör Veritabanı Uyumluluğu: LangChain ile oluşturduğunuz verileri bir Vektör Veritabanına (Pinecone, Milvus vb.) kaydederken, veritabanındaki boyut değeri ile kullandığınız Embedding modelinin çıktı boyutunun birebir aynı olması zorunludur. Eğer model 1536 boyut üretiyor ama veritabanı 1024 boyut bekliyorsa sistem hata verir.

Anlamsal Hassasiyet: Daha yüksek boyutlu vektörler genellikle metnin anlamını daha ince detaylarıyla yakalayabilir ancak bu durum işlem maliyetini ve depolama ihtiyacını artırır.

Model Seçimi ve Yapılandırma: OpenAI’ın text-embedding-3-large gibi yeni modellerinde, LangChain üzerinden dimensions parametresini kullanarak çıktı boyutunu ihtiyaca göre (örneğin 3072'den 1024'e) düşürebilirsiniz. Bu, performansı optimize etmek için kullanılır.

🚨 Makaleyi Okumadan Önce Dikkat Etmeniz Gerekenler

⚠️ Bu işlemlerden önce, bilgisayarınızda ollama platformu kurulu olmalıdır

⚠️Ollama’da yer alan ‘qwen3-embedding’ embedding modelinin kurulmuş olması gerekiyor

⚠️ Aşağıdaki paketler yüklenmiş olmalıdır

langchain_ollama

🛠️İşlemler

➤ main.py adında bir dosya yaratın ve aşağıdaki kodu yazınız

from langchain_ollama.embeddings import OllamaEmbeddings

ollama_model_str = "qwen3-embedding"
embedding_model = OllamaEmbeddings(model=ollama_model_str)

# Bir örnek metin için embedding oluşturup uzunluğunu yazdırın
sample_vector = embedding_model.embed_query("test")
print(f"Dimension: {len(sample_vector)}")

📟 Terminal Çıktısı

Dimension: 4096

✅ Bu işlemde, qwen3-embedding modelinin dimesion değerinin 4096 olduğunu öğrenmiş olduk

Eğer başka bir embedding modelinin dimesion değerini öğrenmek istiyorsanız kodu ona göre düzenleyiniz (sadece modelin ismini değiştirmeniz yeterlidir)

🗃️ Kaynaklar

[embed]Deep Dive into LangChain Models: The Core of AI Interactions Introductionmedium.com

[embed]Vectors for ML - GeeksforGeeks Your All-in-One Learning Portal: GeeksforGeeks is a comprehensive educational platform that empowers learners across…www.geeksforgeeks.org

[embed]Langchain Embeddings and Vector Stores Embeddingsmedium.com

[embed]dimensions | langchain_openai Python API reference for embeddings.base.OpenAIEmbeddings.dimensions in langchain_openai. Part of the LangChain…reference.langchain.com

[embed]dims | langgraph_cli Python API reference for schemas.IndexConfig.dims in langgraph_cli. Part of the LangChain ecosystem.reference.langchain.com