En İyi 7 Açık Kaynaklı Vektör Veritabanı: Faiss ve Chroma Karşılaştırması

Yapay zekâ ajanları ve modelleri giderek daha çok yüksek boyutlu veri alımına bağımlı hale geldikçe, açık kaynaklı bir vektör veritabanı seçimi kurumsal dağıtım için kritik önem kazanmaktadır.

En iyi 7 açık kaynaklı vektör veritabanını belirledik ve bunları ölçeklenebilirlik, performans ve gerçek dünya yapay zeka uygulamaları açısından karşılaştırdık:

Seçim kriterleri

Odaklanmış bir seçim sürecini sağlamak ve temel vektör veritabanı kullanım durumlarıyla uyumlu olmak için aşağıdaki kamuoyu tarafından doğrulanabilir kriterleri uyguladık:

• GitHub'da 10.000'den fazla yıldız.
• 100'den fazla katılımcı

Not: Tüm vektör veritabanları lisanslarını belirtmelidir.

Analiz edilen en iyi 7 açık kaynaklı vektör veritabanı

Redis (Redis-Search ve Redis-VSS)

Redis'in geniş çapta benimsenmesi ve bellek içi mimarisi, vektörleri filtrelerle birleştiren hibrit sorgular da dahil olmak üzere, hızlı ve büyük ölçekli vektör aramaları için onu oldukça uygun hale getiriyor.

Yüksek hacimli verilerde anında sonuç döndürmek üzere tasarlanmıştır; bu da onu, gerçek zamanlı öneri sistemleri veya düşük gecikmeli benzerlik aramaları gerektiren sohbet botları gibi yüksek verimlilik gerektiren yapay zeka uygulamaları için uygun bir seçim haline getirir.

Başlıca özellikler şunlardır:

• Bellek içi vektör arama: Gömülü vektörlerin yüksek hızda aranması için optimize edilmiştir.
• Hibrit sorgular : Anahtar-değer aramalarını vektör aramasıyla birleştirir. Redis 8.4, yerleşik puan birleştirme algoritmaları (RRF ve doğrusal kombinasyon dahil) aracılığıyla tam metin ve vektör sorgu sonuçlarını birleştiren yeni bir FT.HYBRID komutu tanıttı. ¹

Performans/benzersiz noktalar:

• Öneri sistemleri ve düşük gecikmeli yapay zeka uygulamaları için idealdir.

Şekil 1: Redis VB Diyagramı. ²

Facebook Yapay Zeka Benzerlik Araması (Faiss)

Faiss (Facebook/Meta tarafından) performans için optimize edilmiş bir kütüphanedir. Milyarlarca vektörü işleyebilir ve arama için GPU'lardan yararlanarak hızlı sorgu hızlarına olanak tanır.

Akademik ve endüstriyel alanlarda, büyük ölçekte indeksleme ve en yakın komşu arama işlemlerini entegre etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Faiss, özellikle makine öğrenimi/yapay zeka süreçlerine yüksek verimlilikte bir motorun entegre edilmesi gereken projeler için idealdir (örneğin, büyük ölçekli görüntü veya metin benzerliği aramaları).

Not: Faiss bağımsız bir veritabanı değildir ve kalıcılık veya kümeleme gibi özelliklerden yoksundur. Ham işlem hızına öncelik veren ve harici sistemlerin veri depolama ve yönetimini üstlenebildiği iş yükleri için en uygundur.

Başlıca özellikler şunlardır:

• Çok yönlü benzerlik arama: Yüksek boyutlu benzerlik araması için birden fazla yöntemi destekler (normalleştirilmiş vektörler için L2 Öklid, iç çarpım ve kosinüs).
• Sıkıştırılmış indeksler: Vektörleri sıkıştırmak için ikili vektör ve niceleme teknikleri sağlar, böylece doğruluk kaybını en aza indirerek verimli depolama imkanı sunar.
• Gelişmiş indeks yapıları: Büyük veri kümelerinde en yakın komşu sorgularını hızlandırmak için ham vektörlerin üzerine çeşitli indeksleme yapıları (örneğin, HNSW, NSG) uygular.
• GPU hızlandırma: CPU indekslerinin yerini alan ve bellek aktarımlarını otomatik olarak yöneten GPU uygulamaları sağlar.

Performans/benzersiz noktalar:

• Ölçeklenebilirlik : Disk üzerindeki indeksleri destekleyerek, RAM'e sığmayacak kadar büyük veri kümeleri de dahil olmak üzere, çok büyük vektör koleksiyonlarında arama yapabilme özelliğine sahiptir.
• Üretimde kullanım: Meta AI Research tarafından geliştirilen Faiss, büyük ölçekli benzerlik arama ve kümeleme görevlerinde üretimde kullanılmaktadır.
• Ayarlama araçları : Hem araştırma deneyleri hem de üretim ortamları için uygun hale getiren, kullanıma hazır değerlendirme ve parametre ayarlama araçlarıyla birlikte gelir.

Milvus

Milvus, endüstriyel yapay zeka uygulamalarına sahip ve aktif bir topluluğa sahip açık kaynaklı bir platformdur. Kullanıcının indeksleme ve hata toleransına ihtiyaç duyduğu üretim ortamlarına (örneğin, büyük öneri sistemleri, video/görüntü arama veya büyük vektör veri kümelerini işleyen herhangi bir yapay zeka iş yükü) odaklanmıştır.

Çoğaltma ve yedekleme gibi kurumsal özellikler sunarak büyük veri kullanım senaryoları için oldukça uygundur.

Başlıca özellikler şunlardır:

• Yapılandırılmamış Veriler için API'ler : Yapılandırılmamış verileri (gömülü verileri) kolayca yönetmek ve sorgulamak için bir dizi API ve SDK sağlar.
• Bulut tabanlı ve taşınabilir: Bulut tabanlı mimarisi sayesinde, dizüstü bilgisayar, yerel küme veya bulut gibi farklı ortamlarda tutarlı bir deneyim sunar.
• Yüksek kullanılabilirlik: Üretim kullanım senaryoları için güvenilirliği sağlayan çoğaltma ve arıza durumunda devralma/geri yükleme özelliklerini içerir.

Son güncellemeler:

• Seyrek filtreleme desteği: Arama, seyrek filtreleme koşullarını içerebilir; bu da Milvus'un vektör arama yürütülmesi sırasında filtreler uygulamasını sağlar.
• Veri Temizleme API'si: Koleksiyonu silmeden koleksiyondaki tüm verileri hızlıca temizlemek için bir API ekler.
• KMS/WAL güvenlik davranışı: Bir KMS anahtarı iptal edildiğinde, Milvus bu anahtarı kullanan WAL'ı (yazma öncesi günlük) tüketmeyi durdurur, böylece şifrelenmiş WAL işlemesinin güvenliği artar ve iptal edilen anahtarların daha fazla kullanılması engellenir.
• Karma hassasiyetli arama optimizasyonu: Milvus, arama sırasında hesaplama ve bellek maliyetini azaltmak ve kullanıcı tarafından manuel dönüştürmeye gerek kalmadan verimliliği artırmak için FP32 vektörlerini otomatik olarak FP16/BF16'ya dönüştürür.

Performans/benzersiz noktalar:

• Hız performansı : Milvus, trilyonlarca vektörden oluşan veri kümeleri için bile milisaniye düzeyinde arama gecikmeleri sağladığını iddia ediyor. ³
• Aktif ekosistem: LF AI & Data Vakfı bünyesinde yürütülen bir yüksek lisans projesi olup, aktif bir topluluk ve yönetim yapısını göstermektedir.

Şekil 2: Milvus Mimari Şeması ⁴

Qdrant

Qdrant, yüksek performans ve gerçek zamanlı veri güncellemeleri için tasarlanmış, Rust dilinde yazılmış açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır. Canlı öneri sistemleri veya sık sık güncellenen yapay zeka hizmetleri gibi sürekli değişen veriler üzerinde anlık benzerlik araması gerektiren uygulamalar için oldukça uygundur.

Qdrant ayrıca filtreleme ve coğrafi arama özelliklerini de destekler. Veri vektörlerinin yanı sıra yük meta verilerini de saklayabilir ve sorgu sonuçlarına koşullu filtreler uygulayabilir; bu da kişiselleştirilmiş öneriler veya konum tabanlı arama gibi uygulamalar için faydalıdır.

Makine öğrenimi uygulamalarında yüksek hızlı performansa ve gerçek zamanlı veri güncellemelerine ihtiyaç duyduğunuzda güçlü bir seçenektir.

Başlıca özellikler şunlardır:

• Filtreleme: Vektörlere JSON meta verileri ("yük") eklemeyi ve arama sonuçlarını bu alanlara göre filtrelemeyi destekler (örneğin, anahtar kelime eşleşmeleri, sayısal aralıklar, coğrafi konum filtreleri).
• Hibrit vektör arama: Yoğun vektör aramasını seyrek vektör yöntemleriyle birleştirir ve vektör gömme benzerliğinin yanı sıra anahtar kelime puanlamasını da içerir.
• Vektör niceleme : Bellekteki vektörleri sıkıştırmak için yerleşik niceleme seçenekleri sunarak RAM kullanımını %97'ye kadar azaltır.
• Dağıtılmış: Yatay ölçeklendirme için parçalama ve çoğaltmayı destekler, ayrıca sıfır kesinti süresiyle kademeli güncellemeler gibi özellikler sunar.
• Küme yönetimi: Özel Kubernetes etiketleri kullanır.

Son güncellemeler:

• Alaka düzeyi geri bildirimi: Arama sistemlerinin, sonuçların alaka düzeyini artırmak için kullanıcı veya model geri bildirimine göre sıralamayı ayarlamasına olanak tanıyan alaka düzeyi geri bildirim mekanizmalarına destek ekler.
• Erişim denetimi kaydı: Kimlik doğrulama/yetkilendirme gerektiren API işlemlerini kaydetmek için denetim kaydı özelliğini sunar; güvenlik ve uyumluluk açısından erişim ve değişiklikleri izlemek için kullanışlıdır.
• Ağırlıklı RRF (Karşılıklı Sıralama Birleştirme): Kullanıcıların sorgu sonuç listelerini birleştirirken her birine farklı ağırlıklar atamasına olanak tanıyarak RRF birleştirme yöntemini geliştirir ve birleştirme kalitesini artırır.

Performans/benzersiz noktalar:

• Bellek verimliliği: Nicelleştirme özelliği, RAM kullanımını önemli ölçüde azaltarak daha büyük veri kümelerinin bellekten işlenmesini mümkün kılar.
• Entegrasyon : Vektör deposunu yönetmek ve sorgulamak için bir API (REST ve gRPC) sağlar.
• Sinirsel arama: Meta verilerin ve vektör benzerliğinin birleştirilmesi gereken anlamsal arama uygulamaları için uygundur.

Şekil 3: Qdrant'ın mimarisinin üst düzey genel görünümü. ⁵

PostgreSQL (pgvector Uzantısı)

pgvector uzantısı, vektör benzerliği arama özelliğini PostgreSQL'e getirerek ekiplerin tanıdık Postgres ekosistemi içinde çalışmasına olanak tanır. Özellikle milyonlarca gömme işlemi için bir uygulamanın mevcut SQL veritabanına vektör yetenekleri eklemek gibi ayrı bir vektör veritabanı kurmaktan kaçınmak istediğinizde faydalıdır.

PostgreSQL, geleneksel SQL sorgulamasının yanı sıra temel vektör aramasını da tek bir sistemde sunar. Pratikte, pgvector şu durumlarda en etkilidir:

• Veri hacimleri orta düzeydedir.
• Entegrasyonun basitliği, özel vektör veritabanlarının sunduğu en yüksek performansa ulaşmaktan daha önemlidir.

Başlıca özellikler şunlardır:

• Uzantı tabanlı vektör arama: PostgreSQL içinde vektör benzerliği aramayı etkinleştirmek için pgvector kullanır.
• Hız için indeksleme : IVF tabanlı yaklaşık en yakın komşu aramasını destekler.
• Sorgulama : Vektör benzerliğini SQL filtreleriyle birleştiren hibrit sorguları etkinleştirir.
• Yaygın mesafe ölçütleri: Öklid, iç çarpım ve kosinüs mesafesini destekler.

Performans/benzersiz noktalar:

• Entegrasyon: Vektörlerin ilişkisel verilerle birlikte depolanmasına olanak tanır.
• Uyumluluk: Mevcut PostgreSQL kurulumları ve istemci kütüphaneleriyle uyumludur.
• Kesin arama ve yaklaşık arama: Hem kesin hem de yüksek performanslı arama seçenekleri sunar.

Krom

Chroma, hafif ve geliştirici dostu olacak şekilde tasarlanmış açık kaynaklı bir gömme veritabanıdır. Yapay zekâ tabanlı konuşma belleği, anlamsal belge arama ve erken aşama öneri sistemleri gibi kullanım durumları için iyi sonuç verir.

Dil gömme yöntemlerine ve LangChain ve PyTorch işlem hatları gibi makine öğrenimi çerçeveleriyle entegrasyonuna odaklanması, ekiplerin minimum çabayla bir gömme deposu kurmasını ve benzerlik sorguları çalıştırmasını sağlar.

Chroma, milyarlarca vektör gerektiren iş yüklerini desteklemekten ziyade, yapay zeka destekli bir arama veya soru-cevap sistemini hızlı bir şekilde devreye almak ve kademeli olarak ölçeklendirmek için daha uygundur.

Başlıca özellikler şunlardır:

• Gömme depolama ve meta veri: Gömme vektörlerini meta verileriyle birlikte depolamak, yüksek boyutlu verilerin düzenlenmesini ve alınmasını sağlamak üzere tasarlanmıştır.
• Dahili vektör oluşturma: Belgelerin ve sorguların (modellerle entegrasyonla birlikte) yerleştirilmesini destekleyerek, anlamsal arama ve erişimle güçlendirilmiş oluşturma kullanım durumlarını mümkün kılar.
• Benzerlik araması: İlgili vektörleri bulmak için gömülü vektörler üzerinde optimize edilmiş arama sağlar ve minimum gecikmeyle yüksek işlem hacmini destekler.
• LLM entegrasyonu: Büyük Dil Modeli uygulamalarına odaklanan yapay zeka tabanlı tasarım, bilgi ve gerçeklerin LLM iş akışlarına kolayca entegre edilmesini sağlar.

Son güncellemeler:

• GroupBy (analitik tarzı gruplandırılmış arama): Arama sonuçlarını meta veri alanlarına (örneğin, belge, kategori) göre gruplandırmanıza ve sonuçları çeşitlendirmek ve yinelenenleri ortadan kaldırmak için toplama işlevlerini (MinK/MaxK gibi) kullanarak her grup için en iyi sonuçları döndürmenize olanak tanır.
• Özel Ağ (kurumsal dağıtım/ağ izolasyonu): Chroma Cloud'a (AWS PrivateLink veya GCP Private Service Connect aracılığıyla) özel ağ bağlantısı sağlar, trafiği VPC'niz içinde tutar ve genel internetten uzak tutarak güvenliği artırır ve gecikmeyi/maliyetleri düşürür.
• Metaveri dizileri (daha zengin meta veri modellemesi): Meta veri alanlarında dize, sayı veya mantıksal değer dizileri için destek ekler, böylece daha zengin çok değerli öznitelikler (etiketler veya puanlar gibi) ve contains()/not_contains() ile yerel dizi filtrelemesi sağlanır.

Performans/benzersiz noktalar:

• Yapay zekâya uygun tasarım: Chroma'nın mimarisi, yapay zekâ uygulamaları için özel olarak tasarlanmıştır ve basit API'ler ve entegrasyon kancaları sunarak LLM destekli uygulamaların geliştirilmesini kolaylaştırır.
• Performans: Tasarımındaki "hız" odaklı yaklaşımından da anlaşılacağı üzere, büyük hacimli gömülü dosyalar üzerinde düşük gecikmeli işlemlere önem verir.
• Geliştirici deneyimi : Basit kurulum ve kullanım ile geliştirici deneyimine öncelik verir; bu da benimsenmesine katkıda bulunmuştur.

Weaviate

Weaviate, bilgi grafiğini ve modüler makine öğrenimi modellerini entegre eden, bulut tabanlı bir vektör veritabanıdır ve vektör verileri üzerinde bağlamsal anlamsal sorgular yapılmasını sağlar. Kurumsal arama, soru cevaplama ve karmaşık veri kümeleri üzerinde yapay zeka destekli içgörülere ihtiyaç duyan diğer uygulamalar için oldukça uygundur. Metin veya görüntüler vektörleştirildiğinde ve yapılandırılmış bilgiye bağlandığında iyi çalışır.

Weaviate, GraphQL API'leri, gerçek zamanlı sorgular ve metin ve resim gibi çok modlu veriler için destek sunar. Bu da onu, ilişkileri ve anlamı anlaması gereken anlamsal arama veya öneri sistemleri oluşturmak için etkili kılar.

Vektör arama, filtreleme yetenekleri ve bilgi grafiği özelliklerinin birleşimi, onu diğer sistemlerden ayırır. Genomik arama, SSS otomasyonu ve içerik önerisi gibi bağlamsal doğruluğun performans kadar önemli olduğu uygulamalarda endüstride kullanılır.

Başlıca özellikler şunlardır:

• Vektör arama: Milyonlarca nesne üzerinde k-NN aramalarını birkaç milisaniye içinde gerçekleştirebildiğini iddia ediyor. ⁶
• Modüler mimari : ML model servisleriyle entegre olan modüller aracılığıyla genişletilebilir (örneğin, OpenAI, Cohere, HuggingFace).
• Hibrit arama özellikleri: Vektör aramayı anahtar kelime filtrelemeyle aynı sorguda birleştirmeye olanak tanır.
• Üretim ortamına hazır özellikler: Ölçeklenebilirlik için kümeleme, çoğaltma, kimlik doğrulama ve güvenlik özelliklerini içerir.

Performans/benzersiz noktalar:

• Çift arama (anlamsal + sözcüksel): Tek bir arama motorunda hem vektör benzerliğini hem de sembolik (sözcüksel) aramayı destekler.
• Tak ve çalıştır makine öğrenimi entegrasyonu : Anlık metin vektörleştirmesine veya önceden vektörleştirilmiş verilerin kullanımına olanak tanır.

Vektör veritabanı nedir?

Vektör veritabanı, yüksek boyutlu vektör gömülü temsillerini depolamak, indekslemek ve verimli bir şekilde geri almak için oluşturulmuştur. Bilgileri geleneksel tablolar ve satırlar halinde düzenlemek yerine, farklı veri noktalarını temsil eden sayısal vektörler olarak verileri yönetir.

Vektör veritabanları, makine öğrenimi, yapay zeka sistemleri ve benzerlik arama kullanım alanlarında önemli bir rol oynar. Vektör veritabanı ile şunları yapabilirsiniz:

• Benzer görseller veya videolar bulun, diğer adıyla ters araştırma (örneğin, Google Lens)
• Yüz verilerini saklayın ve kimlik doğrulama veya arama için bir sorguyla eşleştirin (örneğin, Apple Face ID).
• Görüntülerde/videolarda nesneleri tanımlayın ve ilgili eşleşmeleri bulun.

Açık kaynaklı vektör veritabanlarının temel özellikleri

Yüksek boyutlu vektör indeksleme

Benzerlik araması için vektör gömülü vektörleri (örneğin metin, resim veya ses dosyalarından) depolar ve indeksler.

Benzerlik arama desteği

Öklid, kosinüs ve iç çarpım gibi mesafe ölçütlerini kullanarak vektör benzerliği sorgularını etkinleştirir.

Büyük veri kümeleri için ölçeklenebilirlik

Milyonlarca hatta trilyonlarca vektörü, genellikle dağıtılmış veya parçalı mimariler aracılığıyla işlemek üzere tasarlanmıştır.

Hibrit sorgulama yetenekleri

Vektör tabanlı aramayı, anahtar kelimeler, meta veri alanları veya coğrafi konum gibi yapılandırılmış filtrelerle birleştirir.

Genişletilebilir API'ler ve entegrasyonlar

Makine öğrenimi iş akışlarına ve vektörleştirme işlem hatlarına entegrasyon için REST, gRPC veya SDK desteği sağlar.

GPU hızlandırması (bazı araçlarda)

Faiss gibi kütüphaneler, büyük ölçekli benzerlik aramalarını hızlandırmak için GPU desteği sunmaktadır.

Metaveri depolama

Filtrelenmiş veya bağlamsal erişim için vektörlere yapılandırılmış meta verilerin (örneğin, JSON yükleri) eklenmesini destekler.

Vektör niceleme ve sıkıştırma

Ürün niceleme veya ikili kodlama gibi teknikler kullanarak bellek kullanımını azaltır.

Bulut tabanlı dağıtım seçenekleri

Birçok araç, çoğaltma ve arıza durumunda yedekleme gibi özelliklerle kapsayıcılaştırılmış ve düzenlenmiş ortamları destekler (örneğin, Docker, Kubernetes).

Açık lisanslama ve topluluk katkıları

Açık kaynak lisansları (örneğin, Apache 2.0, MIT) altında yayınlanmıştır; GitHub üzerinden aktif olarak geliştirilmekte ve şeffaf sorun takibi yapılmaktadır.

Vektör arama uzantıları nelerdir?

Vektör arama eklentileri, özel bir vektör veritabanına ihtiyaç duymadan, ilişkisel (SQL) veya anahtar-değer depoları gibi mevcut veritabanlarına vektör arama yetenekleri ekler. Bu eklentiler, kullanıcıların aynı veritabanı ortamında geleneksel sorgularla birlikte benzerlik aramaları yapmalarına olanak tanır.

Vektör arama eklentilerinin temel özellikleri:

• Mevcut veritabanlarına entegre edilmiştir: Ayrı bir vektör veritabanı oluşturmaya gerek yoktur.
• Yapılandırılmış ve vektör tabanlı sorguları destekler: Vektör tabanlı benzerlik aramasını yapılandırılmış filtreler, SQL birleştirmeleri ve meta veri tabanlı aramalarla birleştirmeyi sağlar.
• Mevcut indeksleme tekniklerinden yararlanır: İlişkisel veritabanı depolamasında yaklaşık en yakın komşu (YSA) indeksleme yöntemini kullanır.
• Hibrit uygulamalar için en iyisi: Mevcut kurumsal veritabanlarına yapay zeka destekli arama özelliği eklemek için idealdir.

SSS'ler

Referans Linkleri

1.

Revamping context-oriented retrieval with hybrid search in Redis 8.4 | Redis

2.

With Redis Enterprise’s Vector Database, Superlinked is Revolutionizing Personalization

3.

Scalable and Blazing Fast Similarity Search with Milvus Vector Database - Milvus Blog

4.

Milvus vector database documentation

5.

What is Qdrant? - Qdrant

6.

Vector Search Explained | Weaviate

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder