architecture
Busca vetorial
Uma técnica de busca que encontra informações com base no significado e na similaridade semântica, em vez de correspondências exatas de palavras-chave, usando representações matemáticas (vetores) do texto.
A busca vetorial funciona convertendo o texto em representações numéricas de alta dimensão chamadas embeddings, nas quais os conteúdos semanticamente semelhantes ficam posicionados próximos uns dos outros no espaço vetorial. Quando um usuário faz uma pergunta, o sistema a converte em um vetor e encontra o conteúdo mais parecido, mesmo que as palavras usadas sejam completamente diferentes das dos documentos armazenados. Por exemplo, buscar "como lidar com um cliente insatisfeito" encontraria documentos sobre "resolução de reclamações de clientes", ainda que não compartilhem nenhuma palavra-chave. É isso que torna os assistentes de conhecimento modernos com IA naturais de usar: os funcionários podem perguntar com as próprias palavras em vez de adivinhar os termos de busca corretos. A busca vetorial é um componente central dos sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG).
Termos relacionados
- Geração aumentada por recuperação (RAG) Uma técnica que aprimora as respostas da IA ao recuperar informações relevantes de uma base de conhecimento antes de gerar uma resposta, produzindo resultados mais precisos e verificáveis.
- Base de conhecimento Um repositório centralizado de informações organizadas que os funcionários podem pesquisar e consultar para encontrar respostas, procedimentos, políticas e conhecimento institucional.
- Modelo de linguagem grande (LLM) Um sistema de IA treinado com quantidades enormes de dados de texto, capaz de entender, gerar e raciocinar sobre a linguagem humana com fluência notável.