
Se está a tentar criar um chatbot ou um motor de pesquisa, provavelmente já ouviu falar de bases de dados vectoriais.
As bases de dados vectoriais desempenham um papel essencial na interação entre dados, recursos e consultas, mas a sua abordagem pode ser assustadora. Já passei por isso: a percorrer termos esotéricos como "embeddings " e "fuzzy search", sem saber se estava a fazer demasiada engenharia ou se me faltava algo básico.
Quem determina quais os vídeos do YouTube a recomendar? Como é que os motores de busca ultrapassam os erros tipográficos? Como é que Instagram parece mostrar-me sempre o cão fofo perfeito?
Vamos desvendar o mundo dos vectores, da semelhança e da pesquisa semântica, e como pode criar aplicações mais personalizadas.
O que é uma base de dados vetorial?
Uma base de dados vetorial armazena dados como uma coleção de representações numéricas (conhecidas como vectores) que captam o significado dos dados. Isto permite-lhe pesquisar com base na semelhança, em vez de apenas em palavras-chave específicas.
São uma tecnologia fundamental por detrás dos modernos sistemas de conversação, pesquisa e recomendação.
Como funcionam as bases de dados vectoriais?
As bases de dados vectoriais armazenam texto, imagens e folhas de cálculo como uma série de vectores, também designados por embeddings. Cada um destes vectores é uma série de números que, à primeira vista, não parece grande coisa, mas que, no fundo, capta o significado abstrato dos dados.
Estes dados - sejam eles e-mails, transcrições de reuniões, descrições de produtos - não são substituídos por uma série de números, são indexados.

Estas pequenas e densas incorporações tornam a recuperação de informação eficiente e significativa. Permitem-nos comparar itens com base na semelhança e não apenas em palavras-chave. Vamos explorar os diferentes componentes.
Conceitos-chave
O que é um modelo de incorporação?
Os modelos de incorporação são modelos de aprendizagem automática treinados para converter dados em incorporação.
Estes modelos são treinados para comprimir dados num vetor (a nossa incorporação) e depois regenerá-los. O vetor comprimido armazena o máximo possível de informação semântica dos dados.
Isto significa que não guardam apenas as palavras, mas também as ideias que lhes estão subjacentes. Por exemplo, uma incorporação pode captar isso:
- "cachorro" e "cão" estão intimamente relacionados
- "Como posso redefinir a minha palavra-passe?" tem um significado semelhante a "Não consigo iniciar sessão na minha conta"
- "portátil económico" e "computador económico" referem-se à mesma coisa
Estes tipos de padrões ajudam os agentes de IA e os motores de busca a comparar as entradas com base no significado e não apenas na correspondência de palavras-chave.
O que é a pesquisa semântica?
Então, como é que os embeddings são comparados em termos de semelhança?
Como mencionado anteriormente, um vetor de incorporação é uma série de números. Estes números são uma representação de um ponto num espaço de elevada dimensão. Podemos visualizar as coisas em 2D ou 3D, mas que tal 384? Em vez de X, Y e Z, temos centenas de valores, todos reunidos para especificar um ponto único.

Estes vectores permitem-nos medir a "proximidade" de dois conteúdos - não em termos de palavras, mas em termos de significado.
A pesquisa semântica transforma uma consulta num vetor e procura na base de dados os vectores mais próximos. Estes vectores de resultados devem, em princípio, ser os mais semelhantes à consulta do utilizador.

Pesquisa do vizinho mais próximo aproximado (ANN)
A pesquisa semântica é efectuada utilizando um algoritmo ANN (Approximate Nearest Neighbor). O objetivo do ANN é responder à pergunta "que vetor da minha base de dados é mais semelhante à minha consulta?".
Existem vários algoritmos de RNA, cada um com os seus próprios pontos fortes. Por exemplo:
Índice de Ficheiro Invertido (IVF)
A FIV é mais adequada para dados em grande escala, na sua maioria imutáveis. Por exemplo, catálogos de comércio eletrónico ou diretórios de artigos académicos.
Na prática, o algoritmo estará oculto no motor ou na plataforma utilizada para efetuar a pesquisa.
Casos de utilização de bases de dados vectoriais
Agora que já sabemos como os vectores são criados e combinados, vamos ver as diferentes formas de os utilizar para alimentar aplicações.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Esta estratégia de geração de LLM parece estar a dar que falar, e por boas razões: O RAG é fiável, preciso e fornece respostas específicas, o que é possível graças aos Vetor DBs.
Com o RAG, a consulta do utilizador é incorporada e comparada com o resto da base de dados para itens semelhantes. O modelo faz então referência a esses itens quando gera uma resposta.
O RAG evita confiar no conhecimento interno do modelo ou no historial da conversa, que podem ser falsos ou irrelevantes.
Digamos que pede um resumo da infância de Napoleão. A resposta do modelo é plausível, mas será exacta? Com o RAG, os documentos relevantes para a sua consulta serão utilizados para orientar a resposta do modelo. Desta forma, pode verificar o recurso principal, mantendo os resultados do modelo verificáveis.
Se quiser ver o que isto parece na prática, aqui está um guia para construir um chatbot com o RAG.
Recomendações de produtos e conteúdos
As bases de dados vectoriais não são apenas utilizadas para responder às consultas dos utilizadores. Também podem ser utilizadas para otimizar a experiência do utilizador.
O acompanhamento do histórico de navegação dos utilizadores e o agrupamento de itens semelhantes permitem às empresas determinar o melhor produto ou conteúdo a recomendar ao utilizador.
Este é um ótimo exemplo daquilo a que chamamos o algoritmo: recomendações estratégicas de conteúdos e publicidade direcionada.
Pense numa plataforma de partilha de vídeos: cada vídeo tem a sua própria incorporação armazenada na base de dados. Quando se vê um vídeo, o sistema pode sugerir outros com "embeddings" próximos, ou seja, conteúdos semelhantes, mesmo que os títulos ou as etiquetas sejam completamente diferentes.
Com o passar do tempo, o histórico do relógio torna-se numa espécie de "nuvem" personalizada de incorporação, ajudando o sistema a compreender as suas preferências e a recomendar o que quer ver a seguir.
As vantagens das BD vectoriais em relação às bases de dados tradicionais
Agora que já temos uma ideia do como e do quê das bases de dados vectoriais, vamos falar dos porquês: que vantagens têm para os chatbots e para os motores de busca?
1. Fornecem mais contexto aos Chatbots
LLMs são propensos a esquecimentos e alucinações em conversas longas. Os utilizadores e os programadores não têm uma noção clara da informação que é retida.
Com estratégias como o RAG, o modelo procura na base de dados a informação necessária para dar uma resposta exacta.
Em vez de relembrar e corrigir o modelo pela enésima vez, as bases de dados vectoriais armazenam informações relevantes e referem-nas explicitamente.

2. Tornam os resultados da pesquisa tolerantes a erros de digitação
Mesmo que saibamos as palavras-chave exactas, a pesquisa é confusa.
golfen retriever ≠ golden retriever, mas o seu motor de busca deveria saber melhor.
Se estivermos a fazer corresponder as consultas literalmente, um erro de digitação ou uma palavra mal escrita desqualificaria uma opção relevante.
Quando abstraímos o significado da consulta de pesquisa, a ortografia ou a redação específicas não têm tanta importância.
3. Permitem que os utilizadores efectuem pesquisas difusas
A pesquisa tem menos a ver com palavras-chave do que com ✨vibes✨.
Abstrair o texto para um vetor de incorporação permite-lhe armazená-lo num espaço de vibração inefável. Portanto, à primeira vista,
"Onde é que posso arranjar um café branco de arrasar por aqui?"
não se parece com
"Os melhores locais para uma dose de cafeína nas proximidades",
mas o seu motor de busca irá corresponder-lhes da mesma forma. Isto é possível porque as incorporações das duas frases são muito próximas, apesar de a sua redação ser diferente.
4. Os BD vectoriais podem comparar várias modalidades
Os dados existem em todas as formas, tamanhos e tipos. É frequente precisarmos de comparar dados de diferentes tipos. Por exemplo, utilizar texto para pesquisar e filtrar imagens de produtos.
Os modelos multimodais são treinados para comparar diferentes tipos de dados, como texto, imagens, áudio e vídeo.
Isto torna mais fácil falar sobre o seu conteúdo. Encontre um produto descrevendo a sua imagem ou faça perguntas sobre gráficos utilizando uma linguagem simples.
Como criar um agente de IA com capacidades de pesquisa inteligente
Se é novo na pesquisa semântica, é provável que esteja cheio de perguntas:
Como é que preparo os meus dados?
Que dados devo incluir?
Que modelo de incorporação devo utilizar... e como sei que está a funcionar?
Felizmente, não tem de descobrir tudo à partida. Eis como começar em alguns passos simples:
1. Defina o seu caso de utilização
Comece com algo simples e útil. Eis alguns exemplos para começar a trabalhar:
- A chatbot de retalho que ajuda os clientes a encontrar os produtos certos com base nas suas necessidades e preferências. Pergunte-lhe: "Qual é um bom casaco de inverno para caminhadas que custe menos de 150 dólares?"
- A bot de emissão de bilhetes que faz a triagem dos pedidos de TI dos funcionários em tempo real. Pergunte: "Há bilhetes de alta prioridade relacionados com o acesso VPN ainda não atribuídos?"
- A agente de automatização de processos empresariais que gere o cumprimento das encomendas do início ao fim. Pergunte-lhe: "A encomenda do Smith já foi enviada e enviámos o e-mail de confirmação?"
Todos eles são rápidos de construir, fáceis de testar e imediatamente valiosos.
2. Escolha a sua plataforma
Se as bases de dados vectoriais parecerem confusas ou abstractas, existem muitas plataformas de chatbot que tratam da incorporação e do agrupamento por si nos bastidores.
3. Recolha os seus dados
Comece com o que já tem - ficheiros de texto, PDFs, folhas de cálculo. Uma boa plataforma trata da formatação por si. Basta carregar o seu conteúdo e a plataforma encarrega-se da incorporação e indexação nos bastidores.
Algumas especificidades dependerão da plataforma que está a utilizar. Eis algumas sugestões para tirar o máximo partido dos seus dados.
4. Adicionar uma descrição
Escreva uma descrição curta e simples do objetivo do seu bot.
Isto ajuda a definir o tom e as expectativas: como o bot deve falar com os utilizadores, que tipos de perguntas pode esperar e que dados pode consultar.
Por exemplo:
"É um assistente de apoio da equipa de RH. Ajuda os empregados a encontrar políticas e responde a perguntas sobre PTO e benefícios. Utilize as informações do manual do trabalhador e dos documentos de RH. Seja claro e educado. Se não souber alguma coisa, peça ao utilizador para contactar os RH."
5. Testar e ajustar
Teste a sua configuração com consultas reais. Pergunte o que os seus clientes perguntariam. Os resultados são relevantes? Exactos?

Ajuste o seu bot conforme necessário:
- Resultados incompletos? Aumente a contagem de pedaços para obter respostas mais completas.
- Resposta lenta? Escolha um modelo mais rápido.
- Respostas incorrectas? Tente um modelo mais exato ou adicione dados relevantes.
As plataformas são altamente personalizáveis, pelo que a resolução de problemas é normalmente apenas uma questão de configuração, como jogar com os modelos disponíveis ou alterar as descrições.
Criar capacidades de pesquisa mais inteligentes
Com os recentes avanços na IA, os dados pesquisáveis não são apenas uma coisa agradável de se ter - estão a tornar-se a expetativa padrão.
Não é necessário dominar ANN ou embeddings para criar motores de pesquisa mais inteligentes. A nossa plataforma fornece-lhe ferramentas plug-and-play para pesquisa semântica e geração aumentada de recuperação. Não é necessário preparar os dados.
Comece a construir hoje. É grátis.