Banco de Dados Vetorial: A tecnologia revolucionária por trás da busca em IA

Se você está tentando criar um agente de IA ou um mecanismo de busca, provavelmente já ouviu falar sobre bancos de dados vetoriais.

Bancos de dados vetoriais desempenham um papel essencial na relação entre dados, recursos e consultas, mas lidar com eles pode ser intimidador. Já passei por isso: rolando por termos obscuros como embeddings e busca difusa, sem saber se estava complicando demais ou deixando passar algo básico.

Quem decide quais vídeos do YouTube recomendar? Como mecanismos de busca lidam com erros de digitação? Por que o Instagram sempre parece me mostrar o cachorro fofo perfeito?

Neste artigo, vamos explorar o universo dos vetores, similaridade e busca semântica, e como você pode criar aplicações mais personalizadas.

O que é um Banco de Dados Vetorial?

Um banco de dados vetorial armazena dados como uma coleção de representações numéricas (conhecidas como vetores) que capturam o significado dos dados. Isso permite buscar por similaridade, e não apenas por palavras-chave específicas.

Bancos de dados vetoriais são uma tecnologia fundamental por trás de sistemas modernos de chat, busca e recomendação.

Como Funcionam os Bancos de Dados Vetoriais?

Bancos de dados vetoriais armazenam textos, imagens e planilhas como uma série de vetores, também chamados de embeddings. Cada um desses vetores é uma sequência de números que, à primeira vista, não parece dizer muito, mas por trás das cortinas captura o significado abstrato dos dados.

Esses dados – sejam e-mails, transcrições de reuniões, descrições de produtos – não são substituídos ao virar uma sequência de números, eles são indexados.

Esses embeddings pequenos e densos tornam a recuperação de informações eficiente e relevante. Eles permitem comparar itens com base na similaridade.

Conceitos-Chave

O que é um Modelo de Embedding?

Modelos de embedding são modelos de aprendizado de máquina treinados para converter dados em embeddings.

Esses modelos são treinados para comprimir dados em um vetor (nosso embedding) e depois regenerá-los. O vetor comprimido armazena o máximo possível de informação semântica dos dados.

Ou seja, eles não guardam apenas as palavras, mas as ideias por trás delas. Por exemplo, um embedding pode capturar que:

• “filhote” e “cachorro” estão intimamente relacionados
• “Como redefinir minha senha?” tem significado semelhante a “Não consigo acessar minha conta”
• “notebook acessível” e “computador econômico” se referem à mesma coisa
  

Esses tipos de padrões ajudam agentes de IA e mecanismos de busca a comparar entradas com base no significado, não apenas na correspondência de palavras-chave.

O que é Busca Semântica?

Então, como as embeddings são comparadas para medir similaridade?

Como mencionado anteriormente, um vetor de embedding é uma série de números. Esses números representam um ponto em um espaço de alta dimensão. Podemos visualizar coisas em 2D ou 3D, mas e quanto a 384 dimensões? Em vez de X, Y e Z, temos centenas de valores, todos juntos para definir um ponto único.

Esses vetores permitem medir o quão “próximos” dois conteúdos estão – não em termos de palavras, mas em termos de significado.

A busca semântica transforma a consulta em um vetor e busca no banco de dados os vetores mais próximos. Esses vetores encontrados devem, em princípio, ser os mais semelhantes à consulta do usuário.

Busca por Vizinho Mais Próximo Aproximado (ANN)

A busca semântica é realizada usando um algoritmo de Vizinho Mais Próximo Aproximado (ANN). O objetivo do ANN é responder à pergunta: “qual vetor no meu banco de dados é mais semelhante à minha consulta?”

Existem vários algoritmos ANN, cada um com suas vantagens. Por exemplo:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW é otimizado para buscas em tempo real e baixa latência. É ótimo para feeds de conteúdo personalizados e sistemas de recomendação – qualquer cenário que exija buscas rápidas em dados que mudam com frequência.

Inverted File Index (IVF)

IVF é mais adequado para grandes volumes de dados que mudam pouco. Pense em catálogos de e-commerce ou diretórios de artigos acadêmicos.

Na prática, o algoritmo fica oculto no mecanismo ou plataforma usada para implementar a busca.

Casos de Uso de Bancos de Dados Vetoriais

Agora que entendemos como os vetores são criados e comparados, vamos ver diferentes formas de usá-los para potencializar aplicações.

RAG (Geração Aumentada por Recuperação)

Essa estratégia de geração com LLM está em alta, e com razão: RAG é confiável, preciso e oferece respostas específicas, tudo graças aos bancos de dados vetoriais.

Com o RAG, a consulta do usuário é transformada em embedding e comparada com o restante do banco de dados para encontrar itens semelhantes. O modelo então utiliza esses itens ao gerar uma resposta.

O RAG evita depender do conhecimento interno do modelo ou do histórico da conversa, que podem ser imprecisos ou irrelevantes.

Suponha que você peça um resumo da infância de Napoleão. A resposta do modelo pode parecer plausível, mas será que é precisa? Com RAG, documentos relevantes para sua consulta são usados para direcionar a resposta do modelo. Assim, você pode conferir a fonte original e garantir que as respostas do modelo sejam verificáveis.‍

Se quiser ver isso na prática, confira este guia para criar um chatbot com RAG.

Recomendações de Produtos e Conteúdos

Bancos de dados vetoriais não são usados apenas para responder a perguntas de usuários. Eles também podem ser usados para otimizar a experiência do usuário.

Acompanhar o histórico de navegação dos usuários e agrupar itens semelhantes permite que empresas determinem o melhor produto ou conteúdo para recomendar.

Esse é um ótimo exemplo do que chamamos de algoritmo: recomendações estratégicas de conteúdo e publicidade direcionada.

Pense em uma plataforma de vídeos: cada vídeo tem seu próprio embedding armazenado no banco de dados. Quando você assiste a um, o sistema pode sugerir outros com embeddings próximos — ou seja, conteúdos similares, mesmo que títulos ou tags sejam totalmente diferentes.

Com o tempo, seu histórico de visualização vira uma espécie de “nuvem” personalizada de embeddings, ajudando o sistema a entender suas preferências e recomendar o que você vai querer assistir em seguida.

Vantagens dos Bancos de Dados Vetoriais em Relação aos Bancos Tradicionais

Agora que entendemos os comos e quês dos bancos de dados vetoriais, vamos falar dos porquês: quais vantagens eles trazem para chatbots e mecanismos de busca?

1. Eles Oferecem Mais Contexto para Chatbots

LLMs tendem a esquecer e inventar informações em conversas longas. Usuários e desenvolvedores não têm clareza sobre quais informações são mantidas.

Com estratégias como RAG, o modelo busca no banco de dados, a partir da sua consulta, as informações necessárias para dar uma resposta precisa.

Em vez de lembrar e corrigir o modelo repetidas vezes, bancos de dados vetoriais armazenam informações relevantes e as referenciam explicitamente.

2. Eles Tornam os Resultados de Busca Tolerantes a Erros de Digitação

Mesmo sabendo as palavras exatas, buscar pode ser complicado.

golfen retriever ≠ golden retriever, mas seu mecanismo de busca deveria saber a diferença.

Se compararmos consultas literalmente, um erro de digitação ou palavra escrita errado pode eliminar uma opção relevante.

Quando abstraímos o significado da consulta, a grafia ou escolha exata das palavras importa muito menos.

3. Eles Permitem que Usuários Façam Buscas Aproximadas

Buscar é menos sobre palavras-chave e mais sobre ✨sensações✨.

Transformar texto em um vetor de embedding permite armazená-lo em um espaço de sensações indescritível. Assim, na prática,

"Onde posso tomar um ótimo flat white por aqui?"

não parece com

"Melhores lugares para tomar café por perto"

mas seu mecanismo de busca vai encontrar ambos do mesmo jeito. Isso é possível porque os embeddings das duas frases ficam muito próximos, mesmo que as palavras sejam diferentes.

4. Bancos de Dados Vetoriais Podem Comparar Diferentes Modalidades

Os dados vêm em todos os formatos, tamanhos e tipos. Muitas vezes precisamos comparar dados de tipos diferentes. Por exemplo, usar texto para buscar e filtrar imagens de produtos.

Modelos multimodais são treinados para comparar diferentes tipos de dados, como texto, imagens, áudio e vídeo.

Isso facilita conversar sobre seu conteúdo. Encontre um produto descrevendo sua imagem ou pergunte sobre gráficos usando linguagem simples.

Como Construir um Agente de IA com Busca Inteligente

Se você está começando com busca semântica, provavelmente está cheio de dúvidas:

Como preparo meus dados?

Quais dados devo incluir?

Qual modelo de embedding devo usar... e como saber se está funcionando?

Felizmente, você não precisa resolver tudo de uma vez. Veja como começar em alguns passos simples:

1. Defina seu caso de uso

Comece com algo simples e útil. Aqui estão alguns exemplos para inspirar:

• Um chatbot de varejo que ajuda clientes a encontrar os produtos certos com base em suas necessidades e preferências. Pergunte, por exemplo: “Qual uma boa jaqueta de inverno para trilha por menos de US$ 150?”

• Um bot de chamados que organiza solicitações de TI dos funcionários em tempo real. Pergunte, “Há chamados de alta prioridade sobre acesso VPN ainda não atribuídos?”

• Um agente de automação de processos de negócios que gerencia o atendimento de pedidos do início ao fim. Pergunte, “O pedido da família Smith já foi enviado? E o e-mail de confirmação foi disparado?”

Todos esses exemplos são rápidos de criar, fáceis de testar e geram valor imediato.

2. Escolha Sua Plataforma

Se bancos de dados vetoriais parecem confusos ou abstratos, existem várias plataformas de chatbot que cuidam dos embeddings e agrupamentos para você nos bastidores.

3. Reúna Seus Dados

Comece com o que você já tem—arquivos de texto, PDFs, planilhas. Uma boa plataforma cuida do formato para você. Basta enviar seu conteúdo e ela cuida do embedding e indexação automaticamente.

Alguns detalhes vão depender da plataforma escolhida. Veja algumas dicas para aproveitar melhor seus dados.

4. Adicione uma Descrição

Escreva uma breve descrição, em linguagem simples, sobre para que serve o seu bot.

Isso ajuda a definir o tom e as expectativas: como o bot deve conversar com os usuários, que tipos de perguntas pode receber e quais dados pode consultar.

Por exemplo:
“Você é um assistente de suporte para a equipe de RH. Ajude funcionários a encontrar políticas e responder dúvidas sobre férias e benefícios. Use informações do manual do colaborador e documentos de RH. Seja claro e educado. Se não souber algo, peça para o usuário entrar em contato com o RH.”

5. Teste e Ajuste

Teste sua configuração com perguntas reais. Pergunte o que seus clientes perguntariam. Os resultados são relevantes? Precisos?

Ajuste seu bot conforme necessário:

• Resultados incompletos? Aumente a quantidade de blocos para respostas mais completas.
• Resposta lenta? Escolha um modelo mais rápido.
• Respostas incorretas? Tente um modelo mais preciso ou adicione dados relevantes.

As plataformas são altamente personalizáveis, então normalmente basta configurar, como trocar de modelo ou alterar descrições.

Construa Buscas Mais Inteligentes

Com os avanços recentes em IA, ter dados pesquisáveis não é mais diferencial—passou a ser o padrão.

Você não precisa dominar ANN ou embeddings para criar mecanismos de busca inteligentes. Nossa plataforma oferece ferramentas plug-and-play para busca semântica e geração aumentada por recuperação. Não é necessário preparar dados.

Comece a construir hoje. É grátis.

Perguntas frequentes

1. Como avaliar o desempenho de um banco de dados vetorial?

Para avaliar o desempenho de um banco de dados vetorial, meça a latência das consultas (tempo para retornar resultados), recall ou precisão (relevância dos resultados) e escalabilidade (capacidade de lidar com aumento de dados e consultas). Teste com perguntas reais para garantir que atenda às expectativas de velocidade e precisão sob carga.

2. Quais são os requisitos de armazenamento para dados vetoriais em larga escala?

Os requisitos de armazenamento para dados vetoriais em larga escala dependem do número de vetores e da dimensionalidade—por exemplo, 1 milhão de vetores com 768 dimensões usando floats de 32 bits exigiriam mais de 3 GB de armazenamento bruto. Em escala (milhões a bilhões de vetores), espere dezenas ou centenas de GBs, e use opções como compressão ou indexação aproximada para reduzir custos.

3. O que acontece se dois documentos muito diferentes tiverem embeddings parecidos devido a ruído ou viés do modelo?

Se dois documentos não relacionados gerarem embeddings semelhantes, o sistema de busca pode retornar resultados incorretos. Para resolver isso, você pode ajustar o modelo de embedding com dados do seu domínio ou usar técnicas híbridas que combinam vetores com metadados ou filtros por palavra-chave para desambiguar.

4. Como os dados vetoriais são versionados e gerenciados ao longo do tempo?

Os dados vetoriais são versionados acompanhando os dados de entrada e o modelo de embedding usado para gerar os vetores. Práticas comuns incluem armazenar snapshots com data e marcar versões dos índices.

5. É possível combinar a busca tradicional por palavras-chave com a busca vetorial?

Sim, combinar busca tradicional por palavra-chave com busca vetorial é chamado de busca híbrida, e é suportado por várias plataformas como Elasticsearch ou Vespa. Esse método melhora a relevância ao usar correspondência lexical para consultas precisas e similaridade semântica vetorial para entender o contexto.