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Embeddings e Vetorização para RAG
Entenda o papel de embeddings na recuperação semântica e como montar pipelines de indexação para respostas com grounding.
Embeddings transformam texto em vetores numéricos que representam significado. Em RAG, eles permitem buscar contexto relevante antes de gerar a resposta.
Para que serve
- Recuperar informação por similaridade semântica (e não só palavra exata)
- Melhorar grounding de respostas de IA
- Reduzir alucinação em consultas sobre base documental
- Permitir busca híbrida (vetorial + lexical)
Como funciona
Pipeline típico:
- Ingestão: coletar fontes (docs, PDFs, KB, tickets, wiki).
- Chunking: dividir conteúdo em blocos com tamanho controlado.
- Embedding: converter cada bloco em vetor.
- Indexação: salvar vetores em banco vetorial.
- Consulta: transformar pergunta em vetor e buscar vizinhos mais próximos.
- Geração: enviar pergunta + trechos recuperados ao LLM.
Boas práticas:
- Use metadados (fonte, versão, data, time dono)
- Faça reindex incremental por alteração de documento
- Aplique reranking para melhorar precisão final
- Valide com conjunto de perguntas reais de negócio
Onde aplicar
- Chatbot interno de documentação técnica
- Suporte ao cliente com base em FAQs e políticas
- Copiloto jurídico/compliance com fontes controladas
- Busca inteligente em repositórios de conhecimento
Indicadores de qualidade
- Recall@k: se os trechos relevantes aparecem entre os top resultados
- Precision@k: proporção de trechos úteis recuperados
- Faithfulness: se a resposta está de acordo com as fontes
- Latência ponta a ponta: busca + geração