Glossário de IA
Embedding
Embedding é a representação de um texto como uma lista de números que posiciona o seu significado num espaço vetorial. Textos com sentido parecido ficam próximos — é o que permite buscar por significado, e não por palavra exata.
Uma busca tradicional acha "nota fiscal" quando o documento diz "nota fiscal". Uma busca por embedding acha o mesmo documento quando a pergunta fala em "documento de faturamento", porque a proximidade é de sentido.
O embedding é gerado por um modelo próprio para isso, mais barato e mais rápido que um LLM. Cada trecho de documento vira um vetor guardado num índice; a pergunta vira outro vetor; a recuperação é o cálculo de quem está mais perto.
É a peça que sustenta o RAG e também resolve casos próprios: deduplicar cadastro, agrupar chamados parecidos, sugerir produto similar, detectar pergunta repetida.
Também aparece como: vetor semântico, representação vetorial.
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