Busca semântica com embeddings: o site que entende o que o cliente quis dizer

A busca tradicional procura palavras. Se o cliente usa sinônimos, descreve o que precisa em vez do nome do produto ou comete erros de digitação, os resultados somem. Busca semântica procura significado.

Como funciona

1. 1.Cada item (produto, artigo, documento) é transformado num embedding: uma lista de números que representa o seu significado.
2. 2.A pergunta do usuário também é transformada.
3. 3.O sistema encontra os itens cujos significados estão mais próximos da pergunta.

"Carro econômico para cidade" encontra compactos com bom consumo, mesmo que nenhum anúncio use essas palavras.

Onde usar

• Busca em lojas e catálogos (IA no e-commerce: busca, recomendação e descrição de produtos).
• Base de conhecimento e FAQ: o cliente encontra a resposta mesmo perguntando de outro jeito.
• RAG: encontrar os trechos de documentos certos para a IA responder (RAG: como fazer a IA responder com os documentos da sua empresa).
• Itens parecidos e recomendações.

Combine com a busca tradicional

Códigos, nomes exatos e filtros (preço, ano, tamanho) funcionam melhor na busca tradicional. A combinação das duas — chamada de busca híbrida — costuma ter os melhores resultados.

Na prática

O PostgreSQL com extensões vetoriais guarda e consulta embeddings sem precisar de outro banco (PostgreSQL ou MongoDB: como escolher sem modismo). E a busca precisa ser rápida na interface, com debounce e resultados progressivos (Debounce e throttle em inputs: busca rápida sem derrubar a API).

A We Codex desenvolve buscas inteligentes em e-commerces e sistemas. Fale com a gente.