Incorporações são representações de valores ou objetos — como textos, imagens e áudios — criadas para serem compreendidas por modelos de aprendizado de máquina e algoritmos de busca semântica. Em termos simples, os embeddings transformam esses elementos em uma estrutura matemática baseada em características e categorias relevantes.
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Na prática, os embeddings permitem que modelos encontrem similaridades entre diferentes objetos. Por exemplo, ao analisar uma imagem ou um documento, um modelo pode identificar outros conteúdos semelhantes com base em suas características. Isso acontece porque os embeddings ajudam os sistemas a compreender relações entre palavras, conceitos e dados, sendo fundamentais para o funcionamento da inteligência artificial (IA).
Tecnicamente, embeddings são vetores gerados por modelos de aprendizado de máquina para representar informações relevantes de cada objeto analisado.
O que é um vetor no aprendizado de máquina?
Em matemática, um vetor é uma sequência de números que define a posição de um ponto em um espaço com múltiplas dimensões. De forma prática, trata-se de uma lista de valores, como {1989, 22, 9, 180}, em que cada número representa uma característica específica.
No contexto de aprendizado de máquina, vetores permitem identificar semelhanças entre objetos. Um algoritmo pode comparar vetores e encontrar aqueles que estão mais próximos entre si dentro de um banco de dados.
Para facilitar o entendimento, pense em latitude e longitude. Essas duas dimensões indicam a localização de qualquer ponto na Terra. Por exemplo, Vancouver pode ser representada por {49°15’40″N, 123°06’50″W}. Esse conjunto de valores forma um vetor simples.
Se quisermos encontrar uma cidade próxima, um modelo pode comparar essas coordenadas com outras. Burnaby, por exemplo, possui valores muito semelhantes, o que indica proximidade geográfica.
Adição de mais dimensões aos vetores
Agora, imagine que queremos encontrar uma cidade que seja próxima de Vancouver e também tenha uma população semelhante. Para isso, adicionamos uma terceira dimensão ao vetor: o número de habitantes.
Assim, o vetor de Vancouver passa a ser {latitude, longitude, população}. Com essa nova informação, Burnaby já não é tão semelhante, pois possui uma população menor. Nesse caso, o modelo pode identificar Seattle como mais próxima em termos gerais.
Esse exemplo mostra como a adição de dimensões torna a análise mais precisa. Na prática, modelos utilizam dezenas, centenas ou até milhares de dimensões para representar dados complexos.
Vetores multidimensionais na prática
Considere o caso de programas de TV. Para identificar quais são semelhantes, o modelo pode analisar diversos fatores, como:
- Gênero
- Ano de estreia
- Duração dos episódios
- Número de temporadas
- Quantidade de episódios
Cada um desses fatores representa uma dimensão. Assim, cada programa pode ser convertido em um vetor com várias características.
Por exemplo:
- Seinfeld: {[Sitcom], 1989, 22-24, 9, 180}
- Wandinha: {[Horror], 2022, 46-57, 1, 8}
Ao comparar esses vetores, fica claro que os dois programas são bastante diferentes. Por outro lado, um modelo pode identificar que “Cheers” é muito mais semelhante a “Seinfeld”, pois compartilha várias características.
Como funcionam os embeddings?
O processo de criação de embeddings ocorre por meio do aprendizado profundo. Um embedding é o resultado desse processo: um vetor que representa um objeto de forma estruturada para análise.
Quando dois embeddings possuem valores próximos, o modelo entende que os objetos representados são semelhantes. Esse princípio permite que sistemas recomendem conteúdos, identifiquem padrões ou realizem buscas inteligentes.
Como as redes neurais criam embeddings
As redes neurais são modelos que simulam o funcionamento do cérebro humano. Elas são compostas por camadas:
- Camada de entrada
- Camadas ocultas
- Camada de saída
Os embeddings são gerados em uma das camadas ocultas. Nessa etapa, o modelo transforma automaticamente os dados em vetores multidimensionais, sem necessidade de definição manual detalhada.
Depois disso, outras camadas utilizam esses vetores para analisar padrões e gerar resultados, como recomendações ou classificações.
Embora exista uma configuração inicial feita por desenvolvedores, o modelo aprende e melhora continuamente com base nos dados processados.
Embeddings em modelos de linguagem (LLMs)
Nos modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como os utilizados em IA generativa, embeddings representam não apenas palavras, mas também o contexto completo.
Isso significa que frases, parágrafos e até artigos inteiros podem ser convertidos em vetores. Como resultado, o modelo consegue:
- Entender significado e contexto
- Relacionar informações
- Gerar respostas mais precisas
Além disso, armazenar embeddings permite acelerar buscas futuras, reduzindo o custo computacional.
Como a Cloudflare facilita o uso de embeddings
Para desenvolvedores que desejam criar aplicações com IA, a Cloudflare oferece soluções como:
- Workers AI
- Vectorize (banco de dados vetorial distribuído globalmente)
Essas ferramentas tornam a criação e consulta de embeddings mais rápida, simples e acessível, eliminando a necessidade de uma infraestrutura complexa.
Perguntas frequentes
O que é um embedding no aprendizado de máquina?
Um embedding é uma representação numérica (vetor) de um objeto, como texto ou imagem, que permite aos modelos entender relações e similaridades.
Como os embeddings permitem buscas por similaridade?
Eles transformam dados em vetores. Quando dois vetores estão próximos em um espaço multidimensional, os objetos são considerados semelhantes.
O que é um vetor?
Um vetor é uma sequência de números que representa características de um objeto em diferentes dimensões.
Como embeddings são criados?
Eles são gerados por redes neurais em processos de aprendizado profundo, geralmente dentro de camadas ocultas.
Como embeddings são usados em IA?
São utilizados para compreender contexto, analisar dados e gerar respostas inteligentes em modelos de linguagem.
