Construção de um Sistema de Busca e Indexação em um Assistant API com Base Vetorial
Conceitos básicos de busca vetorial
O entendimento de embeddings, chunking e bancos de dados vetoriais é fundamental para otimizar a recuperação de informações semânticas. Os embeddings são representações numéricas que capturam a semântica de textos, transformando-os em vetores numéricos. Para isso, são utilizados modelos de transformers como BERT e GPT para criar estas representações vetoriais.
O chunking é uma técnica que divide documentos extensos em partes menores para melhorar a precisão da busca. Por exemplo, um PDF de 20 páginas pode ser dividido em chunks de 500 a 1000 caracteres, permitindo uma indexação e recuperação mais precisa das informações.
Os bancos de dados vetoriais armazenam e consultam vetores, utilizando algoritmos k-NN (k-Nearest Neighbors) para busca de similaridade. Estes bancos são projetados para lidar com grandes quantidades de vetores e retornar rapidamente os mais semelhantes à consulta do usuário.
Armazenamento de arquivos e metadados em bancos de dados vetoriais
Cada chunk é armazenado com embeddings, texto original e metadados para garantir a recuperação contextualizada. A estrutura de armazenamento inclui:
- Cada chunk contém um embedding, o texto original e metadados
- Metadados incluem nome do arquivo, posição do chunk e tópicos relevantes
- Essa abordagem permite que o sistema retorne o trecho de texto e sua origem
Dados importantes sobre este processo mostram que os chunks retêm o nome do arquivo ou identificador exclusivo, possibilitando manter uma divisão lógica por documento, mesmo em uma única estrutura de embeddings. Isso facilita a organização e recuperação das informações.
Índice por assunto e suas vantagens
A organização de documentos por temas ou categorias melhora a precisão e agilidade na recuperação de informações. Os índices semânticos categorizam documentos por temas específicos, permitindo uma busca mais refinada e contextualizada.
Etiquetas como ‘Legislação’ e ‘Faturação’ são usadas para refinar a pesquisa. Por exemplo, em documentação sobre “IVA na Construção Civil”, tags como “Inversão do Sujeito Passivo” ficam salvas nos metadados, permitindo um refinamento mais preciso.
A indexação por assunto permite que o motor de busca recupere informações de forma segmentada, buscando apenas nos chunks marcados como pertinentes àquele tema. Isso traz duas vantagens principais:
- A consulta fica mais rápida porque o mecanismo de busca ignora trechos não relacionados
- O sistema pode informar de qual assunto a resposta foi extraída, aumentando a confiança do usuário
Exemplo prático: Assistant API para consultoria de IVA na Construção Civil
A integração do índice por assunto e armazenamento de documentos no fluxo de perguntas e respostas de um Assistant API especializado em consultoria de IVA na Construção Civil em Portugal demonstra a aplicação prática destes conceitos.
Quando um usuário faz uma pergunta, o sistema identifica termos-chave como ‘inversão do sujeito passivo’ e ‘CIVA’. Em seguida, o Assistant API consulta o índice semântico, focando em chunks etiquetados como ‘Inversão do Sujeito Passivo’.
A resposta é organizada em introdução, corpo (Chain of Thought) e referências legais. Por exemplo, ao responder sobre inversão do sujeito passivo, o sistema informa que esta “aplica-se quando o adquirente dos serviços é um sujeito passivo de IVA” e pode citar exemplos de serviços abrangidos que estão no Anexo I do Ofício-Circulado nº 30101 da DGCI.
Fluxo de Operações no Assistant API
O processo de recebimento da pergunta, indexação, recuperação de chunks, resgate de referências e estruturação da resposta segue um fluxo bem definido:
- Identificação de termos-chave na pergunta do usuário
- Consulta ao índice semântico para localizar recursos relevantes
- Composição da resposta final ao usuário, referenciando a fonte original
No exemplo do IVA na Construção Civil, o sistema foca em chunks etiquetados como ‘Inversão do Sujeito Passivo’ e ‘Legislação IVA’. Cada chunk traz metadados específicos, como ‘Ofício Circulado 30101, Anexo I’, que são utilizados para referenciar as fontes na resposta final.
Boas práticas e recomendações para a construção de Assistant APIs
Para garantir o bom funcionamento de um Assistant API com busca vetorial, algumas diretrizes são essenciais:
- Definir claramente o escopo e a especialização do Assistente
- Criar índices por assunto e níveis de detalhe que façam sentido
- Revisar documentos e o índice semântico periodicamente
Além disso, é importante garantir que cada chunk tenha metadados completos (fonte, data, versão) e definir um tamanho adequado para os chunks (500 a 1000 tokens), equilibrando a granularidade da informação com a eficiência da busca.
Conclusão sobre a aplicação de busca vetorial em Assistant APIs
A aplicação de busca vetorial em Assistant APIs oferece benefícios significativos para a recuperação de informações relevantes a partir de bases de conhecimento extensas e complexas. Para maximizar estes benefícios, é essencial:
- Garantir a precisão semântica das buscas
- Manter separação clara entre os diferentes arquivos e trechos
- Aplicar índices por assunto, tornando as consultas mais rápidas e pertinentes
Aliando estas técnicas a um prompt bem estruturado e a um fluxo de verificação robusto, é possível construir um sistema que responda com autoridade e confiabilidade, sempre referenciando as fontes de origem. O objetivo final é assegurar que as respostas fornecidas sejam claras, consistentes e alinhadas com as necessidades do usuário final.
Considerações Finais
A busca vetorial em Assistant APIs permite recuperar informações relevantes de bases de conhecimento complexas, garantindo precisão, organização e rapidez nas respostas através de embeddings, chunking e índices semânticos. Os tópicos abordados neste artigo mostram como a combinação de técnicas e boas práticas resulta em um sistema eficiente e confiável para consultoria especializada.
A contínua evolução dos modelos de linguagem e das técnicas de indexação promete aprimorar ainda mais a capacidade dos Assistant APIs em fornecer informações precisas e contextuais, abrindo novas possibilidades para a automação do conhecimento e suporte à decisão.