TL;DR: Embeddings transformam texto em vetores numéricos que preservam relações semânticas, permitindo que sistemas de IA compreendam o significado das palavras. A OpenAI oferece modelos avançados como o text-embedding-3-small e text-embedding-3-large, com melhor desempenho e custos mais baixos, revolucionando aplicações como busca semântica, sistemas de recomendação e classificação de texto.

Takeaways:

• Embeddings são representações vetoriais que capturam o significado semântico de textos, permitindo que computadores “compreendam” linguagem natural.
• Os novos modelos da OpenAI (text-embedding-3-small e text-embedding-3-large) oferecem melhor desempenho multilíngue e custos mais baixos por token processado.
• Aplicações práticas incluem busca semântica, sistemas de recomendação, classificação de textos e análise de sentimentos.
• É possível otimizar embeddings através da redução de dimensionalidade e classificação zero-shot sem dados de treinamento rotulados.
• Para aplicações em larga escala, recomenda-se o uso de bancos de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate ou FAISS.

Embeddings: Transformando Texto em Dados Numéricos para Revolucionar a Inteligência Artificial

Você já se perguntou como os sistemas de IA conseguem entender o significado das palavras? Como o ChatGPT sabe que “feliz” e “contente” são semelhantes, enquanto “feliz” e “triste” são opostos? A resposta está nos embeddings – uma tecnologia revolucionária que transforma texto em sequências numéricas que os computadores podem processar e compreender.

Neste artigo completo, vamos mergulhar no fascinante mundo dos embeddings de texto, explicando como eles funcionam, como você pode implementá-los em seus projetos e por que eles são fundamentais para o futuro da inteligência artificial.

O que são Embeddings e Por Que São Importantes?

Embeddings são representações vetoriais (listas de números) que capturam o significado semântico de textos. Em termos simples, eles transformam palavras, frases ou documentos em sequências de números que preservam as relações de significado entre os textos.

Quando a OpenAI lançou seus novos modelos de embedding text-embedding-3-small e text-embedding-3-large, trouxe avanços significativos para esta tecnologia, oferecendo:

• Custos mais baixos por token processado
• Desempenho multilíngue superior
• Novos parâmetros para controlar o tamanho dos vetores

Estas representações numéricas são a base para diversas aplicações de IA, como:

• Busca semântica: encontrar documentos relevantes mesmo quando não contêm as palavras exatas da consulta
• Agrupamento (clustering): organizar textos semelhantes automaticamente
• Sistemas de recomendação: sugerir itens semelhantes aos que o usuário já gostou
• Detecção de anomalias: identificar textos que divergem do padrão
• Classificação: categorizar textos automaticamente

A importância dos embeddings está no fato de que eles permitem que os computadores “compreendam” o significado do texto, não apenas processem palavras como símbolos isolados.

Como Obter Embeddings Usando a API da OpenAI

Para começar a trabalhar com embeddings, você precisa enviar seu texto para a API de embeddings da OpenAI junto com o nome do modelo desejado. Veja como fazer isso em Python:

import openai

openai.api_key = "sua-chave-api"

response = openai.Embedding.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="O texto que você deseja transformar em embedding"
)

embedding = response['data'][0]['embedding']

A resposta da API contém o vetor de embedding (uma lista de números de ponto flutuante) junto com metadados adicionais. O comprimento padrão do vetor é:

• 1536 dimensões para o modelo text-embedding-3-small
• 3072 dimensões para o modelo text-embedding-3-large

Estes vetores representam o significado do texto em um espaço multidimensional, onde textos com significados semelhantes ficam próximos uns dos outros.

Modelos de Embedding de Terceira Geração: Comparação e Preços

A OpenAI oferece dois modelos principais de embedding de terceira geração, cada um com suas características:

Como podemos observar, o modelo text-embedding-3-small oferece um excelente custo-benefício, com desempenho superior ao modelo legado a um preço cinco vezes menor. Já o text-embedding-3-large proporciona o melhor desempenho, sendo ideal para aplicações que exigem máxima precisão.

O preço é calculado com base no número de tokens de entrada, sendo que um token corresponde a aproximadamente 4 caracteres em inglês (cerca de 3/4 de uma palavra).

Aplicações Práticas: Como Usar Embeddings em Projetos Reais

Busca Semântica

Uma das aplicações mais poderosas dos embeddings é a busca semântica. Vamos usar um exemplo com um dataset de avaliações de produtos da Amazon:

# Obter embedding da consulta
query = "Qual o melhor café para fazer em casa?"
query_embedding = get_embedding(query)

# Calcular similaridade com todos os documentos
results = []
for i, doc_embedding in enumerate(document_embeddings):
    similarity = cosine_similarity(query_embedding, doc_embedding)
    results.append((i, similarity))

# Classificar por similaridade
results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

# Retornar os 3 documentos mais relevantes
for i, similarity in results[:3]:
    print(f"Documento {i}: {documents[i][:100]}... (Similaridade: {similarity:.4f})")

Este código permite encontrar avaliações relevantes mesmo que não contenham exatamente as palavras “café” ou “casa”, mas que discutam conceitos relacionados.

Sistemas de Recomendação

Os embeddings são perfeitos para sistemas de recomendação. Quando um usuário está visualizando um produto, podemos recomendar outros produtos com embeddings semelhantes:

def get_recommendations(product_id, n=5):
    # Obter embedding do produto atual
    product_embedding = product_embeddings[product_id]
    
    # Calcular similaridade com todos os outros produtos
    similarities = []
    for pid, embedding in product_embeddings.items():
        if pid != product_id:
            similarity = cosine_similarity(product_embedding, embedding)
            similarities.append((pid, similarity))
    
    # Retornar os n produtos mais similares
    similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return similarities[:n]

Classificação e Análise de Sentimentos

Embeddings podem ser usados como features para modelos de machine learning:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Usar embeddings como features para prever classificação por estrelas
X = review_embeddings
y = review_stars

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Acurácia: {accuracy:.4f}")

Este exemplo mostra como podemos prever a avaliação em estrelas (de 1 a 5) com base apenas no embedding do texto da avaliação.

Otimizando Embeddings: Redução de Dimensionalidade

Embora embeddings de alta dimensão ofereçam melhor precisão, eles também consomem mais recursos computacionais e de armazenamento. A OpenAI permite reduzir a dimensionalidade dos embeddings usando o parâmetro dimensions:

response = openai.Embedding.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input="Texto de exemplo",
    dimensions=1024  # Reduzindo de 3072 para 1024 dimensões
)

Esta abordagem é mais eficiente do que aplicar técnicas de redução de dimensionalidade posteriormente, pois o modelo já otimiza as dimensões mais importantes.

Alternativamente, você pode normalizar os embeddings manualmente:

import numpy as np

def normalize_embedding(embedding):
    norm = np.linalg.norm(embedding)
    return [x / norm for x in embedding]

Classificação Zero-Shot com Embeddings

Uma técnica poderosa é a classificação zero-shot, que permite classificar textos sem dados de treinamento rotulados:

# Definir categorias
categories = ["Política", "Esportes", "Tecnologia", "Entretenimento"]

# Obter embeddings das categorias
category_embeddings = {cat: get_embedding(cat) for cat in categories}

# Classificar um novo texto
def classify_text(text):
    text_embedding = get_embedding(text)
    
    # Calcular similaridade com cada categoria
    similarities = {}
    for cat, cat_embedding in category_embeddings.items():
        similarities[cat] = cosine_similarity(text_embedding, cat_embedding)
    
    # Retornar a categoria mais similar
    return max(similarities.items(), key=lambda x: x[1])[0]

Este método é extremamente útil quando não temos dados rotulados suficientes para treinar um classificador tradicional.

Perguntas Frequentes Sobre Embeddings

Como contar tokens antes de processar?

import tiktoken

def num_tokens(text, model="text-embedding-3-small"):
    encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
    return len(encoding.encode(text))

Qual função de distância usar para comparar embeddings?

A similaridade do cosseno é geralmente recomendada, pois os embeddings da OpenAI são normalizados para comprimento 1. Isso significa que a similaridade do cosseno e a distância euclidiana produzirão resultados equivalentes em termos de ranking.

Como pesquisar vetores rapidamente?

Para aplicações com muitos vetores, recomenda-se usar um banco de dados vetorial como Pinecone, Weaviate, Milvus ou FAISS, que são otimizados para buscas em alta dimensionalidade.

Os embeddings são atualizados com novos conhecimentos?

Os modelos text-embedding-3-large e text-embedding-3-small têm conhecimento de eventos até setembro de 2021. Para informações mais recentes, é necessário fornecer o contexto relevante.

Conclusão: O Futuro dos Embeddings na IA

Os embeddings representam uma tecnologia fundamental que está impulsionando avanços em praticamente todas as áreas da IA baseada em texto. Eles permitem que máquinas compreendam o significado semântico das palavras, frases e documentos, abrindo portas para aplicações cada vez mais sofisticadas.

Com os novos modelos da OpenAI oferecendo melhor desempenho a custos mais baixos, agora é o momento ideal para começar a explorar essa tecnologia em seus projetos. Seja para melhorar sistemas de busca, criar recomendações personalizadas ou desenvolver classificadores inteligentes, os embeddings são a chave para construir aplicações de IA que realmente entendem o conteúdo textual.

Você está pronto para transformar textos em vetores e desbloquear todo o potencial da IA semântica em seus projetos?

Fonte: OpenAI. “OpenAI Embeddings Documentation”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings.