Construção de um Sistema de Busca e Indexação em um Assistant API com Base Vetorial

Armazenamento e Indexação de Arquivos em Banco de Dados Vetorial

Em um banco de dados vetorial para busca de arquivos, o conteúdo é convertido em embeddings (vetores numéricos), dividido em chunks para otimizar a busca, e armazenado com metadados que incluem identificador do arquivo e posição do chunk. Ao inserir documentos no banco de dados vetorial, cada chunk é armazenado como um registro contendo: Embedding, Texto Original e Metadados.

Itens importantes:

• Embeddings capturam a semântica do texto.
• Chunking melhora a precisão da busca.
• Metadados contextualizam os resultados da busca.

Dados relevantes:

• Arquivos são divididos em chunks menores para facilitar a indexação.
• Cada chunk retém informações sobre sua origem.

Essa abordagem garante que, ao realizar uma busca, o sistema retorne não apenas o trecho de texto, mas também de qual arquivo (e em qual parte dele) tal trecho se originou. Na prática, cada chunk mantém o nome do arquivo ou algum identificador exclusivo, possibilitando manter uma divisão lógica por documento.

Criação de Índice por Assunto e seu Impacto no Retrieval

Associar arquivos ou chunks a assuntos específicos permite filtrar conteúdos relevantes, organizar os dados e melhorar a relevância das respostas, além de agilizar o processo de busca. O índice por assunto potencializa o processo de retrieval ao organizar e segmentar os conteúdos, resultando em respostas mais precisas, contextualizadas e alinhadas com o escopo definido no prompt do Assistant API.

Itens importantes:

• Filtragem e precisão aprimoradas.
• Melhor organização dos dados.
• Agilidade no processo de busca.

Dados relevantes:

• A indexação por assunto direciona a busca para segmentos semânticos específicos.
• Reduz a chance de trazer informações irrelevantes.

A indexação por assunto permite que o motor de busca recupere informações de forma muito mais segmentada. A consulta fica mais rápida porque o mecanismo de busca pode ignorar os vetores ou trechos não relacionados. Ao retornar a resposta, o sistema pode informar de que assunto ela foi extraída, o que gera maior confiança e entendimento por parte do usuário.

Conceitos Básicos de Busca Vetorial: Embeddings

Embeddings são representações numéricas que capturam a semântica de textos, criadas através de modelos de transformers. Textos com sentidos próximos possuem vetores semelhantes. No contexto de Processamento de Linguagem Natural, embeddings são representações numéricas (vetores) que capturam a semântica das palavras, frases ou documentos, utilizando modelos de transformers para conversão.

Itens importantes:

• Embeddings são vetores numéricos.
• Capturam a semântica de palavras e frases.
• Modelos de transformers são usados para criar embeddings.

Dados relevantes:

• Vetores são semelhantes se os textos possuem sentidos relacionados.
• Utilização de BERT, GPT ou outros modelos.

Conceitos Básicos de Busca Vetorial: Chunking

Chunking é a divisão de documentos extensos em partes menores para otimizar a indexação e a busca. Cada chunk é convertido em um embedding separado, melhorando a precisão da busca. Para otimizar a indexação e a busca, cada arquivo costuma ser “quebrado” (ou chunked) em partes menores, com cada chunk sendo convertido em um embedding separado.

Itens importantes:

• Otimiza a indexação e a busca.
• Melhora a precisão da busca.
• Cada chunk recebe um embedding separado.

Dados relevantes:

• Um PDF de 20 páginas pode ser dividido em partes de 500 a 1000 caracteres.
• Cada parte recebe um identificador que aponta para a posição no documento original.

Conceitos Básicos de Busca Vetorial: Banco de Dados Vetorial

Bancos de dados vetoriais armazenam e consultam grandes quantidades de vetores, utilizando algoritmos de k-NN para retornar os vetores mais semelhantes à consulta do usuário. Um banco de dados vetorial é especializado em armazenar e consultar grandes quantidades de vetores, possibilitando busca de similaridade usando algoritmos de k-NN para retornar rapidamente os vetores mais semelhantes à consulta do usuário.

Itens importantes:

• Especializados em armazenar vetores.
• Utilizam busca de similaridade (k-NN).
• Retornam vetores e textos associados.

Dados relevantes:

• Exemplos: Pinecone, Milvus, FAISS.
• Permitem busca rápida dos vetores mais semelhantes.

Índice Semântico (Índice por Assunto) e Refinamento da Pesquisa

Um índice semântico organiza documentos por temas ou categorias específicas, categorizando-os durante a conversão em embeddings ou em uma etapa posterior de classificação e anotações. Um índice semântico organiza os documentos (ou trechos de documentos) de acordo com temas ou categorias específicas.

Itens importantes:

• Organiza documentos por temas.
• Categorização feita durante a conversão em embeddings.
• Refinamento preciso da pesquisa.

Dados relevantes:

• Uso de etiquetas (tags) como “Legislação”, “Inversão do Sujeito Passivo”, “Faturação”.
• Etiquetas ficam salvas nos metadados.

Ao dividir a base de conhecimento em assuntos ou categorias, cada arquivo ou parte de arquivo pode ser facilmente identificado, o que simplifica a manutenção e a expansão da biblioteca.

Boas Práticas e Recomendações para Sistemas de Busca Vetorial

Definir o escopo, criar índices cuidadosos, atualizar constantemente a base de conhecimento, manter metadados completos, definir um tamanho adequado para os chunks e validar os dados são práticas essenciais.

Itens importantes:

• Delimitação de escopo.
• Atualização constante da base de conhecimento.
• Validação e verificação dos dados.

Dados relevantes:

• Revisar documentos e índices periodicamente.
• Garantir metadados completos para cada chunk.

Conclusão

A busca vetorial em um Assistant API facilita a recuperação de informações relevantes de bases de conhecimento extensas. Chunking, armazenamento em banco vetorial e índices por assunto garantem precisão e agilidade nas buscas.

A combinação de embeddings, chunking e índices semânticos permite criar sistemas de busca eficientes e contextualizados, melhorando a experiência do usuário e a precisão das respostas.

A aplicação de busca vetorial em um Assistant API oferece uma maneira eficiente de recuperar informações relevantes a partir de bases de conhecimento extensas e complexas. Aliando essas técnicas a um prompt bem estruturado e a um fluxo de verificação robusto, constrói-se um sistema capaz de responder com autoridade e confiabilidade, sempre referenciando as fontes de origem.

A adoção de técnicas de busca vetorial em Assistants APIs assegura respostas claras, consistentes e alinhadas com as necessidades do usuário, tornando a informação mais acessível e confiável.