FAQ: Vector Embeddings com OpenAI – Transformando Texto em Números

Introdução

Este FAQ tem como objetivo esclarecer as principais dúvidas sobre Vector Embeddings da OpenAI, uma tecnologia fundamental para transformar texto em representações numéricas que podem ser processadas por computadores. Abordaremos desde conceitos básicos até aplicações práticas, auxiliando tanto iniciantes quanto usuários mais experientes.

1. O que são Vector Embeddings e para que servem?

Os Vector Embeddings são representações numéricas de texto que permitem que computadores “entendam” e processem linguagem natural de forma mais eficiente. São essencialmente listas de números que capturam o significado e as relações semânticas entre palavras e frases.

Estas representações são criadas através de modelos matemáticos complexos que transformam texto em vetores multidimensionais, onde cada dimensão contribui para representar diferentes aspectos do significado do texto.

Os Embeddings são fundamentais para diversas aplicações, incluindo busca semântica, sistemas de recomendação, classificação de texto, detecção de anomalias e análise de similaridade entre documentos. A principal vantagem é que textos com significados semelhantes terão representações numéricas próximas no espaço vetorial.

2. Quais são os principais modelos de Embedding oferecidos pela OpenAI?

A OpenAI disponibiliza atualmente dois modelos principais de terceira geração: o text-embedding-3-small e o text-embedding-3-large. O modelo small gera vetores com 1536 dimensões, enquanto o large produz vetores com 3072 dimensões.

O text-embedding-3-large oferece melhor desempenho em termos de precisão e capacidade de capturar nuances semânticas, mas tem um custo maior. O modelo small é mais econômico e ainda assim oferece excelente performance para a maioria das aplicações.

A escolha entre os modelos deve considerar o equilíbrio entre custo e performance. Por exemplo, com um dólar é possível processar aproximadamente 62.500 páginas usando o modelo small, enquanto o mesmo valor permite processar cerca de 9.615 páginas com o modelo large.

3. Como posso obter Embeddings para meus textos?

Para obter Embeddings, é necessário fazer uma chamada à API da OpenAI através do endpoint específico de embeddings, fornecendo o texto desejado e especificando qual modelo você deseja utilizar.

O processo é relativamente simples e pode ser realizado através de algumas linhas de código em Python, utilizando a biblioteca oficial da OpenAI. A API retornará um vetor de números em formato float que representa o embedding do texto fornecido.

É importante considerar que o texto enviado deve estar adequadamente preparado e que existem limites de tokens que podem ser processados em uma única chamada. A API cobra por token de entrada, então é importante otimizar os textos enviados.

4. É possível reduzir as dimensões dos Embeddings? Como fazer isso?

Sim, é possível reduzir as dimensões dos Embeddings através do parâmetro ‘dimensions’ na API da OpenAI. Esta funcionalidade é útil quando se precisa otimizar o uso de recursos computacionais ou reduzir custos de armazenamento.

Ao reduzir as dimensões, é importante realizar uma normalização L2 para manter as propriedades semânticas do embedding. Este processo garante que as relações entre diferentes textos permaneçam consistentes mesmo com menos dimensões.

A redução de dimensões representa um trade-off entre eficiência computacional e capacidade de representação. É recomendado testar diferentes configurações para encontrar o equilíbrio ideal para cada aplicação específica.

5. Como implementar busca baseada em Embeddings?

A busca baseada em Embeddings utiliza a similaridade de cosseno entre vetores para encontrar textos relacionados. Primeiro, é necessário criar e armazenar embeddings para todos os documentos da base de dados.

Quando uma busca é realizada, o texto da consulta é convertido em embedding e comparado com os embeddings armazenados. Os documentos cujos embeddings têm maior similaridade de cosseno com a consulta são retornados como resultados.

Para implementações em larga escala, é recomendado utilizar bancos de dados vetoriais especializados, que otimizam o processo de busca por similaridade em grandes volumes de dados.

6. Como criar um sistema de recomendações usando Embeddings?

Um sistema de recomendações baseado em Embeddings funciona calculando a similaridade entre os embeddings de diferentes itens. Itens com embeddings mais próximos são considerados mais similares e, portanto, bons candidatos para recomendação.

O processo envolve criar embeddings para todos os itens do catálogo e, quando necessário, calcular as distâncias entre o embedding do item de referência e os demais itens. Os itens com menor distância são selecionados como recomendações.

Este método é particularmente eficaz quando os itens possuem descrições textuais ricas, permitindo capturar similaridades semânticas que podem não ser evidentes através de outros métodos de recomendação.

7. Como utilizar Embeddings em projetos de Machine Learning?

Embeddings podem ser utilizados como features em diversos tipos de modelos de Machine Learning, servindo como uma forma eficiente de representar texto em formato numérico para tarefas de classificação e regressão.

Para classificação, os embeddings podem ser utilizados como entrada para modelos como Random Forest ou redes neurais, permitindo categorizar textos em diferentes classes. Para regressão, os embeddings podem ajudar a prever valores numéricos baseados em descrições textuais.

Uma aplicação interessante é a classificação zero-shot, onde os embeddings permitem classificar textos em categorias que não foram vistas durante o treinamento, baseando-se apenas na similaridade semântica.

Conclusão

Os Vector Embeddings da OpenAI representam uma ferramenta poderosa para processamento de linguagem natural, com aplicações diversas em busca, recomendação e machine learning. A escolha adequada do modelo e a otimização das dimensões são fundamentais para equilibrar custo e performance em cada aplicação específica.

Fonte: OpenAI. “Text embeddings”. Disponível em: [https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings]. Acesso em: hoje.