A capacidade dos sistemas de Inteligência Artificial de compreender e processar a linguagem humana passou por uma transformação fundamental na última década. Essa evolução foi impulsionada por uma mudança de paradigma na forma como o texto é representado matematicamente, passando de métodos lexicais para representações semânticas densas. Compreender essa transição é importante para entender a arquitetura e as capacidades das aplicações de IA Generativa contemporâneas.
As Limitações da Busca Lexical
As abordagens tradicionais para a representação de texto, como Bag-of-Words (BoW) e Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), operam em um nível puramente lexical.
Esses métodos convertem texto em vetores esparsos de alta dimensionalidade, onde cada dimensão corresponde a uma palavra única em um vocabulário. O valor em cada dimensão normalmente representa a contagem de ocorrências ou a pontuação TF-IDF de uma palavra em um documento.
A principal limitação dessas técnicas é a sua incapacidade de capturar o significado semântico ou o contexto. Elas tratam as palavras como unidades discretas e independentes. Como resultado, frases com significados semanticamente idênticos, mas com vocabulários diferentes, são vistas como completamente distintas.
Por exemplo, em um sistema baseado em TF-IDF, as frases “a garota está estudando ciência de dados” e “a jovem está aprendendo IA e ML” seriam consideradas não relacionadas porque não compartilham palavras-chave significativas.
Essa falha em compreender sinônimos, paráfrases e intenções subjacentes torna os vetores esparsos inadequados para tarefas de IA sofisticadas que exigem uma compreensão mais profunda da linguagem, como a busca semântica ou a resposta a perguntas complexas.
A Emergência de Embeddings Densos e Contextuais
Para superar as limitações da busca lexical, surgiram os embeddings densos. Um embedding de texto é uma representação vetorial densa e de comprimento fixo de um trecho de texto, projetada para capturar seu significado semântico, sintático e contextual.
Ao contrário dos vetores esparsos, que consistem principalmente em zeros, os vetores densos são preenchidos com números de ponto flutuante, onde cada dimensão representa uma característica latente e aprendida da linguagem.
Esses vetores são gerados por modelos de aprendizado de máquina, geralmente redes neurais profundas, treinados em vastos corpora de texto de maneira não supervisionada.
O processo de treinamento posiciona textos com significados semelhantes mais próximos uns dos outros em um espaço vetorial de alta dimensionalidade. Essa propriedade geométrica é a chave para a sua potência e permite que os algoritmos realizem operações matemáticas nos vetores que correspondem a relações semânticas. A analogia clássica do Word2vec, um dos primeiros modelos de embedding, ilustra isso perfeitamente. A operação vetorial:
vetor(′rei′) − vetor(′homem′) + vetor(′mulher′)
resulta em um vetor muito próximo ao vetor(′rainha′). Essa capacidade de realizar aritmética vetorial em conceitos linguísticos representa um salto fundamental em relação à simples contagem de palavras, permitindo que os sistemas de IA raciocinem sobre as relações entre as palavras.
Essa mudança da correspondência lexical para a compreensão semântica é o avanço tecnológico que possibilita aplicações modernas de IA, como a Recuperação Aumentada por Geração (RAG), que dependem da compreensão da intenção do usuário em vez de apenas das palavras-chave.
David Matos
Referências:
Modelos de Embeddings, Bancos de Dados Vetoriais e RAG Para Aplicações de IA Generativa