Similaridade semântica e embeddings de sentenças

As representações vetoriais de palavras codificam palavras, mas muitas vezes precisamos comparar frases inteiras ou documentos. Calcular a média dos vetores de palavras faz perder nuances; queremos um único vetor que capture todo o significado.

As representações vetoriais de frases transformam uma frase inteira em um único vetor denso, para que frases com significado semelhante tenham vetores próximos, possibilitando a busca semântica e o agrupamento.

A biblioteca sentence-transformers facilita esse processo. Ela encapsula modelos de transformadores ajustados especificamente, que produzem diretamente vetores de frases de alta qualidade.

all-MiniLM-L6-v2 é uma opção padrão popular: pequena, rápida e precisa, produzindo vetores com 384 dimensões. Ela equilibra bem velocidade e qualidade para a maioria das aplicações.

model.encode transforma uma lista de frases em uma matriz de representações vetoriais, com uma linha por frase.

A similaridade de cosseno mede o ângulo entre dois vetores, ignorando sua magnitude. Valores próximos de 1 indicam significados muito semelhantes; valores próximos de 0 indicam que não estão relacionados.

Também é possível usar diretamente o scikit-learn na matriz de representações vetoriais para obter uma matriz completa de similaridade entre cada par.

A busca semântica encontra documentos pelo significado, não por palavras-chave. Use encode na consulta e em todos os documentos e, em seguida, classifique os documentos pela similaridade de cosseno com o vetor da consulta.

Use encode no conjunto de documentos uma vez; depois, para cada consulta, calcule as similaridades e retorne as melhores correspondências.

As representações vetoriais de frases possibilitam a correspondência de FAQ, a detecção de duplicatas, o agrupamento, a recomendação e a etapa de recuperação em sistemas RAG que fornecem contexto relevante a grandes modelos de linguagem.

Escolha um modelo treinado para sua tarefa (busca semântica ou paráfrase). Normalize as representações vetoriais se sua métrica de similaridade exigir isso e, para grandes conjuntos de documentos, use um banco de dados vetorial para uma busca rápida pelos vizinhos mais próximos.

Resumo: as representações vetoriais de frases codificam frases inteiras em vetores. Use SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2") e model.encode(sentences) e, em seguida, compare usando a similaridade de cosseno. Isso possibilita a busca semântica: codifique a consulta e o conjunto de documentos e classifique-os por similaridade. É essencial para correspondência de FAQ, agrupamento e recuperação em RAG.