Vida com IA #118- Embeddings hierárquicos, Matryoshka Embeddings.
Jun 5, 2025
Neste episódio, o anfitrião explora o conceito de Matryoshka Embeddings, um método inovador que otimiza a representação de informações. Ele discute como esses embeddings hierárquicos podem armazenar informações significativas nas primeiras dimensões, permitindo uma busca eficiente em textos longos. O anfitrião também aborda as limitações da alta dimensionalidade e apresenta aplicações práticas, compartilhando experiências pessoais sobre a eficácia dessa técnica em equipes. Os ouvintes podem esperar insights valiosos e implicações práticas sobre embeddings.
AI Snips
Chapters
Transcript
Episode notes
O Que É Um Embedding
- Embedding é uma representação numérica do sentido de uma informação em um espaço vetorial multidimensional.
- Conceitos semanticamente próximos ficam geograficamente próximos nesse espaço.
Busca Semântica Com Embeddings
- Embeddings permitem buscar trechos relevantes em textos longos comparando vetores de semântica.
- Você transforma seções do documento em vetores e busca proximidade com o vetor da pergunta.
Limitações Das Dimensões Sem Ordem
- Dimensões de um embedding tradicional não têm ordem ou prioridade entre si.
- Isso gera problema de custo e latência quando a dimensão total é muito alta para aplicações em larga escala.