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Programas de IA e Engenharia›🌿 AI Sprouts›Aulas›Incorporações e bancos de dados vetoriais - como a IA entende o significado
🧭
AI Sprouts • Intermediário⏱️ 16 min de leitura

Incorporações e bancos de dados vetoriais - como a IA entende o significado

Prévia pública da lição

Explore como a IA representa palavras e frases como vetores em um espaço de alta dimensão, permitindo pesquisas semânticas, recomendações e RAG.

Programa
AI Sprouts
Nível
Intermediário
Tempo de leitura
16 min de leitura

Objetivos de aprendizagem

Ao final desta lição, você vai entender:

  • ✓O problema com codificação One-Hot
  • ✓Incorporações de palavras - Significado como geometria
  • ✓Word2Vec - Rei − Homem + Mulher = Rainha
  • ✓Incorporando Dimensões
  • ✓De palavras a frases

Resumo da lição

  1. O problema com codificação One-Hot
  2. Incorporações de palavras - Significado como geometria
  3. Word2Vec - Rei − Homem + Mulher = Rainha
  4. Incorporando Dimensões
  5. De palavras a frases
  6. Medindo Similaridade - Similaridade de Cosseno
  7. Bancos de dados de vetores - Pesquisa por significado
  8. RAG - Geração Aumentada de Recuperação
  9. Aplicações Práticas
  10. Principais conclusões
  11. 📚 Leitura adicional

Prévia introdutória

Após a tokenização, cada token é apenas um número – um índice em um vocabulário. Mas o índice 4.821 não diz nada ao modelo sobre o significado . Como a IA sabe que “rei” e “rainha” estão relacionados, ou que “banco” pode significar a margem de um rio ou uma instituição financeira? A resposta é incorporações .

Continue Incorporações e bancos de dados vetoriais - como a IA entende o significado com Pro

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