Embeddings: o que são e suas aplicações

Introdução 

Sabemos que com o surgimento de diversas tecnologias, há um grande aumento do número de termos que ouvimos falar, embeddings é um deles, mas o que são? 
 
Embeddings, que em inglês significa “incorporar”, é um termo utilizado em IA e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Refere-se ao processo de “incorporar” ou “embutir” informações complexas (como palavras, frases ou documentos) em um espaço vetorial. 

Isso significa que dados que seriam difíceis de processar diretamente são transformados em uma forma numérica (vetores), que os modelos de Machine Learning podem entender e usar para tarefas como classificação e análise semântica. 

Quando combinados com bancos de dados vetoriais, possibilitam que sistemas analisem grandes volumes de dados não estruturados. Isso permite a extração de informações relevantes e consultas complexas de forma rápida e eficaz. 

Essa técnica de transformação de dados é essencial na construção de soluções escaláveis, pois a representação vetorial facilita a busca e recuperação de informações além de comprimir suas informações e ainda assim manter a relação com o seu conteúdo original. 

Como funciona 

Sabemos que Embeddings são vetores para entendimento de máquina baseados em textos, fases, documentos. Mas como transformamos essas informações em vetores? 
 
Os vetores são formados a partir da utilização de modelos de IA treinados para identificar contextos, classificando-os com base na aproximação do contexto em números, que normalmente variam de -1 a 1. O valor 1 indica a maior proximidade, com milhares de parâmetros de comparação.  

Esses modelos são geralmente treinados com grandes volumes de texto, identificando padrões de concorrência entre palavras que aparecem frequentemente em contextos semelhantes, como “gato” e “animal”. Durante o treinamento, o modelo aprende a mapear essas palavras para vetores numéricos em um espaço multidimensional, de forma que palavras com significados relacionados ou contextos similares fiquem posicionadas mais próximas entre si nesse espaço vetorial. 

O objetivo é fazer com que palavras ou frases com significados semelhantes fiquem mais próximas no “espaço” dos vetores. Por exemplo, “gato” e “cachorro” devem ser representados por vetores próximos, enquanto “gato” e “carro” estarão mais distantes. 

Exemplo de embedding | Imagem: https://arize.com/blog-course/embeddings-meaning-examples-and-how-to-compute/ 

De que forma é calculada a semelhança entre dois vetores, comparando, por exemplo, um texto com diversos vetores do modelo treinado? 
 
Matematicamente se utiliza normalmente a técnica de similaridade por cosseno para realizar a comparação entre dois vetores A similaridade do cosseno fornece um valor no intervalo [-1,1], tendo 1 como o valor de contexto mais próximo e -1 o mais distante [1] 

Equação de similaridade por cosseno. | Imagem: Wikipedia 

Dois vetores com 98% de similaridade com base no cosseno do ângulo entre os vetores. | Imagem: Richmond Alake 

Embeddings, na prática 

Análise de PDF com QA (Question Answering): Embeddings são usados em sistemas de análise de documentos, como PDFs, para realizar tarefas de Pergunta e Resposta (QA). Empresas que lidam com grandes volumes de documentos, como contratos ou relatórios, podem utilizar embeddings para localizar automaticamente trechos relevantes em um texto. Por exemplo, ao analisar um contrato em PDF, os embeddings permitem mapear semanticamente o conteúdo e identificar passagens relacionadas a perguntas como “Qual é o prazo de validade deste contrato?” ou “Quais são as obrigações de pagamento do cliente?”. Em seguida, um modelo de IA generativa pode utilizar esses trechos para interpretar o contexto e gerar respostas em linguagem natural com maior precisão. 

Recomendação de Produtos (E-commerce): Plataformas como Amazon e Netflix utilizam embeddings para recomendar produtos ou filmes baseados nas preferências e comportamentos passados dos usuários. Por exemplo, ao recomendar filmes, embeddings são usados para capturar o estilo, gênero e características dos filmes que o usuário assistiu, sugerindo novos conteúdos com base na similaridade vetorial. 

Análise de Sentimentos (Atendimento ao Cliente): Empresas utilizam embeddings para analisar sentimentos em feedbacks ou mensagens de clientes. Por exemplo, ao analisar um conjunto de comentários em redes sociais ou e-mails de clientes, embeddings ajudam a identificar automaticamente se o sentimento é positivo, negativo ou neutro, permitindo uma resposta rápida e apropriada. 

Conclusão 

Embeddings têm se mostrado uma ferramenta poderosa e crescente em diversas indústrias, transformando a forma como interagimos com dados não estruturados. Sua capacidade de representar informações complexas de maneira numérica tem levado a melhorias em sistemas de análise de documentos, recomendações e até no atendimento ao cliente.  

Sendo uma tecnologia em constante evolução, é esperado que, com o tempo, ela seja cada vez mais integrada em soluções inteligentes e escaláveis. Além disso, com a tendência de redução dos custos computacionais e o avanço das infraestruturas de processamento e armazenamento, torna-se cada vez mais viável escalar essas soluções com eficiência e baixo custo. 

Referencias: 

https://builtin.com/machine-learning/cosine-similarity#:~:text=Cosine%20similarity%20is%20a%20measurement,within%20an%20inner%20product%20space

https://arize.com/blog-course/embeddings-meaning-examples-and-how-to-compute