Modelos de embeddings.

O vetor só é útil dentro da sua busca

Pegue perguntas reais e defina quais trechos deveriam aparecer primeiro. Gere embeddings para um recorte pequeno do corpus e compare o ranking. Olhar apenas preço, nome ou tamanho do contexto não mostra se a recuperação funciona.

Em machine learning, cada rede neural dos modelos de linguagem representa relações aprendidas nos dados. O embedding é o vetor produzido por um modelo; ele não é inteligência universal nem garante que a busca reflita o mundo real do seu negócio.

O catálogo informa modalidades, endpoint e preço. Alguns modelos aceitam mais do que texto; use essa diferença somente quando a página individual declarar a entrada necessária.

Evite reindexar tudo para descobrir um detalhe

Antes do lote completo, confira dimensão devolvida, limite da entrada, normalização e compatibilidade com o banco vetorial escolhido. Esses dados pertencem ao resultado da chamada e à documentação aplicável, não devem ser adivinhados pelo nome do modelo.

O que esta página não consegue decidir por você

Nenhum catálogo prevê relevância no seu domínio. Chunking, filtros, qualidade do texto e métrica de distância mudam o resultado. O próximo passo é um conjunto de avaliação pequeno, versionado e repetível.