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Vetores, Embeddings e Arquitetura RAG

Aprenda como embeddings transformam texto em vetores, como bancos de dados vetoriais os armazenam e como pipelines RAG recuperam contexto para LLMs.

Vetores, Embeddings e Arquitetura RAG

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é o padrão dominante para fundamentar respostas de LLMs em conhecimento externo. Seu núcleo são os embeddings — representações numéricas de significado — e os bancos de dados vetoriais que os indexam e pesquisam.

O Que São Embeddings?

Um embedding é um vetor denso (lista de floats) que captura o significado semântico de um texto. Textos com significados semelhantes se agrupam no espaço vetorial.

"The cat sat on the mat"
        |
        v
[0.023, -0.145, 0.312, ..., 0.078]   ← vetor de 384 dimensões
        |
        v
"A dog slept on the rug"
        |
        v
[0.019, -0.138, 0.305, ..., 0.081]   ← próximo no espaço vetorial

Modelos de embedding (ex: text-embedding-3-small, all-MiniLM-L6-v2) mapeiam texto para um vetor de tamanho fixo independentemente do tamanho da entrada.

ℹ️Note

Modelos de embedding têm um limite máximo de tokens de entrada (tipicamente 512 tokens para modelos open-source, 8192 para text-embedding-3-large da OpenAI). Documentos mais longos que este limite devem ser divididos em fragmentos antes da incorporação — esta é a razão pela qual a fragmentação é uma parte crítica de qualquer pipeline RAG.

Modelos de Embedding Comuns

Modelo	Dimensões	Máx Tokens	Custo	Melhor Para
`text-embedding-3-small`	512-1536	8192	$0.02/1K tokens	Uso geral, sensível a custo
`text-embedding-3-large`	256-3072	8192	$0.13/1K tokens	Necessidades de alta precisão
`all-MiniLM-L6-v2`	384	512	Grátis (local)	Local/offline, prototipagem
`intfloat/e5-large-v2`	1024	512	Grátis (local)	Open-source de alta qualidade
`BAAI/bge-large-en-v1.5`	1024	512	Grátis (local)	Tarefas de recuperação em inglês

Similaridade por Cosseno

A forma mais comum de comparar dois embeddings é a similaridade por cosseno:

similaridade_cosseno(A, B) = (A · B) / (||A|| * ||B||)

Varia de -1 (significado oposto) a 1 (significado idêntico)
Valores acima de 0,8 geralmente indicam forte similaridade semântica
Usada por bancos de dados vetoriais para classificar resultados

⚠️Warning

A similaridade por cosseno assume que todas as dimensões têm o mesmo peso. Se o modelo de embedding for tendencioso ou mal treinado, as pontuações podem não refletir a relevância semântica real. Sempre avalie a qualidade da recuperação no seu domínio específico.

Comparação de Métricas de Distância

Métrica	Intervalo	Caso de Uso	Velocidade
Similaridade por cosseno	[-1, 1]	Busca semântica de texto	Rápida
Euclidiana (L2)	[0, ∞)	Embeddings de imagem, clustering	Rápida
Produto escalar	(-∞, ∞)	Vetores normalizados, eficiência	Muito rápida
Manhattan (L1)	[0, ∞)	Vetores esparsos	Moderada
Hamming	[0, dim]	Embeddings binários	Muito rápida

Pipeline de Geração de Embeddings

O processo de embedding transforma texto bruto em vetores pesquisáveis:

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Fragmentação de Documentos

Documentos brutos devem ser divididos em fragmentos antes da incorporação. A estratégia de fragmentação impacta diretamente a qualidade da recuperação.

python

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# Load a document
with open("report.md", "r") as f:
    text = f.read()

# Create a recursive text splitter
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,        # target characters per chunk
    chunk_overlap=50,      # overlap between chunks
    separators=["\n\n", "\n", ".", " "],  # priority order
    length_function=len,
)

chunks = splitter.split_text(text)
print(f"Split into {len(chunks)} chunks")
# Output: Split into 23 chunks

A sobreposição garante que frases ou ideias divididas entre fragmentos não sejam perdidas.

Comparação de Estratégias de Fragmentação

Estratégia	Unidade	Preserva Estrutura	Sobreposição	Melhor Para
RecursiveCharacter	Caracteres (por separador)	Moderada	Sim	Texto geral, maioria dos casos
Token	Tokens (consciente do modelo)	Baixa	Sim	Fragmentos alinhados ao LLM
MarkdownHeader	Cabeçalhos Markdown	Alta	Não	Documentação, wikis
RecursiveJson	Chaves JSON	Alta	Não	Dados JSON estruturados
HTMLHeader	Tags HTML (h1, h2, etc.)	Alta	Não	Páginas web, docs HTML
Semântica	Limites de sentença	Alta	Não	Preservação de passagens coerentes

python

from langchain.text_splitter import (
    TokenTextSplitter,
    MarkdownHeaderTextSplitter,
)

# Token-aware splitting (matches LLM tokenizers)
token_splitter = TokenTextSplitter(
    chunk_size=256,      # tokens, not characters
    chunk_overlap=50,
)

# Markdown-aware splitting (preserves header structure)
headers_to_split_on = [
    ("#", "Header 1"),
    ("##", "Header 2"),
]
markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(
    headers_to_split_on=headers_to_split_on,
)

# Semantic chunking using sentence boundaries
from langchain.text_splitter import SentenceTransformersTokenTextSplitter

semantic_splitter = SentenceTransformersTokenTextSplitter(
    chunk_size=256,
    chunk_overlap=0,
    model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
)

Bancos de Dados Vetoriais

Bancos de dados vetoriais são especializados em armazenar vetores de embedding e realizar buscas rápidas por vizinhos mais próximos.

Característica	Chroma	Pinecone	Qdrant	Weaviate
Implantação	Local / embutido	Nuvem / serverless	Auto-hospedado / nuvem	Auto-hospedado / nuvem
Código Aberto	Sim	Não	Sim	Sim (desde 2024)
Filtragem	Filtros de metadados	Namespace + metadados	Filtros de payload	GraphQL + metadados
Métricas de distância	Cosseno, L2, IP	Cosseno, L2, IP	Cosseno, L2, IP, Dot	Cosseno, L2, IP, Dot
Nível gratuito	Ilimitado local	1 índice, limitado	1GB cluster grátis	1GB grátis (sandbox)
Suporte LangChain	Nativo	Nativo	Nativo	Nativo
Escalabilidade	Nó único	Auto-scaling	Sharding horizontal	Sharding horizontal

💡Tip

Para prototipagem e desenvolvimento local, Chroma é a melhor escolha — executa embutido com zero infraestrutura. Para produção em escala, Pinecone ou Qdrant oferecem auto-scaling gerenciado. Qdrant é preferido se você precisa de auto-hospedagem.

Pipeline de Indexação

Um pipeline de indexação de produção transforma documentos brutos em um índice vetorial pesquisável:

Documentos Brutos (PDF, HTML, MD)
        |
        v
[ Extração de Texto ]
        |
        v
[ Fragmentação (divisor) ]
        |
        v
[ Embedding (modelo) ]
        |
        v
[ Inserção no BD Vetorial ]
        |
        v
[ Índice de Metadados ]

python

import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Initialize embedding model
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

# Initialize Chroma client
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("my_docs")

# Generate embeddings for chunks
embeddings = model.encode(chunks).tolist()

# Add to vector store with metadata
collection.add(
    documents=chunks,
    embeddings=embeddings,
    metadatas=[{"source": "report.md", "chunk_id": i}
               for i in range(len(chunks))],
    ids=[f"chunk_{i}" for i in range(len(chunks))],
)

📌Important

Sempre armazene metadados junto com embeddings. Metadados permitem busca filtrada (ex: "apenas resultados de 2025"), rastreamento em nível de documento e atualizações incrementais. Sem metadados, você não pode excluir ou atualizar documentos seletivamente.

Fluxo da Geração Aumentada por Recuperação

O RAG conecta a recuperação à geração em um único pipeline.

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python

from openai import OpenAI
import chromadb

client = OpenAI()
chroma_client = chromadb.Client()
collection = chroma_client.get_collection("my_docs")

def rag_answer(query: str, k: int = 3) -> str:
    # 1. Embed the query (using OpenAI embeddings)
    query_emb = client.embeddings.create(
        input=query,
        model="text-embedding-3-small"
    ).data[0].embedding

    # 2. Retrieve top-k chunks
    results = collection.query(
        query_embeddings=[query_emb],
        n_results=k,
    )
    context = "\n\n".join(results["documents"][0])

    # 3. Generate with context
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system",
             "content": "Answer using only the provided context."},
            {"role": "user",
             "content": f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {query}"}
        ],
    )
    return response.choices[0].message.content

print(rag_answer("What is the return policy?"))

⚠️Warning

Um modo comum de falha do RAG é o excesso de contexto — colocar muitos fragmentos recuperados no prompt, o que dilui a relação sinal-ruído. Recupere apenas os top-k fragmentos mais relevantes (k=3 a 5 é típico) e considere adicionar um limite de pontuação de relevância para filtrar correspondências de baixa qualidade.

Recuperação com Filtros de Metadados

Sistemas RAG reais precisam combinar busca semântica com filtragem estruturada:

python

def filtered_rag_answer(
    query: str,
    department: str | None = None,
    max_year: int | None = None,
    k: int = 3,
) -> str:
    # Build metadata filter
    where_filter = {}
    if department:
        where_filter["department"] = department
    if max_year:
        where_filter["year"] = {"$lte": max_year}

    # Embed query
    query_emb = client.embeddings.create(
        input=query,
        model="text-embedding-3-small"
    ).data[0].embedding

    # Retrieve with filter
    results = collection.query(
        query_embeddings=[query_emb],
        n_results=k,
        where=where_filter,
    )

    context = "\n\n".join(results["documents"][0])

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system",
             "content": "Answer using only the provided context."},
            {"role": "user",
             "content": f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {query}"}
        ],
    )
    return response.choices[0].message.content

# Example: query only engineering documents from 2025
# answer = filtered_rag_answer("API rate limits",
#                              department="engineering",
#                              max_year=2025)

💡Tip

Filtros de metadados melhoram dramaticamente a precisão da recuperação ao reduzir o espaço de busca. Campos de filtro comuns incluem: documento de origem, intervalo de datas, tipo de documento, departamento, autor e idioma. Projete seu esquema de metadados antes de construir o pipeline de ingestão.

Busca Híbrida: Vetorial + Palavras-chave

A busca puramente vetorial pode perder correspondências exatas. A busca híbrida combina similaridade vetorial com classificação por palavras-chave (BM25):

python

def hybrid_search(query: str, k: int = 5, alpha: float = 0.5) -> list[str]:
    """
    Hybrid search combining vector and keyword scores.
    alpha=1.0: pure vector search
    alpha=0.0: pure keyword search
    """
    # Vector search scores
    query_emb = client.embeddings.create(
        input=query, model="text-embedding-3-small"
    ).data[0].embedding
    vector_results = collection.query(
        query_embeddings=[query_emb], n_results=k * 2
    )

    # Keyword search (simplified BM25-like scoring)
    query_terms = set(query.lower().split())
    keyword_scores = {}
    for i, doc in enumerate(chunks):
        doc_terms = set(doc.lower().split())
        overlap = query_terms & doc_terms
        if overlap:
            keyword_scores[i] = len(overlap) / (len(doc_terms) ** 0.5)

    # Normalize and combine scores
    # (In production, use a proper hybrid retriever like
    #  LangChain's EnsembleRetriever)
    combined_scores = {}
    # ... normalization and alpha-weighted combination ...

    return sorted(combined_scores, key=combined_scores.get, reverse=True)[:k]

6 Perguntas de Prática

Practice Question

O que é um embedding?

Practice Question

Qual métrica de similaridade é mais comum na busca vetorial?

Practice Question

Por que a fragmentação de documentos é necessária no RAG?

Practice Question

Qual banco de dados vetorial é de código aberto e executa localmente?

Practice Question

No fluxo RAG, o que acontece antes do LLM gerar uma resposta?

Practice Question

Um agente de suporte continua recuperando documentos irrelevantes de RH quando usuários fazem perguntas técnicas. Qual correção provavelmente mais ajudaria?

✅Success

Principais Conclusões

Embeddings mapeiam texto para vetores densos que codificam significado semântico.
Similaridade por cosseno mede o ângulo entre vetores; valores próximos a 1 indicam alta similaridade.
Bancos de dados vetoriais (Chroma, Pinecone, Qdrant) são especializados em busca rápida de vizinhos próximos.
Fragmentação de documentos com sobreposição é essencial para recuperação de qualidade.
Um pipeline RAG incorpora uma consulta, busca no BD vetorial, recupera top-k fragmentos e os alimenta como contexto ao LLM.
Filtragem por metadados e sobreposição de fragmentos melhoram a precisão da recuperação.
Busca híbrida combina métodos vetoriais e de palavras-chave para melhor revocação.
A arquitetura RAG é agnóstica ao modelo e funciona com qualquer combinação de embedding + LLM.

Progresso40%

Fundamentos da Memória de Agentes

Armazenamento de Memória, Resumos e Extração de Entidades

Contéudo do Curso

1. Fundamentos da Memória de Agentes 2. Vetores, Embeddings e Arquitetura RAG 3. Armazenamento de Memória, Resumos e Extração de Entidades 4. Integração de Base de Conhecimento e Processamento de Documentos 5. Estratégias Avançadas de Recuperação