Busca semântica é uma abordagem de recuperação de informação que entende o significado e a intenção por trás de uma consulta, em vez de apenas procurar palavras-chave exatas. Diferente da busca tradicional (que retorna documentos contendo os termos pesquisados), a busca semântica pode encontrar textos relacionados mesmo que não compartilhem nenhuma palavra com a query. Isso é possível porque textos são convertidos em vetores numéricos (embeddings) que capturam o significado semântico — textos com sentidos próximos ficam próximos no espaço vetorial. Na prática brasileira, a busca semântica é fundamental em sistemas de atendimento ao cliente, onde o usuário pode perguntar "meu pedido não chegou" e o sistema encontra artigos sobre "rastreamento de entrega" mesmo sem correspondência de palavras. É também a tecnologia base do RAG, de sistemas de busca jurídica e de plataformas de e-commerce inteligente. Modelos como o text-embedding-ada-002 da OpenAI e os da família Sentence Transformers são amplamente usados para criar esses embeddings.
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