📐 Cap 04: Representação Semântica com Embeddings: Espaços Vetoriais N-Dimensionais e Similaridade por Cosseno
Guia de Inteligência Artificial & LLMs
🗺️ Mapa Conceitual
flowchart LR
TEXT1["'Linguagem Python'"] --> EMBED1["[0.12, 0.85, -0.44, ...] (Vetor 1536d)"]
TEXT2["'Ciência de Dados'"] --> EMBED2["[0.14, 0.82, -0.40, ...] (Vetor 1536d)"]
EMBED1 & EMBED2 --> SIM["Cosine Similarity: 0.94 (Alta Proximidade Semântica)"]
style EMBED1 fill:#e1f5fe,stroke:#03a9f4,stroke-width:1px
style EMBED2 fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:1px
style SIM fill:#ede7f6,stroke:#673ab7,stroke-width:2px
🎯 Slide 1: Visão Geral e Fundamentos
- Objetivo Central: Dominar os fundamentos de representação semântica com embeddings: espaços vetoriais n-dimensionais e similaridade por cosseno.
- Era dos LLMs: Da teoria de redes neurais à IA Generativa aplicada.
- Padrão de Engenharia: Aplicação prática em fluxos de software reais.
💡 Slide 2: Práticas e Arquitetura
- Self-Attention e vetorização com embeddings.
- RAG para recuperação precisa de contexto empresarial.
- Function Calling e agentes autônomos orientados a ferramentas.
🚀 Slide 3: Prática e Produção
- Otimização com LoRA e quantização de modelos.
- Bancos vetoriais com índices HNSW.
- Projeto prático com assistente de pesquisa com RAG.
📋 Resumo da Aula & Próximos Passos
- Revise o código de exemplo deste capítulo.
- Complete os exercícios práticos nos 4 níveis de complexidade.
- Realize o quiz formativo interativo para validar sua compreensão.
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