No universo de sistemas LLM e RAG (Retrieval-Augmented Generation), bases de conhecimento desempenham um papel crucial para fornecer informações factuais às inteligências artificiais.
Uma base de conhecimento nada mais é que um conjunto de documentos ou dados processados de forma que a IA possa pesquisar facilmente – tipicamente convertendo textos em vetores numéricos (embeddings) para viabilizar busca semântica.
Diferentemente da busca por palavras-chave tradicional, os embeddings capturam o significado do texto em vetores de alta dimensionalidade, permitindo encontrar informações relevantes mesmo quando os termos de busca não aparecem exatamente no documento.
Essa abordagem semântica é vital para aplicações de perguntas e respostas, análise de documentos e chatbots que precisam de contexto preciso.
Por que isso importa? Com embeddings, trechos de texto com significado semelhante ficam próximos em um espaço vetorial.
Assim, torna-se possível implementar mecanismos de busca inteligentes que retornam resultados conceitualmente relacionados à consulta do usuário, mesmo que redigidos de forma diferente.
Ao incorporar esse tipo de busca em sua base de conhecimento, você habilita sistemas que entendem a intenção por trás da pergunta e encontram a resposta mais relevante no acervo de documentos, indo além de simples correspondência de palavras.
Embeddings do DeepSeek: O que São e Como Utilizá-los
DeepSeek despontou como uma opção poderosa para construir sistemas de busca semântica customizados. Trata-se de uma plataforma de IA aberta, conhecida por seus modelos de linguagem avançados (como as séries DeepSeek-V2, V3, R1, etc.), que rivalizam com soluções proprietárias em desempenho. Importante para nós, o DeepSeek oferece modelos de embedding de alta qualidade.
Esses modelos transformam texto em representações vetoriais densas que capturam o significado semântico. Por exemplo, o modelo de embedding padrão do DeepSeek (referenciado como deepseek-embedding-v2) converte qualquer texto de entrada em um vetor de 768 dimensões.
Cada dimensão desse vetor numérico representa algum aspecto latente do significado do texto. Textos semanticamente similares resultam em vetores próximos (medidos por distância do cosseno ou produto interno), mesmo que não compartilhem palavras-chave explícitas.
O modelo deepseek-embedding-v2 é o mais recomendado atualmente – ele foi projetado especificamente para tarefas de embedding, de forma análoga ao modelo text-embedding-ada-002 da OpenAI.
Versões anteriores (como v1) existem, mas o v2 traz melhorias em acurácia e eficiência, sendo indicado para a maioria dos casos de uso. Vale notar que, embora seja possível usar modelos LLM gerais do DeepSeek (como DeepSeek-V3 ou R1) para extrair embeddings, isso não é o ideal.
Modelos ajustados para diálogo podem não gerar embeddings consistentes; por isso, preferimos usar os modelos dedicados de embedding do DeepSeek, que foram otimizados para capturar similaridade semântica.
Como acessar os embeddings do DeepSeek? Existem duas formas principais: via API na nuvem ou localmente (self-hosted).
Pelo método de API, o DeepSeek fornece um endpoint compatível com o formato OpenAI, tornando simples solicitar embeddings informando o modelo (por exemplo, "model": "deepseek-embedding-v2") e o texto de entrada.
Já para quem precisa de controle total ou tem restrições de privacidade, é possível rodar modelos do DeepSeek localmente, pois há versões de código aberto disponíveis.
Por exemplo, o modelo DeepSeek-R1 (20B parâmetros) e especialmente sua variante R1-Lite podem ser executados em hardware próprio (um GPU robusto ou servidor), permitindo gerar embeddings sem depender de chamadas externas. Nas próximas seções, veremos como utilizar ambos os métodos.
Casos de Uso Comuns
Implementar embeddings do DeepSeek em bases de conhecimento habilita diversas aplicações práticas no dia a dia de desenvolvedores e empresas. Alguns cenários de destaque incluem:
- Sistemas de Perguntas e Respostas (Q&A) – Plataformas onde o usuário faz uma pergunta em linguagem natural e o sistema encontra a resposta em uma base de documentos. Com embeddings, o sistema pode buscar a resposta mesmo que a pergunta não contenha as mesmas palavras do documento de origem. Por exemplo, é possível perguntar “Como funciona o algoritmo X?” e o sistema recuperar um trecho explicativo relevante, ainda que os termos exatos difiram.
- FAQ Inteligente – Muitos sites e produtos possuem uma seção de Perguntas Frequentes. Usando embeddings, é viável criar um FAQ inteligente que compreende perguntas variadas dos usuários e encontra a resposta oficial correspondente. Mesmo que a pergunta do usuário seja formulada de maneira diferente da questão na base de FAQs, a busca semântica identifica a correspondência de intenção. Isso melhora a experiência do usuário, fornecendo respostas rápidas e precisas a dúvidas comuns.
- Busca Semântica em Documentos Internos – Empresas lidam com grandes repositórios de documentos internos: wikis de engenharia, políticas, relatórios, manuais técnicos, etc. Colaboradores frequentemente têm dificuldade em encontrar informações específicas usando busca textual simples, pois a terminologia na consulta pode diferir do texto do documento. Com uma base de conhecimento indexada via embeddings, os funcionários podem realizar buscas semânticas sofisticadas. Por exemplo, um engenheiro poderia perguntar “Como solicito um novo servidor para meu projeto?” e o sistema recuperaria a página do wiki com os passos para provisionar recursos – mesmo que o documento use termos diferentes. Assim, ganha-se produtividade ao localizar rapidamente informações relevantes. Ademais, se a empresa preferir manter tudo on-premises por segurança, pode-se rodar o pipeline inteiro localmente (com modelos DeepSeek self-hosted), garantindo privacidade dos dados.
Esses casos de uso evidenciam como a combinação de embeddings + base de conhecimento personalizada habilita assistentes inteligentes – seja para clientes, equipes internas ou uso pessoal – que conseguem responder perguntas e fornecer informações de forma contextualizada e precisa, indo além das limitações de buscas tradicionais.
Gerando Embeddings com DeepSeek (API vs Local)
A geração dos embeddings é o coração da construção de nossa base de conhecimento semântica. Vamos explorar as duas abordagens:
1. Via API do DeepSeek: O DeepSeek disponibiliza uma API compatível com o padrão da OpenAI, o que facilita sua integração em código existente. Para usar, é necessário obter uma chave de API no painel do DeepSeek.
As chamadas de embedding são feitas através de requisições HTTP (por exemplo, POST https://api.deepseek.com/v1/embeddings), enviando um JSON que especifica o modelo e o texto (ou lista de textos) de entrada.
O modelo de embeddings a ser usado deve ser indicado, por exemplo: "model": "deepseek-embedding-v2". A API retorna um JSON com os vetores gerados.
Abaixo, um exemplo em Python utilizando a biblioteca requests para gerar embeddings de dois textos:
import requests
API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/embeddings"
API_KEY = "SUA_CHAVE_DE_API"
# Exemplo de textos a serem embutidos
texts = [
"A inteligência artificial está transformando indústrias.",
"Bancos de vetores permitem busca semântica eficiente."
]
payload = {
"model": "deepseek-embedding-v2",
"input": texts
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
res = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
data = res.json()
embeddings = [item["embedding"] for item in data["data"]]
print(f"Gerados {len(embeddings)} embeddings de dimensão {len(embeddings[0])}.")
Nesse exemplo, enviamos duas frases e recebemos de volta uma lista de vetores, cada um com 768 valores de ponto flutuante (no caso do modelo v2). A API DeepSeek segue quase exatamente o padrão da OpenAI; portanto, é possível até usar SDKs do OpenAI apontando para o endpoint do DeepSeek, o que simplifica a migração ou uso paralelo.
Ao usar a API, atente para limites de taxa e tamanho de texto: embora os modelos DeepSeek suportem janelas de contexto grandes (até 128k tokens em alguns casos), textos extremamente longos podem impactar a performance, então convém segmentar documentos muito extensos antes de enviar (voltaremos ao chunking adiante).
2. Localmente (Self-Hosted): Para casos em que você deseja evitar enviar dados sensíveis a serviços externos ou precisa de resposta de baixa latência sem depender de rede, rodar modelos do DeepSeek localmente é uma alternativa.
Os pesos de certos modelos do DeepSeek foram disponibilizados abertamente – por exemplo, o DeepSeek-R1 (um modelo de ~20 bilhões de parâmetros focado em raciocínio) – e podem ser executados em hardware próprio, dependendo dos recursos disponíveis.
Obviamente, modelos grandes exigem GPUs potentes (ou múltiplas) e bastante memória, mas versões menores como a R1-Lite podem rodar em um único GPU de alta performance.
Uma forma prática de usar o DeepSeek local é via a ferramenta Ollama, que facilita servir modelos localmente através de uma API REST. Com o Ollama, você pode baixar um modelo (por exemplo ollama pull deepseek-r1) e então usar chamadas locais para obter embeddings.
Há também integrações em bibliotecas como o ChromaDB, que já suportam funções de embedding via Ollama – você configura o Ollama apontando para o modelo DeepSeek local, e as adições/consultas na base chamam esse modelo nos bastidores.
Outra opção é utilizar frameworks como Hugging Face Transformers ou SentenceTransformers, caso o modelo DeepSeek esteja disponível nesses formatos. Se um checkpoint do modelo de embedding for liberado, poderíamos carregá-lo e usá-lo diretamente via código Python (similar a carregar um SentenceTransformer).
Por exemplo, usando um modelo local substituto apenas para demonstrar a ideia:
# Exemplo ilustrativo de uso local com SentenceTransformer (substitua pelo modelo DeepSeek se disponível)
from sentence_transformers import SentenceTransformer
modelo = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2') # modelo embeddor local de exemplo
vetores = modelo.encode(texts, batch_size=32)
print(vetores[0][:5]) # imprime os primeiros elementos do primeiro vetor
No caso acima, usamos um modelo público MiniLM para ilustrar; se houvesse um modelo DeepSeek nativamente suportado, a chamada seria análoga. A vantagem do local é ter privacidade total dos dados (nenhum texto sai do seu ambiente) e evitar custos por requisição ou limitações de uso.
Por outro lado, é preciso dispor de infraestrutura – uma GPU moderna acelera drasticamente a geração de embeddings (processando milhares de tokens por segundo), enquanto somente com CPU o processo pode ser bem mais lento.
Além disso, ao rodar local, você se responsabiliza por atualizar o modelo caso haja versões novas ou melhorias. Em resumo, a escolha entre API e local dependerá do seu caso de uso: facilidade e rapidez de implementação (API) vs. controle, custo fixo e privacidade (local).
Armazenando e Consultando Embeddings (Vector Stores)
Gerados os embeddings dos documentos, precisamos armazená-los de forma eficiente para possibilitar buscas de similaridade. Dado que cada embedding é um vetor de alta dimensionalidade, bancos de dados tradicionais não são ideais para consultá-los diretamente – em vez disso, usamos índices ou bases vetoriais otimizadas para operações de nearest neighbors. Vamos abordar algumas ferramentas populares para armazenamento e busca de embeddings:
FAISS (Facebook AI Similarity Search)
O FAISS é uma biblioteca de código aberto em C++/Python altamente eficiente para busca de similaridade vetorial. Ele permite indexar milhões (até bilhões) de vetores e oferece diversos algoritmos de indexação (desde busca exata linear até índices aproximados como IVF e HNSW).
O FAISS é frequentemente usado sob o capô por outras ferramentas e se destaca pelo desempenho em memória – ideal para casos onde você pode manter os vetores em RAM ou em um índice mapeado em disco.
Por exemplo, com FAISS podemos construir um índice simples Flat (que realiza busca exata linear, adequada para conjuntos menores) ou índices hierárquicos para conjuntos muito grandes.
Muitas implementações locais de busca semântica optam pelo FAISS pela sua alta performance e flexibilidade.
Exemplo: após gerar uma matriz embedding_matrix de tamanho (N, 768) com todos os vetores dos documentos, podemos criar um índice FAISS e adicionar os vetores:
import faiss
d = embedding_matrix.shape[1] # dimensionalidade, ex: 768
index = faiss.IndexFlatIP(d) # índice de produto interno (Inner Product)
index.add(embedding_matrix) # adiciona todos os vetores
print(f"{index.ntotal} vetores indexados.")
No exemplo, usamos IndexFlatIP para similaridade por produto interno, que equivale à similaridade do cosseno se os vetores estiverem normalizados (unitários).
Poderíamos usar IndexFlatL2 para distância euclidiana, mas geralmente normalizar e usar produto interno funciona bem para embeddings textuais.
O FAISS não persiste os dados automaticamente (o índice está em memória), porém podemos salvar em disco usando faiss.write_index(index, "meu_index.faiss") e reabrir depois com faiss.read_index.
Em projetos de pequeno a médio porte, o FAISS oferece simplicidade e desempenho – carregando o índice na inicialização da aplicação, consultas de similaridade retornam em milissegundos.
PostgreSQL + pgvector
Para quem prefere aproveitar um banco de dados relacional existente, o PostgreSQL oferece a extensão pgvector que transforma o Postgres em um repositório de vetores.
Com o pgvector, você pode armazenar embeddings em colunas do tipo vector e realizar consultas de similaridade (operadores <-> para distância euclidiana ou cosseno) diretamente em SQL.
Ele suporta tanto busca exata quanto índices aproximados via algoritmos como HNSW e IVFFlat para acelerar consultas em grandes volumes.
A grande vantagem aqui é integrar os vetores ao restante dos dados – por exemplo, manter metadados e embeddings juntos na mesma tabela e fazer consultas híbridas (filtros SQL + busca vetorial).
Entretanto, vale mencionar que o pgvector, sendo “um add-on de vetor ao Postgres”, pode carecer de alguns recursos avançados de sistemas feitos sob medida para vetores. Aspectos como escalabilidade horizontal, replicação otimizada para índices vetoriais e tuning específico são mais limitados.
Para muitas aplicações, porém, o Postgres com pgvector é uma solução prática: você ganha persistência durável, consistência transacional (se necessário) e reduz a quantidade de tecnologias diferentes no stack.
Por exemplo, para protótipos ou bases de conhecimento de porte moderado (até alguns milhões de embeddings), é perfeitamente viável usar pgvector.
A consulta típica envolve uma cláusula ORDER BY embedding <-> query_vector LIMIT k para retornar os k vetores mais similares ao vetor da consulta.
Weaviate, Qdrant e Outros Vector DBs
Se sua aplicação exige recursos mais robustos ou facilidade de escalabilidade out-of-the-box, há diversos bancos de dados vetoriais dedicados disponíveis.
O Qdrant, por exemplo, é um banco vetorial open-source escrito em Rust, conhecido pelo alto desempenho e por recursos avançados como filtragem por metadados junto com a busca vetorial.
Ele roda como um serviço independente (com Docker ou binário) e armazena os vetores de forma persistente, expondo operações via API ou clients em várias linguagens.
Já o Weaviate é outro popular vector DB open-source, oferecendo uma plataforma rica em funcionalidades (como esquemas flexíveis, pipelines de importação de dados, suporte a grafos de conhecimento integrados aos vetores, etc.).
Ferramentas SaaS proprietárias como Pinecone, e open-source como Milvus, também são opções – cada uma com seus pontos fortes em termos de escalabilidade, recursos e facilidade de uso.
Em resumo, se você precisa escalar para dezenas de milhões de vetores ou requer alta disponibilidade e manutenção mínima, vale considerar um desses sistemas especializados.
Observação: independente da escolha, é importante armazenar junto algum identificador ou metadados para cada vetor. Isso permite, ao recuperar um vetor similar, saber a qual documento (e qual parte do documento) ele corresponde.
Muitas soluções de vector DB já suportam armazenar um payload ou metadados JSON atrelados a cada vetor, facilitando a identificação do resultado e aplicação de filtros (por exemplo, buscar somente em documentos de certo tipo ou data).
Nos exemplos seguintes, assumiremos que conseguimos mapear do vetor de volta para o texto original ou um snippet dele (via índice ou ID).
Tutorial Passo a Passo: Construindo sua Base de Conhecimento
Agora que cobrimos os conceitos e ferramentas, vamos montar o pipeline completo para criar uma base de conhecimento personalizada usando embeddings do DeepSeek. Os passos gerais são:
1. Pré-processamento dos dados – Carregar os documentos e extrair o texto puro.
2. Divisão em chunks – Segmentar os textos em partes menores (chunks) para otimizar a indexação e a relevância.
3. Geração dos embeddings – Usar o modelo do DeepSeek para converter cada chunk em um vetor.
4. Indexação e busca – Armazenar os vetores em um índice ou base vetorial e realizar consultas de similaridade.
5. Exibição das respostas – Diante de uma pergunta do usuário, recuperar os melhores resultados e apresentá-los (diretamente ou via um modelo gerativo).
Vamos detalhar cada etapa:
1. Pré-processamento dos Dados
O primeiro passo é reunir e preparar os conteúdos que farão parte da base de conhecimento. Documentos de origem podem vir de vários formatos: arquivos PDF, páginas HTML, documentos do Word, Markdown, texto simples, entre outros.
Para cada formato, existem bibliotecas Python que ajudam na extração de texto: por exemplo, PyMuPDF (fitz), pdfminer.six ou pypdf para PDFs; BeautifulSoup para HTML/web; ou leitura direta de arquivos .txt e .md.
Depois de extrair o texto bruto, é importante limpar e normalizar esse conteúdo. Remova partes irrelevantes (menus de navegação de um HTML, boilerplate de rodapé, etc.) e padronize espaços em branco.
O objetivo é obter uma lista de strings, onde cada string representa um documento ou uma seção de documento. Por exemplo, você pode iterar sobre todos arquivos de uma pasta adicionando seu texto a uma lista docs:
import os
from bs4 import BeautifulSoup
docs = []
# Carrega todos arquivos .txt de um diretório
for filename in os.listdir("meus_documentos"):
if filename.endswith(".txt"):
with open(os.path.join("meus_documentos", filename), 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
docs.append(text)
# Exemplo: carregar e extrair texto de um arquivo HTML
with open("pagina_exemplo.html", 'r', encoding='utf-8') as f:
html = f.read()
soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
text = soup.get_text(separator=" ")
docs.append(text)
(No exemplo acima, usamos encoding ‘utf-8’ por precaução e o separator=" " para garantir que o texto extraído de HTML tenha espaços entre elementos.)
Ao final do pré-processamento, teremos em docs uma coleção de textos prontos para indexação. Dependendo do tamanho de cada documento, pode ser conveniente separá-los em subseções desde já (por exemplo, por capítulos, se cada item de docs for muito grande). Caso contrário, seguimos para a próxima etapa de chunking.
2. Divisão em Chunks (Chunking)
Para melhorar a eficiência e a precisão da busca, normalmente dividimos os documentos em trechos menores antes de gerar embeddings. Por quê? Documentos muito longos podem exceder os limites de tokens do modelo de embedding ou diluir detalhes importantes em um vetor único.
Ao segmentar em chunks de tamanho manejável, garantimos que cada embedding represente uma peça coesa de informação que pode ser recuperada de forma independente. Além disso, isso permite lidar com documentos extensos indexando-os em partes.
Algumas estratégias comuns de chunking incluem:
- Por estrutura lógica: se o documento tiver estrutura (capítulos, seções, parágrafos), cada seção ou parágrafo pode virar um chunk. Ex: cada tópico de um manual técnico.
- Por tamanho fixo (caracteres ou tokens): definir um tamanho alvo (por exemplo, ~500 palavras ou ~N tokens) e quebrar o texto nessa extensão, preferencialmente cortando em fronteiras de frase para não ficar truncado estranho.
- Janela deslizante com overlap: usar janelas de, digamos, 300 palavras com um overlap de 50 palavras entre chunks consecutivos, para manter continuidade de contexto entre eles.
Uma ferramenta útil é o LangChain, que possui utilitários de divisão de texto. Por exemplo, podemos usar o RecursiveCharacterTextSplitter para quebrar preservando limites de frase/parágrafo quando possível:
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
all_chunks = []
for doc in docs:
chunks = splitter.split_text(doc)
all_chunks.extend(chunks)
print(f"Gerados {len(all_chunks)} chunks a partir de {len(docs)} documentos.")
No código acima, configuramos chunks de no máximo 500 caracteres com sobreposição de 50 caracteres entre chunks do mesmo documento. Isso resulta em pedaços geralmente entre 100 e 150 palavras cada (500 caracteres aproximadamente).
Você pode ajustar esses parâmetros de acordo com o conteúdo e os limites do modelo de embedding (o DeepSeek embedding v2 suporta inputs grandes, milhares de tokens, mas chunks muito extensos podem reduzir a precisão da busca).
Regra geral: chunks menores e focados tendem a retornar resultados mais relevantes, enquanto chunks gigantes podem conter informação demais e “diluir” o significado no vetor.
Portanto, é válido experimentar tamanhos em torno de 200 a 500 palavras e verificar empiricamente se os resultados de busca estão fazendo sentido.
3. Geração dos Embeddings
Com os chunks de texto prontos, passamos a converter cada um em seu vetor correspondente usando o modelo de embedding do DeepSeek. Se optamos pela via da API, podemos enviar os chunks em lotes para otimizar o throughput (a API do DeepSeek aceita um array de strings em uma única requisição).
O tamanho do lote vai depender de limites de tokens e da taxa permitida; um valor comum é algo como 10 ou 20 chunks por chamada.
Exemplo de código usando a API (supondo que all_chunks é a lista de textos a embutir, conforme montada acima):
import math
API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/embeddings"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
batch_size = 20
embeddings = []
for i in range(0, len(all_chunks), batch_size):
batch = all_chunks[i : i+batch_size]
payload = {"model": "deepseek-embedding-v2", "input": batch}
res = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
data = res.json()
batch_embeds = [item["embedding"] for item in data["data"]]
embeddings.extend(batch_embeds)
print(f"Lote {math.floor(i/batch_size)+1} processado")
Esse código envia os chunks em blocos de 20 para a API e acumula os resultados em uma lista embeddings. Ao final, embeddings[j] será o vetor (lista de floats) correspondente ao texto all_chunks[j]. Sempre verifique se a resposta veio correta (status 200) e trate erros de API conforme necessário (ex.: fazer retry em caso de falha temporária).
Caso estejamos usando um modelo local, a lógica será parecida, mas chamando o modelo local em vez de uma requisição HTTP. Por exemplo, se tivermos um modelo carregado via HuggingFace Transformers ou SentenceTransformers, poderíamos fazer: embeddings = modelo.encode(all_chunks, batch_size=32). O importante é manter a ordem e ter certeza de que cada chunk gera um vetor de dimensão esperada (o DeepSeek v2 -> 768). É útil converter o resultado para um array NumPy para fácil manipulação:
import numpy as np
embedding_matrix = np.array(embeddings, dtype='float32')
print(embedding_matrix.shape) # deve ser (num_chunks, 768)
Nesse ponto, temos nossa base de conhecimento inteira representada numericamente em vetores – um matrix de embeddings. Por exemplo, 1000 chunks resultariam em uma matriz 1000×768. Agora é hora de indexar e possibilitar a busca eficiente desses vetores.
4. Indexação e Busca Semântica
Com os embeddings em mãos, vamos armazená-los em uma estrutura que permita buscar vizinhos mais próximos dado um vetor de consulta (o embedding de uma pergunta do usuário).
Aqui entram as ferramentas discutidas anteriormente (FAISS, pgvector, Qdrant, etc.). Vamos ilustrar com o FAISS pela simplicidade, mas os princípios se aplicam a outras opções.
Indexação com FAISS: Já vimos um exemplo de criação de índice acima. Suponha que embedding_matrix é um array NumPy de shape (N, 768). Podemos escolher um tipo de índice; para começar, um índice Flat exato serve:
d = embedding_matrix.shape[1] # dimensionalidade = 768
index = faiss.IndexFlatIP(d) # usamos Inner Product (equivalente a cosseno se normalizar)
# (Opcional: normalizar os vetores para garantir comparação por cosseno)
embedding_matrix_norm = embedding_matrix.copy()
for i in range(len(embedding_matrix_norm)):
vec = embedding_matrix_norm[i]
embedding_matrix_norm[i] = vec / np.linalg.norm(vec)
index.add(embedding_matrix_norm)
print(f"Indexados {index.ntotal} vetores.")
Acima, normalizamos cada vetor antes de adicionar ao índice para usar produto interno como métrica de similaridade coseno. A normalização não é estritamente necessária se usar diretamente Inner Product, mas costuma ajudar a padronizar a pontuação. Após adicionar os vetores, o índice está pronto para responder perguntas.
Consulta de Similaridade: Para encontrar documentos relevantes a uma pergunta do usuário, fazemos o seguinte:
- Converter a pergunta em um vetor usando o mesmo modelo de embedding (API ou local).
- Buscar no índice os k vetores mais próximos desse vetor de consulta.
- Recuperar os textos correspondentes a esses vetores (pelos IDs ou índices armazenados).
Exemplo utilizando o índice FAISS criado:
# Suponha que temos uma função embed_text que retorna o embedding DeepSeek de uma string
query = "Como a IA está mudando os negócios?"
query_vec = embed_text(query) # obter vetor 768d da pergunta (via API ou modelo local)
# Normalizar se necessário, pois index foi normalizado
query_vec = query_vec / np.linalg.norm(query_vec)
k = 5 # número de resultados desejados
D, I = index.search(np.array([query_vec], dtype='float32'), k)
print("Resultados mais similares:")
for idx, dist in zip(I[0], D[0]):
snippet = all_chunks[idx][:100].replace("\n", " ")
print(f"- [Score={dist:.3f}] Trecho {idx}: {snippet}...")
Esse código busca os 5 neighbors mais próximos (k=5). I[0] conterá os índices dos chunks correspondentes aos vetores mais similares, e D[0] as respectivas pontuações de similaridade (no caso de produto interno, quanto maior, mais similar).
Iteramos e imprimimos um pedacinho de cada chunk (100 caracteres iniciais, por exemplo) só para ilustrar. Na prática, aqui você já teria os trechos de documento mais prováveis de conter a resposta ou informação relevante à consulta do usuário.
Se estivéssemos usando uma base vetorial como o Chroma ou Qdrant, o processo seria análogo: no Chroma, por exemplo, bastaria chamar collection.query(query_texts=[query], n_results=5) que internamente ele se encarrega de embutir a query e retornar os resultados.
No Qdrant, usaríamos o método de busca passando o vetor da consulta (e poderíamos aplicar filtros de metadados, se quiséssemos).
O importante é que, ao final desta etapa, temos um mecanismo de busca semântica funcionando: para qualquer nova pergunta, conseguimos rapidamente recuperar os pedaços de conhecimento mais relacionados.
5. Exibição das Respostas ao Usuário
A etapa final do pipeline é decidir como apresentar os resultados encontrados ao usuário final. Se o objetivo for um sistema de busca semântica direta, você pode simplesmente mostrar os trechos de documentos recuperados, possivelmente com um link para o documento original ou destacando onde está a resposta.
Por exemplo, retornando ao usuário os top 3 trechos com um título ou contexto, similar a resultados de busca tradicionais, mas baseados em similaridade de conteúdo ao invés de palavra-chave.
Em outro cenário, podemos querer um sistema de Perguntas e Respostas automatizado, onde o usuário faz uma pergunta e o sistema responde em linguagem natural, usando a base de conhecimento como suporte.
Nesse caso, integrar com um modelo gerador (como um LLM) é o caminho: os documentos recuperados via embeddings servem de contexto para o modelo formular a resposta.
Essa abordagem é conhecida como RAG (Retrieval-Augmented Generation) – o modelo de linguagem recebe não apenas a pergunta, mas também os textos relevantes recuperados, e a partir disso produz uma resposta final ao usuário, melhor fundamentada.
Por exemplo, poderíamos ter um endpoint /ask em um backend que: dado um input de pergunta, executa a busca vetorial para obter os top k trechos, então insere esses trechos junto com a pergunta no prompt de um modelo (pode ser o próprio DeepSeek, versão chat ou reasoner) e retorna a resposta gerada.
Isso permite respostas em linguagem natural que citam especificamente o conteúdo da base de conhecimento, trazendo o melhor dos dois mundos (precisão factual dos embeddings + fluência do LLM).
Para desenvolvedores, existem frameworks que facilitam essa orquestração, como o LangChain ou LlamaIndex (GPT Index). Essas bibliotecas oferecem abstrações para combinar recuperadores (vector stores) com modelos de linguagem em cadeias de Q&A.
Por exemplo, o LangChain possui o chain RetrievalQA que faz exatamente isso – dado um retriever (nossa base vetorial) e um LLM (podemos usar um modelo do DeepSeek via API), ele monta a consulta, recupera os documentos e gera a resposta final automaticamente.
Embora não seja obrigatório usar esses frameworks, eles podem poupar tempo e fornecer funcionalidades extras (cache de consultas, logging, re-formatação de prompt, etc.).
Resumindo, a exibição das respostas pode variar: desde mostrar diretamente os documentos encontrados (útil quando queremos que o usuário leia a fonte) até prover uma resposta pronta elaborada pela IA usando aqueles documentos como suporte.
Em ambos os casos, sempre mantenha a rastreabilidade das respostas – é recomendável mostrar de onde veio a informação (por exemplo, títulos ou links dos documentos usados), para que o usuário tenha confiança e possa consultar a referência, quando aplicável. Essa transparência aumenta a confiabilidade do sistema.
Boas Práticas: Atualização, Ruído e Relevância
Construir uma base de conhecimento com embeddings não é um processo do tipo “faça e esqueça” – para manter o sistema útil, é preciso seguir algumas boas práticas de manutenção e ajuste fino:
- Atualização Contínua: Suas fontes de informação evoluem ao longo do tempo. Portanto, planeje um processo para incluir novos documentos e atualizar embeddings periodicamente. Isso pode ser incremental (gerar embeddings só para novos documentos e adicioná-los ao índice) ou reprocessar tudo se houver mudanças significativas no conteúdo ou até no modelo de embedding (por exemplo, se sair um
deepseek-embedding-v3no futuro, você pode querer re-embutir tudo para aproveitar melhorias). Ferramentas que persistem o índice (como Qdrant, Chroma) facilitam atualizações incrementais – você pode upsert novos vetores e remover/atualizar vetores de documentos obsoletos. Também considere cachear embeddings de consultas frequentes ou documentos, caso gere em tempo real – por exemplo, guardar o vetor de cada pergunta já feita, para evitar computar novamente em futuras perguntas iguais. Isso melhora a latência e reduz custo. - Tamanho de Chunk Adequado: Como mencionado, escolher o tamanho certo dos chunks impacta diretamente a qualidade das respostas. Chunks muito grandes podem misturar tópicos e adicionar ruído, enquanto muito pequenos podem perder contexto. Um bom ponto de partida é ~200 a 500 palavras por chunk, possivelmente com uma sobreposição de algumas frases para não quebrar o contexto abruptamente. Teste variações para ver o que funciona melhor com seus dados. Ajuste também conforme o domínio: documentos técnicos densos talvez funcionem melhor em pedaços menores; documentações com seções bem definidas podem usar essas divisões naturais.
- Filtragem e Metadados: Para controle de relevância, aproveite metadados dos documentos. Por exemplo, se você tem documentos de diferentes categorias (manuais técnicos vs. políticas internas vs. marketing), pode taguear cada embedding com seu tipo e, na hora da consulta, filtrar conforme o contexto do usuário (ex.: se o chatbot está respondendo dúvidas técnicas, busque apenas nos embeddings de manuais técnicos). Bancos vetoriais como Qdrant e Weaviate suportam filtros estruturados junto da busca vetorial, permitindo essa segmentação. Isso reduz ruído, evitando que resultados fora do escopo apareçam. Outra técnica é combinar busca vetorial com busca tradicional (hybrid search): exigir que algumas palavras-chave apareçam ou pontuar resultados que contenham termos exatos da query. Essa combinação pode melhorar precisão quando termos críticos estão presentes – por exemplo, garantir que resultados contenham um nome de erro específico mencionado na pergunta, mas ainda ordenados pela similaridade do restante do conteúdo.
- Ajuste de Parâmetros (Relevância): Experimente o valor de k (número de vizinhos retornados). Comece com k=5, mas se perceber que muitas vezes a resposta está em um documento que ficou em 6º ou 7º, considere aumentar para k=10 ou mais. Em contrapartida, você pode implementar um limiar de pontuação mínima – por exemplo, descartar resultados cuja similaridade fique abaixo de X – para evitar trazer conteúdo muito distante (ruído) caso a query não tenha correspondência boa. Em sistemas críticos, pode-se até aplicar um segundo passo de re-ranqueamento: passar os top 10 resultados por um modelo cross-encoder ou um LLM avaliador que determine quais dos trechos realmente respondem à pergunta. Isso melhora a precisão ao custo de mais processamento.
- Monitoramento e Aprendizado: Após implantar a base de conhecimento, monitore as interações. Quais perguntas os usuários fazem? As respostas retornadas foram úteis? Se notar consultas comuns que não estão sendo bem respondidas, isso indica que você pode precisar adicionar novos conteúdos à base ou ajustar os procedimentos. Em alguns casos, um ajuste fino no modelo de embedding com dados do seu domínio pode elevar bastante a qualidade – o DeepSeek permite fine-tuning de modelos, então, se sua aplicação for muito específica (ex.: termos médicos ou jurídicos), treinar o modelo de embeddings nesses dados proprietários pode torná-lo ainda mais assertivo.
Seguindo essas práticas, você mantém seu sistema de busca semântica eficiente e relevante. Lembre-se: uma base de conhecimento é viva.
Esteja preparado para iterar – adicionar dados, remover o que ficou obsoleto, e refinar parâmetros conforme obtém feedback dos usuários. Assim, o desempenho permanecerá alto e alinhado às necessidades reais.
Escalabilidade, Performance e Privacidade
Ao planejar levar uma solução de embeddings para produção, é importante avaliar alguns aspectos de infraestrutura e arquitetura:
- Escalabilidade: O tamanho da base (número de vetores) afeta as escolhas técnicas. Para centenas de milhares de embeddings, um índice flat em memória ainda pode responder rápido (graças a otimizações de BLAS, por exemplo). Porém, ao ultrapassar milhões de vetores, a busca linear começa a pesar – nesse ponto, adotar índices aproximados como IVF (Inverted File Index) ou HNSW (Small World Graph) traz ganhos enormes de velocidade com mínima perda de acurácia. Ferramentas como FAISS oferecem implementações desses índices (IVFFlat, HNSW), e bancos como Qdrant já usam HNSW por padrão. Adicionalmente, considere a necessidade de escalar horizontalmente: Qdrant, Weaviate e Milvus suportam clusterização/distribuição de índices, enquanto com pgvector você pode precisar particionar dados manualmente por sharding se chegar a esse nível. A escalabilidade também engloba atualizar embeddings em caso de mudança de modelo – idealmente tenha processos automatizados para reindexar se uma atualização significativa ocorrer.
- Performance: Dois gargalos principais se apresentam: tempo de geração dos embeddings e latência de busca. Para gerar embeddings rapidamente, especialmente em índices grandes, utilize GPU sempre que possível (seja via a API do DeepSeek – onde o processamento já é acelerado do lado deles – ou rodando local com GPU). Isso reduz o tempo de indexação e possibilita consultas ad hoc em tempo real (embutindo a query do usuário na hora). No quesito busca, tenha certeza de configurar corretamente a métrica de distância no seu índice (cosseno é o padrão de fato para textos). Otimize também o armazenamento: 1 milhão de vetores 768-dim em float32 ocupam ~3 GB de RAM. Se memória for escassa, pode-se usar floats de 16 bits ou quantização int8 para reduzir tamanho, com algum impacto mínimo na precisão. Ferramentas como FAISS suportam quantização e compressão de índices. E claro, monitore o desempenho – tempos de resposta médios, uso de CPU/GPU, etc. – para identificar gargalos.
- Privacidade e Segurança: Ao usar o DeepSeek, você tem a flexibilidade de escolher entre uma solução totalmente local ou via nuvem. Se sua base de conhecimento contém dados sensíveis ou proprietários, a opção de rodar os modelos localmente é muito valiosa, pois garante que nenhum texto ou vetor deixe seu ambiente. DeepSeek permite isso, diferentemente de alguns provedores fechados – você poderia até implantar tudo dentro da rede da empresa. Se optar pela API, verifique termos de uso e políticas de privacidade do serviço (o DeepSeek, a exemplo do OpenAI, tende a não usar seus dados para treinamento sem consentimento, mas é sempre bom confirmar atualizações nas políticas). Além disso, implemente segurança na camada de aplicação: se expuser uma API de busca semântica, proteja-a com autenticação para que apenas usuários autorizados consultem a base. Cuide também da governança dos dados: manter um log de que informações foram fornecidas ao modelo, evitar vazamento de dados confidenciais nas respostas (por exemplo, se integrar com um chatbot público, ter filtros para não expor algo indevido).
Resumidamente, pense na base de conhecimento como um serviço que precisa escalar com o uso e garantir confiabilidade e confidencialidade. Com o devido planejamento – seja configurando índices apropriados para milhões de vetores ou isolando o ambiente de processamento – você pode atingir um equilíbrio entre performance e segurança.
Conclusão e Próximos Passos
Montamos um panorama completo de como construir bases de conhecimento personalizadas com embeddings do DeepSeek. Vimos que, ao converter documentos em vetores semânticos e usar modelos avançados abertos, conseguimos criar motores de busca e assistentes inteligentes sob medida, que entendem perguntas e recuperam respostas com precisão superior à busca tradicional.
O modelo de embedding do DeepSeek (por exemplo, deepseek-embedding-v2) se mostrou uma alternativa viável aos embeddings proprietários, entregando qualidade competitiva e com a vantagem da flexibilidade de implantação – seja via serviço na nuvem ou executando localmente conforme sua necessidade.
Essa abertura significa menos vendor lock-in e mais controle sobre sua solução, inclusive a possibilidade de escalar sem custos proibitivos (você pode gerar quantos embeddings quiser localmente, se tiver hardware, ou aproveitar a API do DeepSeek com custos por token geralmente baixos).
Recapitulando pontos-chave: uma base de conhecimento bem construída com embeddings permite buscas multilíngues e contextuais (DeepSeek treina seus modelos em múltiplos idiomas, então consultas e documentos em línguas diferentes ainda podem casar semânticamente), pode escalar para milhões de itens usando bases vetoriais adequadas, e manter um footprint de armazenamento razoável (768 dimensões por documento tende a ser administrável, até mesmo em memória, e pode ser compactado se necessário).
Com monitoração e ajustes, conseguimos um sistema de recuperação de informações que aprende e melhora continuamente.
De agora em diante, quais seriam os próximos passos? Muito provavelmente, integrar essa base de conhecimento com interfaces e aplicações.
Por exemplo: criar um chatbot que responda perguntas usando nossa base – isso pode ser feito conectando a busca vetorial a um modelo de linguagem do DeepSeek (como o deepseek-chat ou deepseek-reasoner) para formar uma pipeline de pergunta -> recuperação -> resposta.
Frameworks como LangChain e LlamaIndex podem facilitar essa junção, mas você também pode implementar manualmente chamando a API de chat do DeepSeek e inserindo os documentos encontrados no prompt.
Outra ideia é expor um endpoint REST (usando FastAPI, Flask, etc.) para que outras aplicações possam consultar a base; por exemplo, um front-end web onde usuários digitam perguntas e recebem respostas, ou integrações em sistemas internos (um plugin de Slack para que funcionários perguntem no chat e o bot busque na base).
A arquitetura construída é versátil – essencialmente você criou seu próprio mini-serviço de busca semântica customizado.
Em conclusão, a utilização de embeddings do DeepSeek capacita soluções de busca e assistência inteligentes no estado da arte, sem depender de APIs fechadas. Você pode treinar a inteligência nas informações do seu domínio e fornecer aos usuários respostas imediatas e contextualizadas.
Seja para atendimento ao cliente, suporte interno ou projetos pessoais, essa abordagem traz um verdadeiro copiloto de IA alimentado pelos dados que você escolher. Com as orientações deste guia, você está pronto para implementar e evoluir sua própria base de conhecimento semântica. Boa construção e até a próxima! 🚀
