LLM

Embeddings

Representações vetoriais de texto que permitem a modelos comparar significado e recuperar trechos semanticamente similares.

Explicação

Cada trecho vira um vetor; a proximidade entre vetores aproxima significados, mesmo sem repetição literal de palavras.

Arquitetura em que um LLM recupera trechos de uma base externa antes de gerar a resposta, aumentando precisão e citabilidade.

Divisão do conteúdo em blocos autossuficientes, otimizados para recuperação e citação por sistemas de IA.

Prática de projetar instruções para modelos de linguagem, maximizando qualidade, previsibilidade e citação de fontes.