Filtragem com Metadados
Para ilustrar o poder da pesquisa semântica, o vídeo apresenta um exemplo de como filtrar uma coleção de críticas de vinho usando metadados como país, preço e classificação. Isso permite que os usuários encontrem vinhos específicos com base em critérios específicos.
Consultas Self-Querying
O vídeo também apresenta o conceito de consultas self-querying, que possibilita que o sistema não apenas compare a entrada do usuário para semelhança semântica, mas também extraia filtros da entrada do usuário para metadados. Isso permite uma busca mais precisa e eficaz.
Aplicação em Vínos
O vídeo demonstra como usar uma consulta self-querying para buscar vinhos com atributos específicos, como descrição, título, ano, classificação, tipo de uva, preço e país de origem. Além disso, o sistema pode reconhecer conceitos relacionados em uma descrição de vinho, como sabores de frutas e cítricos.
Limitações e Aplicabilidades
Embora a pesquisa semântica seja uma ferramenta poderosa, ela não é limitada ao OpenAI e pode ser usada com outras linguagens de modelagem, como Lema3, Bistro ou Gemini Pro. Além disso, essa abordagem pode ser usada para mais do que apenas pesquisa semântica.
Em resumo, o vídeo apresenta uma abordagem inovadora para construir consultas com filtros e apresenta a importância de entender as limitações e aplicações da pesquisa semântica.