Fundamentos
Embeddings
Resposta direta
Embeddings são representações vetoriais numéricas de textos que permitem a IAs medir similaridade semântica. São o motor por trás de busca vetorial e RAG.
Contexto e aprofundamento
Cada texto vira um vetor de centenas/milhares de dimensões. Textos semanticamente próximos têm vetores próximos. Para AEO, entender embeddings explica por que cobertura semântica completa de um tema é mais importante que repetir keyword: a IA mede similaridade vetorial, não casamento exato de palavras.
Perguntas frequentes
Embeddings são iguais entre IAs?
Não. Cada modelo tem seu espaço vetorial. Mas conteúdo bem estruturado tende a embedar bem em todos.