Glossário

Pesquisa de documentos com PLN

O que é Pesquisa de documentos com PLN?

A pesquisa de documentos com PLN utiliza técnicas de processamento de linguagem natural para encontrar informação em coleções de documentos em resposta a uma pergunta formulada livremente. Em vez de procurar apenas sequências exatas de palavras, estes sistemas têm em conta as formas das palavras, a ponderação de termos raros ou a semelhança de significado. Por exemplo, quem escrever "Como peço dias de licença?" recebe a secção relevante do manual do colaborador, mesmo que esta fale de um "pedido de férias".

Como o KI.ordo ajuda

A função de conhecimento do KI.ordo divide textos, PDF, ficheiros Word e páginas web em passagens e pesquisa-os com o BM25, para que os agentes possam responder a perguntas com referências às fontes.

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Termos relacionados

Recuperação de informação

A recuperação de informação abrange métodos que encontram, num grande corpo de texto, os documentos ou passagens que correspondem a uma consulta e os ordenam por relevância. As abordagens clássicas, como o BM25, ponderam os termos de pesquisa consoante a frequência e a raridade com que ocorrem; as mais recentes acrescentam a semelhança semântica. Está na base dos motores de pesquisa, da pesquisa empresarial e da geração aumentada por recuperação, em que um modelo de linguagem usa as passagens recuperadas como base da sua resposta.

Pesquisa
BM25
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Expansão de consulta

A expansão de consulta acrescenta automaticamente termos relacionados a uma consulta de pesquisa, para que sejam também encontrados documentos relevantes que usem outra formulação. Os acrescentos típicos são sinónimos, abreviaturas, formas de palavras ou traduções: uma pesquisa por «cancelamento» pode então encontrar também textos sobre «rescisão de contrato». É particularmente útil na pesquisa por palavras-chave, mas pode reduzir a precisão se forem acrescentados termos em excesso ou inadequados. Hoje, utilizam-se muitas vezes modelos de linguagem para gerar as consultas expandidas.

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sinónimos
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Pesquisa por facetas

Na pesquisa por facetas, os utilizadores restringem os resultados passo a passo com filtros construídos a partir de atributos do conteúdo – como categoria, preço, marca, data ou autor. Cada faceta mostra normalmente quantos resultados restam. A abordagem é familiar das lojas online, mas também é usada em bibliotecas, intranets e arquivos de documentos para tornar coleções extensas manejáveis sem termos de pesquisa exatos.

Pesquisa
Filtros
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Pesquisa com IA

A pesquisa com IA designa métodos de pesquisa que usam IA para compreender a intenção por trás de uma consulta, ponderar resultados e, muitas vezes, gerar uma resposta resumida com fontes em vez de uma simples lista de ligações. Tecnicamente, utilizam pesquisa por palavras-chave, pesquisa vetorial sobre embeddings ou uma combinação, frequentemente seguida de um modelo de linguagem. Exemplos são os motores de resposta na web e a pesquisa interna de conhecimento que ajuda os colaboradores a encontrar o que precisam em manuais e políticas.

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Conhecimento
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