Embeddings: como um vibe coder traduz gíria antes da busca

Embeddings em cima da gíria crua devolvem trecho parecido com outro sentido. Antes da busca vetorial, o sistema que Thiago mostrou reescreve a pergunta do usuário para conceitos do domínio e, quando o motor acha um versículo isolado, puxa o anterior e o posterior. O caso é o app Bíblo, com o Cardia pesquisando 31.000 versículos da Bíblia, na regra "sem versículo fora de contexto".

Eu vi ele ler o exemplo na tela: o usuário escreve "Tô no fundo do poço o que a Bíblia fala." Mandar essa frase crua para os embeddings busca a gíria do poço. Ele mostrou o RAG e falou o volume, com o app na tela:

ele lemos 31.000 versículos da Bíblia. Aí ele rerranqueia mais apropriados para te responder.

"Tô no fundo do poço" e o tradutor antes dos embeddings

A query chega em gíria e o índice são os 31.000 versículos. Thiago pediu à IA um resumo de como o cérebro do chat funciona e leu em voz alta. Antes de vetorizar, o sistema passa a consulta num tradutor. A frase "Tô no fundo do poço o que a Bíblia fala" vira conceitos que o corpus contém: angústia, depressão, consolo divino, salmos e evangelhos. A reescrita é interna; o usuário continua falando em gíria. No resumo que ele leu, esse degrau se chama tradutor inteligente de consulta: quem pergunta escreve a gíria, e o sistema coloca os conceitos do domínio na consulta antes de vetorizar. A busca vetorial só roda depois dessa reescrita, na regra "sem versículo fora de contexto". No vibe coding deste recorte, essa versão reescrita é que vira vetor numérico e busca nos 31.000 versículos.

A janela ao redor e os 15 do reranker

A busca nos 31.000 pode devolver um versículo isolado, e a IA ficaria com uma frase solta. Com a query "Tô no fundo do poço o que a Bíblia fala" ainda no ar, o motor amplia o versículo achado com o anterior e o posterior, para a IA não interpretar frases soltas de forma errada. No resumo que ele leu, isso aparece como expansão de janela.

A busca vetorial pura às vezes traz trecho parecido de palavras, com outro sentido. O reranker reavalia a relevância teológica e entrega os 15 melhores para a IA redigir a resposta. Os 15 são o lote da redação; os 31.000 ficam no índice. A ordem que ele leu: a pergunta já reescrita vira vetor, a busca corre nos 31.000, a janela se expande, o reranker reavalia e fica com os 15 melhores.

Ele sempre explica com base bíblica, sem heresia nenhum.

A redação da IA entra depois da janela e depois dos 15, com a relevância teológica já reavaliada.

13 versões no vibe coding até a busca ficar boa

Thiago, sobre o tempo até gostar do sistema:

Demorei para fazer isso aqui, hein? Eu fiz umas, eu acho que ele tá na versão 13, fiz 13 versão dele para chegar na versão boa assim que eu gostei.

Ele leu o resumo do próprio sistema na tela e parou na versão 13, a que gostou. No vibe coding deste recorte, 13 versões é o número que ele disse em voz alta. A live dura 49 min; foi nessa sessão que ele abriu o app e leu o resumo em voz alta.

Amanhã, antes de mandar a pergunta crua para os embeddings, rode o tradutor de gíria e confira se o hit veio com o versículo anterior e o posterior. No recorte dele, o reranker ainda corta para 15. Dá para assistir à live e ouvir as 13 versões e os 31.000 versículos no replay de 49 min.