Uma empresa está desenvolvendo um chatbot que utiliza documentos privados. Eles precisam converter esses documentos em representações vetoriais antes de armazená-los. Que tipo de modelo de base eles devem usar?

Um modelo de embeddings de texto é o mais adequado porque sua função principal é converter texto em representações numéricas (vetores) que capturam o significado semântico das palavras e frases. Esses vetores são essenciais para armazenar e recuperar informações de forma eficiente em bancos de dados vetoriais, permitindo que o chatbot encontre documentos relevantes com base na similaridade de significado. Um modelo de conclusão de texto gera texto sequencialmente. Um modelo de seguimento de instruções é otimizado para responder a comandos específicos. Um modelo de geração de imagens cria imagens a partir de descrições de texto. Nenhum desses modelos é projetado para a tarefa de converter texto em representações vetoriais para armazenamento e busca semântica.