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Como fazer buscas por similaridade vetorial com sua IA

Conecte sua IA ao OpenSearch para encontrar documentos pelo significado real. Após a conexão, seu agente pode consultar seus embeddings vetoriais diretamente.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como faço buscas por similaridade vetorial com minha IA?

Sua IA utiliza a ferramenta k-NN para comparar os embeddings vetoriais da sua pergunta com os vetores armazenados no seu cluster OpenSearch. Isso permite que seu agente encontre documentos que compartilham o mesmo conceito, mesmo que não usem as mesmas palavras. Você receberá os resultados mais relevantes com base na similaridade matemática.

Resultados da busca

Onde seus resultados aparecem

O que acontece quando seu agente consulta o cluster.

CORRESPONDÊNCIA

Matches semânticos

A IA identifica documentos que são conceitualmente próximos ao seu comando. Você recebe resultados que respeitam a intenção por trás das suas palavras.

RANKING

Pontuação de similaridade

A ferramenta de busca classifica cada documento pela distância em relação à sua pergunta. Isso garante que os dados mais relevantes fiquem no topo da lista.

CONTEXTO

Recuperação de dados relevantes

Seu agente extrai os trechos de texto específicos necessários para responder sua pergunta, fornecendo a matéria-prima para o processamento da IA.

HUMANO

Revisão de resultados

Você analisa os documentos recuperados para garantir que a similaridade atende às suas necessidades. A IA apresenta os achados, mas você decide se são úteis.

O fluxo

O que sua IA faz ao receber uma consulta.

A IA cuida de todo o cálculo vetorial para você.

  1. Vetorializar a consulta

    Seu agente converte sua pergunta em texto puro em um vetor de alta dimensão que o cluster consegue entender.

    search

  2. Executar busca k-NN

    A IA envia uma requisição ao OpenSearch para encontrar os vizinhos mais próximos no espaço vetorial.

    search

  3. Recuperar documentos

    A busca retorna os trechos de documentos mais similares junto com suas pontuações de similaridade.

    search

  4. Sintetizar respostas

    Seu agente lê o texto recuperado para formular uma resposta coerente à sua pergunta original.

    search

Teste

Copie estes exemplos para começar.

Use estes comandos para disparar buscas vetoriais imediatamente.

Pontos de partida

Substitua o texto entre colchetes pelos nomes dos seus índices ou tópicos de consulta.

OpenSearch Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — OpenSearch capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "opensearch-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Encontre documentos no meu índice 'customer_feedback' que sejam conceitualmente similares a 'insatisfação com a velocidade de entrega'.

  • Busque no cluster 'product_manuals' informações sobre manutenção e segurança de baterias.

  • Execute uma busca k-NN no meu índice 'legal_docs' para encontrar cláusulas relacionadas a direitos de propriedade intelectual.

  • Usando o índice vetorial 'tech_support_logs', encontre entradas que correspondam ao conceito de 'problemas de conectividade de rede'.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Comece aqui

Conecte o OpenSearch Vector uma vez e comece a perguntar.

Basta fornecer o endpoint e as credenciais do seu OpenSearch. Mantemos suas informações de login criptografadas para que você possa buscar imediatamente.

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FAQ

Como a busca funciona

  • 01

    A IA pode alterar as configurações do meu índice no OpenSearch?

    Não. A IA tem permissão apenas para realizar buscas. Ela não pode modificar a configuração do seu cluster nem excluir dados.

  • 02

    A IA cria novos embeddings vetoriais para mim?

    Não. Este conector serve para buscar vetores já existentes. Você deve ter gerado e armazenado seus embeddings no OpenSearch previamente.

  • 03

    A IA atualizará meu índice automaticamente quando eu adicionar novos arquivos?

    Não. A IA busca apenas o que já está no cluster. Você deve gerenciar o processo de ingestão de dados separadamente.

  • 04

    Posso usar isso para fazer buscas comuns por palavras-chave?

    Sim, mas o grande diferencial deste conector é realizar buscas por similaridade vetorial k-NN.

  • 05

    Como a IA sabe qual índice deve consultar?

    Você especifica o nome do índice no seu comando ou conversa, e a IA o utiliza para atingir a parte correta do seu cluster.

  • Mais dúvidas sobre o OpenSearch Vector? A página do conector explica tudo. Veja tudo o que o conector OpenSearch Vector pode fazer

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