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Como gerar embeddings vetoriais com sua IA

Conecte o Together AI ao seu agente para converter texto em arrays numéricos. Após a configuração, sua IA cuida de todo o cálculo para preparar seus dados para recuperação.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como posso transformar texto em vetores usando minha IA?

Sua IA utiliza o MCP da Together AI para transformar texto em arrays numéricos de alta dimensão. Isso prepara seus dados para bancos de dados vetoriais e busca semântica, entregando os arrays exatos que você precisa para indexação.

Os resultados

Onde seus dados param.

Este processo converte texto simples em um formato que seu banco de dados consegue utilizar.

DADOS

Arrays numéricos

A IA converte seu texto em vetores densos. Você recebe os arrays específicos exigidos pelo seu banco de dados vetorial.

BUSCA

Pronto para busca semântica

Os embeddings capturam o significado do seu texto, deixando o conteúdo pronto para recuperação por similaridade.

ÍNDICE

Preparação do banco

A IA formata os vetores para facilitar a inserção. Os cálculos estarão prontos para serem enviados ao seu banco de dados.

HUMANO

Seleção de conteúdo

Você decide quais trechos de texto valem a pena ser vetorizados. A IA não escolhe os dados por você.

O fluxo

O que sua IA faz quando o texto chega.

A IA cuida da parte matemática pesada para que você não precise rodar modelos de embedding locais.

  1. Entrada de texto

    Seu agente recebe o texto bruto ou os documentos fornecidos e os prepara para o processamento.

    generate_embeddings

  2. Vetorização

    A IA chama o modelo de embedding para transformar esses trechos de texto em arrays numéricos.

    generate_embeddings

  3. Formatação

    Os vetores resultantes são estruturados para serem compatíveis com bancos de dados vetoriais padrão.

    generate_embeddings

  4. Saída

    A IA entrega os arrays numéricos para você armazená-los no seu banco de dados vetorial.

    generate_embeddings

Teste

Copie estes comandos para começar.

Use estes prompts para acionar o processo de embedding.

Pontos de partida

Substitua o texto entre colchetes pelo seu conteúdo ou nomes de arquivos reais.

Together AI Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_uwxFbBTrWtpKdtNP0Ee38Zmxxir6fie6FBKXtn0o/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 — Together AI capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "together-ai-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_uwxFbBTrWtpKdtNP0Ee38Zmxxir6fie6FBKXtn0o/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Gere embeddings para este parágrafo: [cole o texto aqui]

  • Converta o conteúdo do meu arquivo 'customer_feedback.txt' em vetores.

  • Crie embeddings para estas três descrições de produtos: [liste as descrições]

  • Transforme esta lista de consultas de usuários em arrays numéricos para meu banco de dados.

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

Comece aqui

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Vincule sua conta uma única vez e suas credenciais permanecerão criptografadas conosco. Depois, basta começar a gerar embeddings pelo seu cliente de IA preferido.

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FAQ

Como a tarefa funciona

  • 01

    A IA consegue converter um site inteiro de uma vez?

    Não. Você precisa fornecer os trechos específicos de texto ou documentos que deseja vetorizar.

  • 02

    A IA atualizará meu banco de dados vetorial automaticamente?

    Não. A IA gera os embeddings, mas você é o responsável por inseri-los no seu banco de dados.

  • 03

    Que tipo de dados eu posso converter em vetores?

    Qualquer texto bruto que você fornecer pode ser transformado em um vetor.

  • 04

    A IA escolhe o modelo de embedding?

    A IA utiliza os modelos fornecidos pela Together AI para realizar a tarefa.

  • 05

    Posso excluir embeddings existentes usando esta ferramenta?

    Não. Esta ferramenta serve apenas para gerar novos embeddings a partir de textos.

  • Mais dúvidas sobre o Together AI? A página do Connector responde. Veja tudo o que o Connector Together AI pode fazer

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