# O que é Embedding?

É a conversão de palavras ou dados em sequências numéricas para que possam ser compreendidos pela inteligência artificial.

## Definição
Incorporação é um método de mapeamento digital que permite aos computadores compreender a relação entre palavras. Graças a este processo, as palavras são convertidas em coordenadas num espaço multidimensional de acordo com a sua proximidade semântica.

## Como funciona
Ao ler textos enormes, o modelo de inteligência artificial aprende em que contextos as palavras são usadas. Em seguida, atribui a cada palavra uma longa série de números, ou seja, um vetor, que representa o seu mundo de significado. Esses números determinam a distância semântica da palavra em relação a todas as outras palavras.

## Onde é usado
É usado em mecanismos de busca para trazer resultados com significado próximo, mesmo que não correspondam exatamente à palavra que o usuário está procurando. É também o alicerce fundamental em qualquer aplicação onde os modelos de inteligência artificial precisam dar sentido ao texto.

## Costuma ser confundido com
Muitas vezes é pensado apenas como um método de tradução, mas não é uma tradução, mas uma colocação matemática de significado no espaço.

## Perguntas frequentes
**Por que não usamos apenas palavras?**
Os computadores não sabem o que as palavras significam, eles só podem processar números.

**A incorporação é permanente?**
Sim, os vetores numéricos criados uma vez são armazenados no banco de dados e reutilizados sempre que necessário.


## Termos relacionados
- [Vector Database](/pt/dictionary/vector-database/)
- [LLM](/pt/dictionary/llm/)
- [NLP](/pt/dictionary/nlp/)
- [Tokenizer](/pt/dictionary/tokenizer/)

## Ferramentas relacionadas
- [SIE](/pt/discover/sie/)

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Fonte: TreScout Glossário · https://trescout.com/pt/dictionary/embedding/