TL;DR: A API Retrieval da OpenAI oferece busca semântica avançada, permitindo compreender o significado das consultas além das simples correspondências de palavras-chave. Ela combina vector stores para indexar dados com modelos de linguagem para sintetizar respostas contextuais precisas, representando uma evolução significativa na recuperação de informações.

Takeaways:

A busca semântica identifica conteúdo relevante mesmo sem palavras-chave correspondentes, superando métodos tradicionais de busca
A API automaticamente divide arquivos em chunks, gera embeddings e permite consultas em linguagem natural com recursos de filtragem e reescrita
O padrão “buscar e então responder” permite criar sistemas de perguntas e respostas contextuais combinando resultados de busca com modelos de linguagem
A plataforma oferece gerenciamento completo de vector stores incluindo criação, atualização e exclusão de dados
O serviço tem um modelo de cobrança baseado no armazenamento, com o primeiro 1GB gratuito e $0,10/GB/dia para armazenamento adicional

Dominando a API Retrieval: O Guia Completo para Busca Semântica e Síntese de Respostas

Você já se perguntou como grandes empresas conseguem extrair informações precisas de enormes bases de dados, mesmo quando as consultas dos usuários não contêm as palavras exatas? A resposta está na busca semântica, uma tecnologia revolucionária que vai muito além das simples correspondências de palavras-chave. Neste artigo, vamos explorar a API Retrieval da OpenAI, uma ferramenta poderosa que permite implementar buscas semânticas sofisticadas e sintetizar respostas precisas a partir dos seus dados.

O Poder da Busca Semântica: Uma Nova Era na Recuperação de Informações

A busca semântica representa uma evolução significativa em relação aos métodos tradicionais de busca baseados em palavras-chave. Em vez de simplesmente procurar correspondências exatas, a busca semântica compreende o significado por trás das consultas, permitindo retornar resultados relevantes mesmo quando há poucas ou nenhuma palavra-chave correspondente.

Para ilustrar a diferença, considere a consulta “Quando fomos à lua?”:

Texto	Similaridade por Palavra-chave	Similaridade Semântica
O primeiro pouso lunar ocorreu em julho de 1969.	0%	65%
O primeiro homem na lua foi Neil Armstrong.	27%	43%
Quando comi o bolo de lua, estava delicioso.	40%	28%

Perceba como a busca semântica identifica corretamente o primeiro resultado como o mais relevante, mesmo sem compartilhar palavras-chave com a consulta. Isso é possível graças aos vector stores, que funcionam como índices para seus dados e são a base da API Retrieval.

Criando seu Primeiro Vector Store e Fazendo Upload de Arquivos

Para começar a utilizar a API Retrieval, o primeiro passo é criar um vector store e fazer o upload dos arquivos que serão indexados. Vamos ver como isso é feito em Python:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# Criar um vector store
vector_store = client.vector_stores.create(
    name="FAQ de Suporte",
)

# Fazer upload de um arquivo para o vector store
client.vector_stores.files.upload_and_poll(
    vector_store_id=vector_store.id,
    file=open("politicas_cliente.txt", "rb")
)

Em JavaScript, o processo é semelhante:

import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();

// Criar um vector store
const vectorStore = await openai.vectorStores.create({
  name: "FAQ de Suporte",
});

// Fazer upload de um arquivo para o vector store
const fileUpload = await openai.vectorStores.files.uploadAndPoll(
  vectorStore.id,
  fs.createReadStream("politicas_cliente.txt")
);

Quando você faz o upload de um arquivo, a API Retrieval automaticamente divide o conteúdo em chunks, gera embeddings para cada chunk e os indexa no vector store. Isso cria uma representação vetorial do seu conteúdo que permite buscas semânticas eficientes.

Realizando Consultas de Busca Semântica

Com seu vector store preparado, você pode começar a realizar consultas de busca semântica. O processo é simples e direto:

# Consulta do usuário em linguagem natural
user_query = "Qual é a política de devolução?"

# Realizar a busca semântica
results = client.vector_stores.search(
    vector_store_id=vector_store.id,
    query=user_query,
)

A API retorna uma lista de resultados, cada um contendo:

Chunks de texto relevantes
Scores de similaridade
Identificação do arquivo de origem
Metadados associados

Você pode configurar o número máximo de resultados retornados por consulta, permitindo um controle fino sobre a quantidade de informações recuperadas.

Otimizando Consultas com Reescrita Automática

Uma funcionalidade poderosa da API Retrieval é a capacidade de reescrever automaticamente as consultas para otimizar o desempenho da busca. Isso é especialmente útil para consultas complexas ou mal formuladas.

Para ativar esta funcionalidade, basta adicionar o parâmetro rewrite_query=true à sua chamada de busca:

results = client.vector_stores.search(
    vector_store_id=vector_store.id,
    query=user_query,
    rewrite_query=True
)

A consulta reescrita estará disponível no campo search_query dos resultados. Veja alguns exemplos de como as consultas são reescritas:

Original	Reescrita
Eu gostaria de saber a altura do prédio do escritório principal.	altura do prédio do escritório principal
Quais são os regulamentos de segurança para transporte de materiais perigosos?	regulamentos de segurança para materiais perigosos
Como faço para registrar uma reclamação sobre um problema de serviço?	processo de registro de reclamação de serviço

A reescrita de consultas simplifica e foca a busca, melhorando significativamente a relevância dos resultados retornados.

Filtragem de Atributos para Refinar Resultados

Para direcionar suas buscas com ainda mais precisão, a API Retrieval oferece a filtragem de atributos. Isso permite restringir os resultados com base em critérios específicos, como data, região ou categoria.

Existem dois tipos principais de filtros:

Filtros de comparação: Aplicam condições como igual, diferente, maior que, etc.

{
  "type": "eq",
  "property": "region",
  "value": "BR"
}

Filtros compostos: Combinam múltiplos filtros usando operadores lógicos AND e OR.

{
  "type": "and",
  "filters": [
    {
      "type": "eq",
      "property": "region",
      "value": "BR"
    },
    {
      "type": "gt",
      "property": "date",
      "value": 1672531200
    }
  ]
}

Implementando esses filtros em sua busca:

results = client.vector_stores.search(
    vector_store_id=vector_store.id,
    query=user_query,
    attribute_filter={
        "type": "eq",
        "property": "region",
        "value": "BR"
    }
)

A filtragem de atributos é particularmente útil quando você tem um grande volume de dados e precisa focar em um subconjunto específico para obter resultados mais relevantes.

Ajuste de Ranking para Melhorar a Relevância dos Resultados

Se os resultados da sua busca não estiverem suficientemente relevantes, você pode ajustar as opções de ranking. Isso inclui especificar um ranker e definir um limiar de score:

results = client.vector_stores.search(
    vector_store_id=vector_store.id,
    query=user_query,
    ranking_options={
        "score_threshold": 0.8
    }
)

O parâmetro score_threshold permite filtrar resultados com baixa relevância. Um valor mais alto limita os resultados a chunks mais relevantes, embora possa excluir alguns potencialmente úteis. Encontrar o equilíbrio certo pode ser crucial para otimizar a precisão da sua busca.

Operações e Gerenciamento de Vector Stores

A API Retrieval oferece um conjunto completo de operações para gerenciar seus vector stores:

Criação de Vector Store

vector_store = client.vector_stores.create(
    name="FAQ de Suporte",
    file_ids=["file_123"]
)

Recuperação de Vector Store

vector_store = client.vector_stores.retrieve(
    vector_store_id="vs_123"
)

Atualização de Vector Store

updated_vector_store = client.vector_stores.update(
    vector_store_id="vs_123",
    name="FAQ de Suporte Atualizado"
)

Exclusão de Vector Store

client.vector_stores.delete(
    vector_store_id="vs_123"
)

Listagem de Vector Stores

vector_stores = client.vector_stores.list()

Além disso, você pode realizar operações específicas em arquivos dentro de um vector store, como criar, fazer upload, recuperar, atualizar, excluir e listar arquivos.

Sintetizando Respostas a Partir dos Resultados da Busca

Uma das aplicações mais poderosas da API Retrieval é a combinação com modelos de linguagem para sintetizar respostas baseadas nos resultados da busca. Isso permite criar sistemas de perguntas e respostas altamente contextuais:

# Realizar a busca semântica
user_query = "Qual é a política de devolução?"
results = client.vector_stores.search(
    vector_store_id=vector_store.id,
    query=user_query,
)

# Formatar os resultados para uso com o modelo
formatted_results = '\n'.join('\n'.join(result.text) for result in results.data)

# Sintetizar uma resposta baseada nos resultados
completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[
      {
        "role": "developer",
        "content": "Produza uma resposta concisa para a consulta com base nas fontes fornecidas."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": f"Fontes: {formatted_results}\n\nConsulta: '{user_query}'"
      }
    ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

Este padrão de “buscar e então responder” é extremamente poderoso para criar assistentes virtuais, chatbots de suporte ao cliente e sistemas de documentação interativa.

Considerações Finais e Limitações

Ao implementar a API Retrieval, é importante estar ciente de algumas limitações:

O tamanho máximo de arquivo é de 512 MB
Cada arquivo deve conter no máximo 5.000.000 tokens
Por padrão, max_chunk_size_tokens é 800 e chunk_overlap_tokens é 400
Cada vector_store.file pode ter até 16 atributos associados

A API Retrieval cobra com base no armazenamento total usado em todos os vector stores, com o primeiro 1 GB sendo gratuito e o armazenamento subsequente custando $0,10/GB/dia.

Conclusão

A API Retrieval da OpenAI representa um avanço significativo na forma como interagimos com grandes volumes de dados. Ao combinar busca semântica poderosa com a capacidade de sintetizar respostas contextuais, ela abre um mundo de possibilidades para desenvolvedores e empresas.

Desde aplicações de suporte ao cliente até sistemas de gerenciamento de conhecimento, a capacidade de encontrar informações relevantes e apresentá-las de forma coesa e contextual é um diferencial competitivo importante no mundo atual, orientado por dados.

Ao dominar as técnicas apresentadas neste artigo, você estará bem equipado para implementar sistemas de busca semântica sofisticados que podem transformar a forma como seus usuários interagem com suas informações.

Está pronto para implementar a busca semântica em seus projetos? Comece criando seu primeiro vector store hoje e descubra o poder da API Retrieval!

Fonte: OpenAI. “Retrieval API Documentation”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/api-reference/retrieval.

API Retrieval: Buscas Semânticas e Respostas Sintetizadas