Representação de um embedding

Imagine um mapa de sentidos. Cada instituto jurídico é um ponto nesse mapa: os de significado próximo ficam perto, e os distantes ficam longe. O embedding é o endereço de cada termo, escrito como uma lista de números [as coordenadas]. A diferença para um mapa comum está no número de direções: em vez de duas, o mapa dos sentidos tem muitas, e cada número mede um traço do conceito. É assim que a máquina mede quão próximos dois sentidos estão, e é assim que o RAG jurídico encontra o trecho mais parecido com a sua pergunta.

Tecnicamente, um embedding transforma cada termo num vetor denso de números. Abaixo, o caminho do texto ao vetor, a matriz termo × dimensão [heatmap], o vetor de um termo selecionado e a aritmética de vetores que torna o sentido operável.