A limitação da busca por palavra-chave
Busca por palavra-chave falha em um cenário muito comum: quando você não lembra as palavras exatas. Você sabe que anotou algo sobre “aquele dentista que me indicaram”, mas a nota diz “Dra. Carla, ortodontia, indicação da Maria”. Sem “dentista” no texto, a busca não encontra.
A busca semântica resolve esse problema comparando significados, não strings. Você digita “dentista” e encontra a nota que fala de “ortodontia” porque o modelo entende que são relacionados.
Como funciona tecnicamente
Quando você salva uma nota, o CleverNote passa o texto pelo modelo text-embedding-3-small da OpenAI. Esse modelo transforma o texto em um vetor de 1.536 números, uma representação matemática do significado.
Esses vetores ficam armazenados em uma tabela no banco de dados com extensão pgvector, usando um índice HNSW (Hierarchical Navigable Small World). O HNSW é especialmente eficiente para buscas aproximadas de vizinhos mais próximos, exatamente o que precisamos.
Quando você faz uma busca, o texto da query passa pelo mesmo modelo de embedding. O sistema calcula a similaridade por cosseno entre o vetor da query e todos os vetores do seu acervo, retornando os mais próximos. Tudo isso acontece em milissegundos.
Como usar no Acervo
Não há modo para escolher nem botão para apertar. O Acervo tem um único campo de busca:
- Abra o Acervo (lista de notas)
- Comece a digitar no campo de busca
- Enquanto você digita, o CleverNote roda duas buscas ao mesmo tempo: a por palavra-chave (instantânea, nas notas já carregadas) e a semântica (por significado, em todo o acervo)
- Os resultados aparecem juntos, com as correspondências por palavra-chave primeiro e logo abaixo as que só o significado encontrou
Você não precisa decidir qual usar: o sistema combina as duas automaticamente e mostra os dois conjuntos de resultados na mesma lista. Funciona igual na web e no app.
Exemplos do que a busca semântica encontra
| Você digita | Encontra nota que diz |
|---|---|
| dentista | ”consulta ortodontia, Dra. Carla” |
| problema na torneira | ”encanador veio consertar vazamento” |
| reunião importante | ”call de alinhamento com o time” |
| receita de bolo | ”modo de preparo, misturar farinha e ovos” |
| gasto com transporte | ”Uber, R$ 24,50, aeroporto” |
| seguro do carro | ”renovação apólice, veículo, vigência” |
O que cada abordagem traz
Como o campo combina as duas, vale entender o que cada uma contribui para os resultados:
A parte por palavra-chave brilha quando:
- Você lembra parte exata do título ou texto
- Procura por nome específico de pessoa ou empresa
- Precisa de correspondência exata (número de CPF, código de nota fiscal)
A parte semântica brilha quando:
- Você lembra o contexto mas não as palavras exatas
- Quer encontrar notas relacionadas a um tema
- Está explorando o que tem anotado sobre um assunto
A diferença para buscas no chat
A busca semântica no Acervo é para você navegar suas notas visualmente. O chat faz algo mais poderoso: usa a busca semântica por trás, mas cruza com informações financeiras e de entidades, e responde em linguagem natural com citações. Para perguntas complexas (“quanto gastei com saúde esse ano e quais médicos consultei?”), use o chat.
Veja também: Chat com citações, Notas relacionadas, Chat por entidade
Perguntas frequentes
- A busca semântica é mais lenta que a busca por palavra-chave?
- Não perceptivelmente. A busca vetorial no CleverNote usa índice HNSW no pgvector, otimizado para resposta em milissegundos mesmo com milhares de notas.
- Preciso fazer algo especial para ativar a busca semântica?
- Não. Todo conteúdo capturado recebe embeddings automaticamente, e não há nada para ativar. O Acervo tem um único campo de busca: enquanto você digita, ele combina busca por palavra-chave e busca por significado ao mesmo tempo.
- A busca semântica funciona entre idiomas?
- Parcialmente. O modelo de embeddings tem alguma capacidade multilíngue, mas resultados são mais precisos quando a busca e as notas estão no mesmo idioma.
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