Winnie-the-Pooh em 768 Dimensões: Busca Semântica para Codex Pets no YDB

O catálogo Codex Pets contém 153 animais de estimação animados aprovados que acompanham agentes de IA. À medida que o catálogo cresceu, a busca baseada em tags tornou-se impraticável, falhando em encontrar animais descritos pela aparência em vez de tags exatas. O autor implementou busca semântica: campos de texto (nome, descrição, tags) são codificados em vetores de 768 dimensões, e um modelo multimodal gera legendas para quatro quadros de animação selecionados, que também são vetorizados. O YDB armazena os vetores e calcula a similaridade de cosseno via Knn::CosineSimilarity. Quatro novas tabelas foram adicionadas para lidar com embeddings, legendas, recomendações e versionamento. A busca mescla três listas ranqueadas usando Fusão de Rank Recíproco Ponderado, com pesos lexicais e textuais de 1 e um peso visual ajustado. A ramificação visual pode falhar independentemente, retornando aos resultados lexicais. Os testes mostraram que a busca semântica melhora o NDCG@5 de 0,539 para 0,724 e o Recall@5 de 0,528 para 0,743 no conjunto completo de 14 consultas.