Busca semântica
A busca semântica recupera registros por significado, enquanto a busca de texto completo encontra as palavras que eles contêm. O Fóir gera os embeddings de cada modelo que você ativa, e você os consulta com texto, com um registro ou com um vetor seu.
Ativando um modelo
Ative a capacidade Embeddings em um modelo e ela entra em vigor quando o modelo é publicado. Os campos de texto e de prosa do modelo são vetorizados por padrão, e cada campo tem uma configuração de embed, então um identificador como um slug pode ficar de fora.
Quando os registros são vetorizados
Depois que um registro é gravado, o embedding roda em segundo plano 30 segundos depois, e uma rajada de edições se reúne em um único job. Conteúdo que não mudou é ignorado sem custo. Em um modelo com publicação ou versionamento, só o conteúdo publicado é vetorizado, então um rascunho não pode corresponder.
Créditos e registros existentes
Vetorizar gasta créditos de IA. Ativar a capacidade não vetoriza os registros que um modelo já tem. Isso é um backfill separado e com preço, em que você recebe uma estimativa primeiro e depois confirma, e ele é executado via MCP ou pela API.
Consultas e seus próprios vetores
searchEmbeddings aceita uma consulta em texto, que o Fóir vetoriza no servidor, ou um vetor. findSimilarRecords devolve registros parecidos com o que você indicar, para "mais como este". Se você calcula vetores em outro lugar, writeEmbeddings os armazena. Os agentes chegam à mesma recuperação por uma ferramenta MCP.
Leia os detalhes
O guia de busca com IA cobre a ativação da capacidade, a escolha de quais campos são vetorizados, o backfill e a consulta a partir de um agente.