4D AI: Classificação dos resultados da consulta por similaridade vetorial
Na publicação Pesquisa semântica: consulta por similaridade vetorial, apresentamos como consultar entidades usando similaridade vetorial, uma maneira poderosa de encontrar os registros mais relevantes com base no significado, em vez de valores exatos.
O 4D 21 R2 vem com uma nova maneira de classificar os resultados da consulta usando campos 4D.Vector. Você pode não apenas filtrar entidades por similaridade, mas também classificar os resultados da sua consulta usando a função .query() para que as entidades mais relevantes e semanticamente mais próximas apareçam primeiro. Esteja você criando uma experiência de pesquisa inteligente, um mecanismo de recomendação ou um assistente baseado em IA, esse novo recurso garante que seus resultados sejam ordenados por relevância, proporcionando resultados mais precisos e fáceis de usar.
Dar IA a uma aplicação 4D com 30 anos
Em apenas alguns anos, a Inteligência Artificial passou de uma tendência emergente para um componente essencial do software moderno. ChatGPT, Grok, Gemini, e outros assistentes AI agora tem um papel importante na vida diária de todos, tanto profissionalmente quanto pessoalmente.
É por isso que 4D 21 apresenta 4D.Vectors e 4D AI Kit: para dar aos desenvolvedores 4D ferramentas simples e efetivas para adicionar funcionalidades alimentadas por IA em suas aplicações.
Já compartilhamos muitos exemplos, tutoriais, e webinars sobre IA, mas recentemente me perguntei: o que seria necessário para trazer IA para uma aplicação 4D de 30 anos?
Poderia simplesmente pedir a essa aplicação os seus 10 principais clientes e obter instantaneamente um bom gráfico de volta?
Bem, adivinha? Acabou por ser tão simples que merece o seu próprio post no blogue.
AIKit 4D: Saídas estruturadas
Ao utilizar a IA na sua aplicação, necessita frequentemente de resultados que o seu código possa analisar, e não apenas de texto de forma livre. Quer esteja a gerar dados para uma interface de utilizador, a automatizar lógica de negócio, ou a orquestrar raciocínios de vários passos, respostas previsíveis e legíveis por máquina são essenciais.
É por isso que o 4D AIKit de 4D 21 introduz o novo atributo response_format permitindo definir a estrutura exata da saída do modelo para assegurar consistência, validação, e integração suave na lógica de sua aplicação.
Pesquisa semântica: consulta por semelhança de vectores
Com a crescente importância da busca baseada em vetores em aplicações de IA como busca semântica, mecanismos de recomendação e processamento de linguagem natural, 4D introduz suporte nativo para consultas vetoriais na função query(). Essa melhoria traz comparações de similaridade de vetores diretamente para a linguagem de DataClass.query() e EntitySelection.query().
4D 21 e AI Kit: Redefinir a forma como as aplicações pensam e actuam
Com 4D 21, a IA dá um salto gigante. No coração dessa evolução está a chamada de ferramenta do AI Kit, uma adição massiva que transforma a maneira como integra a IA em suas aplicações.
A chamada de ferramentas permite estender as capacidades do modelo registando os seus próprios métodos ou funções, que a IA pode chamar automaticamente quando relevante. Isto significa que, em vez de tratar manualmente todas as interações, o assistente de conversação invoca automaticamente os seus manipuladores, dando-lhe flexibilidade e controlo.
Encontre o ponto certo no seu documento 4D Write Pro com IA
Em aplicações 4D, documentos grandes são comuns: relatórios financeiros, diretrizes internas, manuais técnicos… Procurar uma palavra-chave exacta muitas vezes não é suficiente. Percorrer relatórios de 30 páginas para encontrar um parágrafo não é apenas demorado, mas também propenso a erros. É aqui que a IA pode ajudar.
A abordagem semântica baseada em vectores, introduzida em 4D 20 R10, já torna possível encontrar um documento 4D Write Pro relevante mesmo quando são usadas palavras diferentes (por exemplo, “inserir imagem” vs. “adicionar imagem”).
Mas o que acontece quando um documento se estende por múltiplas páginas e cobre vários subtópicos? Mesmo que todo o texto possa ser convertido num único vetor, os resultados são frequentemente melhores quando trabalhamos a uma escala mais fina. É esta a ideia subjacente ao chunking: dividir um documento em segmentos coerentes, cada um representado pelo seu próprio vetor.
É precisamente isto que nos permite ir mais longe: recuperar não só o documento certo, mas também a passagem exacta que corresponde à pesquisa.
Pesquisa por significado, não por metadados: Filtragem semântica de imagens com 4D.Vetor
Os seus utilizadores não pensam em nomes de ficheiros ou hierarquias de pastas. Eles pensam em ideias.
- “Um robô pintado em aguarela.”
- “Uma praia solarenga cheia de cor.”
- “Algo que parece a Mona Lisa… mas do futuro.”
Não importa se essa ideia vem de uma imagem, um pedido de um cliente, um email, ou um documento 4D Write Pro – o desafio é o mesmo: como entregar resultados que correspondem à intenção, não apenas palavras-chave?
Com 4D.Vetor e 4D AI Kit, sua aplicação pode finalmente dar sentido ao significado. Nesse post, vamos ilustrar isso com busca semântica de similaridade de imagem. E aqui está a chave: não estamos realmente trabalhando com imagens brutas – estamos trabalhando com suas descrições. A mesma abordagem funciona para qualquer tipo de dados de texto na sua aplicação.
Análise inteligente de documentos 4D Write Pro com IA
Em muitas aplicações empresariais, os utilizadores introduzem ou recebem texto não estruturado: feedback dos clientes, notas internas, pedidos de apoio, relatórios e muito mais. Esse conteúdo representa informação valiosa, mas é difícil de aproveitar sem um processamento específico.
É aqui que a inteligência artificial se torna uma ferramenta poderosa: ao analisar automaticamente o conteúdo escrito de um documento 4D Write Pro, pode extrair metadados úteis para entender, ordenar ou priorizar.
Nesta demonstração, implementámos um cenário completo de análise automática de documentos 4D Write Pro usando IA. A partir de um texto simples, a IA é capaz de:
- Gerar um título conciso que reflete o conteúdo
- Identificar o tom (positivo, negativo, informativo, urgente…)
- Sugerir etiquetas de classificação
- Avaliar a qualidade de redação do documento
O objetivo é claro: enriquecer automaticamente os documentos com metadados utilizáveis, sem alterar a experiência do utilizador.
A IA traz a pesquisa mágica para os documentos 4D Write Pro
Em muitas aplicações empresariais 4D, os documentos são tudo – notas técnicas, relatórios, manuais, guias internos. Mas quando os usuários não conseguem lembrar o texto exato, encontrar o documento certo se torna lento, frustrante, ou pior – impossível.
Com 4D 20 R10, a busca semântica alimentada por vetores AI muda isso. Em vez de combinar palavras-chave, combina o significado. Os utilizadores obtêm o documento certo, mesmo que pesquisem com palavras diferentes ou numa língua diferente. É uma forma mais inteligente de revelar o conhecimento oculto nos seus documentos – rápida, precisa e concebida para a forma como as pessoas realmente pesquisam.
Vamos considerar um exemplo concreto: um utilizador quer localizar uma nota técnica que explica como inserir uma imagem num documento 4D Write Pro. No entanto, ele pode não se lembrar da frase exacta usada no documento.
APRESENTAÇÃO: RELATÓRIOS DE DESPESAS INTELIGENTES COM IA
Conhece a dor dos relatórios de despesas – não para si, mas para os seus utilizadores. Os recibos se acumulam, a entrada manual, os erros de digitação que escapam. Com 4D AIKit, esse trabalho se foi. Um simples upload transforma um recibo de papel ou fatura em JSON limpo e estruturado, pronto para seu banco de dados.
Não há mais perda de tempo com totais, datas ou nomes de fornecedores. Vision AI lê, os modelos de linguagem estruturam, e 4D liga isso diretamente em sua aplicação. Do papel ao banco de dados em segundos – e seus usuários nunca sentem a fricção.
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