O que é o modelo de duas torres para recuperação?

O modelo de duas torres para recuperação é uma arquitetura de rede neural composta por dois ramos separados ("torres"), cada um processando diferentes tipos de dados, por exemplo, consultas e documentos. Cada torre codifica a entrada numa representação vetorial (embedding) num espaço de características comum. Depois, para procurar documentos relevantes, calcula-se a similaridade (por exemplo, cosseno) entre o embedding da consulta e os embeddings dos documentos.

Esta abordagem permite indexar e procurar de forma eficiente em um grande número de documentos, pois os embeddings dos documentos podem ser calculados e armazenados previamente, e ao fazer uma consulta, basta calcular o embedding da consulta e encontrar rapidamente os vetores mais próximos.

Exemplo:

• Torre 1: codifica o texto da consulta num vetor.
• Torre 2: codifica cada documento num vetor.
• Procura: cálculo da similaridade cosseno entre o vetor da consulta e os vetores dos documentos.

Isto é amplamente utilizado em sistemas de recomendação e motores de busca para recuperação escalável.