Embeddings são representações numéricas de conteúdo, como uma frase ou uma imagem, em forma de uma lista de números que posiciona aquele item num espaço de significado. Itens parecidos em sentido ficam perto nesse espaço, mesmo que as palavras sejam diferentes. É assim que a máquina compara coisas por significado, não por letra.
Isso é a base da busca semântica e do RAG. Quando você pesquisa cadeira confortável e o sistema traz poltrona macia, é embedding em ação: ele entendeu que os dois conceitos estão próximos. Sem isso, a busca só acharia a palavra exata que você digitou.
É um conceito técnico, mas cruza cada vez mais com produto, porque define a qualidade de busca, recomendação e recuperação de informação. Quem desenha essas experiências ganha em entender que a relevância vem da proximidade no espaço de significado, e que isso pode acertar e errar de jeitos sutis.