A apresentação da aula de normalizaçãod e embeddings cobre bastante coisa, porém acho que poderia ser mais didático, uma aluno que tem base de ciência da computação pode ter um entendimento melhor, mas creio que muito aluno sem o embasamento pode ficar um pouco perdido e poderia ter um complemento das explicações, eu também não sou lá o cara mais experto, mas vou tentar complementar com meu entendimento:
A normalização de embeddings: ajustar os vetores gerados pelo modelo de IA pra que tenham mesmo "comprimento" (magnitude) sem alterar a direção pra onde o vetor aponta, Isso importante porque o significado semântico esta na direção e não no tamanho do vetor, lembrando que o espaço tem alta dimensão então se você aproximar dentro do espaço diminuindo o comprimento, garante que textos longos ou frequentes não fiquem vetores enormes que dificultam a busca por similaridade, estando mais próximos fica mais fácil.
Pra visualizar melhor, pode pesquisar a formula, mas basicamente o que ela faz é colocar a norma euclidiana como 1.0, isso faz ter uma esfera de raio=1.0, então todos os vetores agora tocam a superfície da esfera.
Numa busca por cosseno, exemplo se a norma é 1, fica tudo resolvido com um produto escalar. Então vetores estariam distantes ou próximos na superficies, se a direção deles for oposta então não tem similaridade por exemplo. Mas, bem mais rápido de computar o produto escalar do que o cosseno com raizes quadradas e divisões.
Isso influencia qual modelo de embedding usar no seu banco vetorial, alguns já modelos normalizados e precisa ajudar os banco pra usar produto escalar ou alguns são flexivel, alguns permitem configurar. Deixar o banco vetorial para usar produtos escalar (dor/inner) e os vetores inseridos e as queries também normalizadas otimiza em velocidade e precisão.
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