Criando agentes mais inteligentes: Como a pesquisa vetorial impulsiona a inteligência semântica

A maneira como pesquisamos e interagimos com as informações mudou radicalmente na última década. Os mecanismos de pesquisa tradicionais baseados em palavras-chave já nos serviram bem para encontrar documentos ou respostas, mas os desafios comerciais atuais exigem muito mais do que correspondências exatas de palavras-chave. Os usuários modernos, sejam consumidores ou empresas, esperam sistemas que entender intenção, interpretar contexto e entregar os insights mais relevantes instantaneamente.

É aqui que pesquisa vetorial entra em cena. Ao transformar dados em representações matemáticas de alta dimensão (embeddings), a pesquisa vetorial permite que os sistemas capturem o significado semântico em vez de apenas a sobreposição lexical. As implicações vão muito além dos mecanismos de pesquisa. Aplicativos agênticos - sistemas que podem perceber, raciocinar e agir de forma autônoma - dependem muito da pesquisa vetorial como sua espinha dorsal de conhecimento. Sem ela, os agentes de IA correm o risco de serem respondedores superficiais em vez de solucionadores de problemas com consciência do contexto.

Neste blog, exploraremos por que a pesquisa vetorial se tornou essencial, os domínios de negócios que ela está remodelando e como o Couchbase está possibilitando essa transformação com a Pesquisa de Texto Completo (FTS) e o Eventing. Vamos nos aprofundar em um estudo de caso do mundo real no setor de telecomunicações e preparar o terreno para a orientação prática.

Por que a pesquisa vetorial é importante

No centro da pesquisa vetorial estão incorporações - representações numéricas de palavras, documentos ou até mesmo arquivos multimídia. Ao contrário das palavras-chave, os embeddings codificam relações semânticas. Por exemplo, "queda de rede" e "queda de chamadas" podem não compartilhar muitas palavras-chave, mas semanticamente apontam para problemas semelhantes. Com a incorporação de vetores, tanto as consultas quanto os dados são projetados no mesmo espaço multidimensional, onde a similaridade é determinada por métricas de distância (similaridade de cosseno, produto escalar etc.).

Essa mudança tem implicações profundas:

• • Do literal ao contextual: Os sistemas de pesquisa não correspondem mais apenas a palavras; eles captam o significado.
  • De estático a dinâmico: Os espaços vetoriais se adaptam à medida que os dados crescem e os contextos evoluem.
  • Da pesquisa ao raciocínio: Os aplicativos agênticos dependem de embeddings não apenas para recuperar dados, mas para interpretar a intenção e tomar decisões.

Simplificando, a pesquisa vetorial não é uma atualização de recurso para a pesquisa de palavras-chave - é um mudança de paradigma possibilitando a próxima geração de sistemas inteligentes e autônomos.

Casos de uso comercial que impulsionam a adoção da pesquisa vetorial

Telecom (análise PCAP)

As redes de telecomunicações geram enormes volumes de dados de captura de pacotes (PCAP). A análise tradicional envolve filtros de palavras-chave, pesquisas de regex e correlação manual em gigabytes de registros, o que geralmente é muito lento para a solução de problemas em tempo real. A pesquisa vetorial muda esse jogo. Ao incorporar os rastros PCAP, as anomalias e os padrões podem ser agrupados e recuperados semanticamente, permitindo que os engenheiros identifiquem problemas (como degradação da qualidade da chamada ou perda de pacotes) instantaneamente.

Copilotos de suporte ao cliente

Os centros de contato estão migrando de bots de FAQ com script para copilotos inteligentes que auxiliam os agentes humanos. A pesquisa vetorial garante que as consultas dos usuários sejam mapeadas para as respostas corretas da base de conhecimento, mesmo que formuladas de forma diferente. Por exemplo, "Meu telefone está sempre perdendo chamadas" pode ser mapeado para a documentação sobre "problemas de congestionamento de rede", algo que a pesquisa por palavra-chave provavelmente deixaria passar.

Detecção de fraudes em finanças

A fraude financeira é sutil - os padrões nem sempre seguem as palavras-chave. Com os embeddings, o comportamento transacional pode ser representado em vetores, permitindo que os sistemas detectem exceções que se desviam dos padrões "normais". Isso permite que as instituições sinalizem anomalias incomuns, mas invisíveis por palavras-chave.

Assistência médica

Pesquisas médicas e registros de pacientes contêm diversas terminologias. A pesquisa vetorial pode conectar "dor no peito" com "angina" ou "desconforto cardíaco", tornando os sistemas de suporte à decisão clínica mais eficazes. Ela acelera a pesquisa, o diagnóstico e a descoberta de medicamentos.

Mecanismos de varejo e recomendação

Os sistemas de recomendação prosperam com a similaridade semântica. A pesquisa vetorial permite que as recomendações do tipo "as pessoas que compraram isso também gostaram daquilo" funcionem em um nível mais profundo, não apenas combinando tags de produtos, mas alinhando padrões de intenção, estilo ou comportamento do usuário.

Gerenciamento do conhecimento empresarial

As organizações sofrem com os silos de dados. Os funcionários perdem horas procurando insights relevantes em vários sistemas. A pesquisa vetorial potencializa os sistemas de conhecimento unificados que trazem à tona as informações contextualmente mais relevantes, independentemente do formato ou da fraseologia.

Estudo de caso: Análise PCAP em Telecom com pesquisa vetorial

O desafio

As operadoras de telecomunicações capturam bilhões de pacotes diariamente. A análise tradicional de pacotes envolve filtragem manual, pesquisas de strings ou regras estáticas para detectar anomalias. Essas abordagens:

• • Não capturar a similaridade semântica (por exemplo, diferentes manifestações do mesmo problema principal)
  • Dificuldade em escala devido ao grande volume de dados
  • Leva a uma solução de problemas lenta e a clientes frustrados

A vantagem da pesquisa vetorial

Ao incorporar dados PCAP em vetores:

• • As anomalias se agrupam naturalmente no espaço vetorial (por exemplo, todos os traços de chamadas perdidas ficam próximos uns dos outros).
  • Consultas semânticas se tornem possíveis (procure por "picos de latência" e descubra registros com jitter de pacotes ou retransmissões).
  • A análise da causa raiz acelera, since related issues can be surfaced automatically rather than manually pieced together.

The outcome

Telecom engineers move from reactive log parsing to proactive anomaly detection. Customer issues are identified in real-time, improving satisfaction and reducing churn. What once took hours of manual analysis can be accomplished in minutes.

How Couchbase enables vector search for semantic & agentic apps

Full text search (FTS) recap

Couchbase FTS has long enabled enterprises to move beyond structured queries, supporting natural language and full-text capabilities. However, FTS on its own is still rooted in lexical search.

Adding vector search

Couchbase extends FTS with vector indexing and similarity search. This means enterprises can embed data (logs, documents, queries, etc.) into vectors and store them in Couchbase for semantic retrieval. Instead of returning keyword matches, FTS can now surface contextually relevant results.

Pesquisa híbrida

The real power comes in pesquisa híbrida — blending keyword and vector similarity. For example, a telecom engineer can search for “call drops in New York” and get results that combine exact location matches (keyword) with semantically similar PCAP anomalies (vector).

Eventos em ação

Couchbase Eventing adds real-time triggers to this ecosystem. Imagine an eventing function that:

• • Watches for anomalies in packet embeddings.
  • Automatically raises alerts when similarity thresholds are crossed.
  • Initiates workflows (e.g., opening a Jira ticket or notifying the ops team).

This combination — FTS + Vector Search + Eventing — transforms search from passive information retrieval into active intelligence delivery.

Figure 1: Capella Hybrid Search Architecture with Eventing, ML Embeddings, and FTS/Vector Indexing

Hands-on walkthrough: vector search with Couchbase

So far, we’ve spoken about why vector search matters and how Couchbase powers it. Now let’s put it all together in a hands-on example.

Our scenario is telecom PCAP (packet capture) analysis. Imagine a massive stream of packet session summaries flowing into Couchbase. Instead of storing this data passively, we want Couchbase to:

1. • Automatically incorporar each session summary into a vector using OpenAI embeddings.
   • Store these embeddings alongside the raw metadata.
   • Index them in Couchbase FTS for fast vector similarity queries.
   • Allow us to detect anomalies or “sessions that look unusual” in real-time.

The best part? We won’t be doing this manually. Eventos will automate the whole pipeline — the moment a new PCAP session document arrives, Couchbase will enrich it with an embedding and push it straight into the vector index.

Pré-requisitos

Before diving into the build, let’s make sure our environment is ready. This isn’t just about checking boxes—it’s about setting the stage for a smooth developer experience.

Couchbase Server or Capella
You’ll need a running Couchbase environment with the Eventos e FTS (Full-Text Search) services enabled. These are the engines that will power automation and search.

A bucket to hold PCAP session data
For this walkthrough, we’ll call the bucket pcap. Within it, we’ll organize data into scopes and collections to keep things clean.

Eventing service enabled
Eventing functions are our “reactive glue.” As soon as a new PCAP session summary is ingested, Eventing will spring into action, enrich the doc with embeddings, and optionally trigger anomaly alerts.

FTS service enabled
This will let us build a vector index later on, so we can perform similarity search on session embeddings. Without it, the embeddings are just numbers sitting in JSON.

Embeddings API endpoint
You’ll need access to an embeddings model and API Key. In this blog, we’ll assume OpenAI’s text-embedding-3-small or text-embedding-3-large, but you can point to any API that returns a fixed-dimension vector. Eventing will use curl() to call this endpoint.

Ingesting PCAP sessions – data model

Every PCAP capture generates a flood of packets. For our demo, instead of storing raw packets (too big, too noisy), we’ll work with session summaries. These summaries distill the important facts: source/destination IPs, protocol, jitter, packet loss, retransmits, and a short natural-language description of what the session looked like.

A single session document might look like this:

Key fields:

• • summaryText → a natural language synopsis that embeddings will capture.
  • qualityLabel → heuristic health label (saudável, degraded) that Eventing can assign.

At this stage, the embedding_vector is empty. That’s where Eventing will come in.

Create bucket/scope/collection

We’ll organize the pipeline into logical containers:

• • Balde: pcap
  • Escopo: telecomunicações
  • Coleções:
    • sessões (raw ingested PCAP session summaries)
    • alerts (for anomaly alerts emitted by Eventing)
    • metadados (for writing eventing metadata information)

Example N1QL:

Seed a few sample PCAP session docs

Let’s insert a couple of healthy and degraded sessions to test the pipeline:

Here is how it would look if you view documents under the collection sessão:

Figure 2: Capella UI showing two documents ingested via above DML.

Eventing: auto-embed on ingest

Here’s where the magic happens. Every time a document is written into pcap.telco.sessions, our Eventing function will:

• • Call the OpenAI embeddings API with summaryText + structured features like proto, loss, jitter, region, carrier.
  • Store the returned vector in embedding_vector.
  • Tag the session as saudável ou degraded.
  • Copy enriched doc back into sessões.
  • Emit anomaly alerts into alerts.

We’ll define bindings like this:

• • Nome: pcapEmbedding
  • Fonte: pcap.telco.sessions
  • Metadata: pcap.telco.metadata

Figure 3: Source and Metadata binding.

• • Bucket aliases:
    • dst → pcap.telco.sessions com Read and Write Permissão
    • alerts → pcap.telco.alerts com Read and Write Permissão
  • URL aliases:
    • EMBEDDING_API → “https://api.openai.com/v1/embeddings“
  • Constant aliases:
    • EMBEDDING_MODEL → “text-embedding-3-small”

Figure 4: URL and Constants defined as bindings to eventing function.

Automating enrichment with Eventing

Here’s the magic moment. In most databases, enriching data with embeddings requires external ETL pipelines or custom workers. With Couchbase Eventing, the database itself becomes intelligent.

The idea is simple:

• • As soon as a new session document lands in the sessões collection, Eventing will fire.
  • It will call the API de incorporação da OpenAI (text-embedding-3-small ou text-embedding-3-large are great models for this).
  • The returned vector will be appended back into the same document.

The result? Your bucket now holds PCAP sessions + their semantic fingerprint, ready to be indexed.

Here’s the updated Eventing handler:

Every new PCAP session summary now self-enriches in real time.

Figure 5: Eventing Function javascript copy/pasted in the last step of function definition.

Finally deploy the function and it should turn green once ready.

Figure 6: pcapEmbedding function is deployed and showed up as green under status.

Check the document and it should now have additional embedding_vector e embedding_model fields with the other fields like this:

Creating a vector-aware FTS index in Couchbase

Now that each PCAP session document carries both an embedding vector e enriched metadata (region, proto, carrier, jitter, loss, retransmits), the next step is to make these fields searchable. Couchbase’s Full Text Search (FTS) engine now supports vector indexing, meaning we can store those high-dimensional embeddings right alongside traditional keyword and numeric fields.

Por que isso é importante?
Because it allows us to run semantic queries como “find sessions similar to this degraded call in Asia carried over LTE” — combining similaridade semântica (via vector search) with structured filtering (region, proto, carrier).

Here’s a simple JSON definition of such an index (from the FTS console, you’d create a new index and paste this in):

Let’s break it down in plain English:

• • embedding_vector → This is the semantic backbone, a vector field where similarity queries happen. We’ve chosen dot product as the similarity metric since it works well with OpenAI embeddings.
  • região, proto, carrier → Indexed as text fields so we can filter by telecom region, packet protocol, or carrier.
  • lossPct, jitterMs, retransmits → Numeric fields that allow range queries (e.g., “sessions with jitter > 50ms”).
  • qualityLabel → Our Eventing function already tagged calls as “healthy” or “degraded”, which now becomes a searchable field.

This dual structure — vector + metadata — is what makes the solution powerful. You’re not forced to choose between semantic similarity and structured filtering; you can blend both in a single query.

Figure 7: This is how you would create a vector index from Search tab

Figure 8: All the required fields within the sessão document are included in the search

Highlighting anomaly detection with hybrid search

Finally, let’s see the real payoff: anomaly detection powered by hybrid vector search.

Imagine you’ve had a rash of complaints about call drops in New York. You could run a query like:

This query says:

• • Find me 10 sessions most similar to a degraded SIP call (semantic similarity)
  • But only if they occurred in us-east-1, were SIP calls

What you get back is not just a list of “bad calls” — it’s a cluster of semantically related anomalies that helps you pinpoint the root cause. If they’re all happening on one carrier, you’ve just isolated a provider issue. If they spike at certain hours, maybe it’s a routing bottleneck.

This is where vector search stops being “cool math” and starts delivering real operational insight.

Vector search as the backbone of agentic applications

Agentic applications are designed not only to retrieve information, but to interpret and act on it. Whether it’s a customer support copilot, a fraud detection engine, or a telecom anomaly detector, these systems need:

• • Contextual recall: Retrieve the direito information, not just literal matches.
  • Reasoning capabilities: Understand relationships and intent.
  • Autonomy: Trigger workflows and decisions without human intervention.

All three pillars rest on pesquisa vetorial. Without embeddings, agents lack memory. Without similarity search, they lack reasoning. Without semantic context, they cannot act effectively.

This is why vector search is more than just a new search method — it is the knowledge backbone of the agentic era.

Conclusion & what’s next

Vector search is transforming industries by shifting search from keywords to context. It powers everything from telecom anomaly detection to customer support copilots and fraud detection. At its core, it lays the foundation for aplicativos autênticos — intelligent systems that can recall, reason, and act.

Couchbase brings this to life with its combination of Full Text Search, vector indexing, and eventing, enabling enterprises to operationalize semantic search in real time.

In the next installment, we’ll take this a step further: exploring how LLMs + vector search converge to build truly autonomous agentic applications that not only understand context but also generate insights and take proactive actions.