EmbeddingGemma 2: como usar embeddings em buscas com IA
EmbeddingGemma 2 é uma opção aberta para transformar textos em vetores e criar busca semântica, recomendações e recuperação de contexto. Entenda o fluxo e os cuidados antes de indexar sua base.
Unstructured: a biblioteca que transforma PDF e Word em dados para IA
O Unstructured é a biblioteca Python open source que extrai texto, tabelas e estrutura de PDF, Word, PowerPoint e e-mails para alimentar RAG e LLMs. Veja como funciona, como instalar, um exemplo completo e quando ele vale a pena.
Milvus: o banco de dados vetorial open source para busca por similaridade em escala
Entenda o que é o Milvus, como funciona a busca vetorial em escala, quais índices usar e quando ele vale mais a pena que pgvector, Qdrant ou Pinecone. Com exemplo prático em Python.
RAG em Go com Gemini File Search: sem banco vetorial, duas chamadas
Implementar RAG normalmente exige banco de dados vetorial, embeddings e infraestrutura complexa. Com o Gemini File Search e Go, você faz o mesmo em duas chamadas de API e um store hospedado. Veja como funciona na prática.
RAG Pipeline: como avaliar embeddings e evitar respostas erradas
Seu RAG responde rápido mas as vezes erra feio? O problema pode estar na avaliação dos embeddings. Veja como medir a qualidade do seu pipeline de recuperação e parar de confiar cegamente nos resultados.
pgvector: como adicionar busca vetorial de IA direto no Postgres
Entenda o pgvector, extensão open source que transforma o Postgres em banco de dados vetorial para aplicações de IA. Veja como instalar, indexar embeddings e montar buscas semânticas e RAG.
TurboVec: busca vetorial em Rust com menos memória
TurboVec é um índice vetorial escrito em Rust que usa a técnica TurboQuant para compactar embeddings e fazer buscas locais. Veja como instalar, testar com Python e decidir se ele faz sentido para um projeto de RAG.
RAG: por que a IA erra na recuperação e como corrigir de vez
Descubra por que sistemas RAG cometem erros mesmo com modelos poderosos. Aprenda técnicas práticas para corrigir falhas de recuperação de contexto e melhorar a precisão das respostas de IA generativa.
RAG na prática: como fazer seus dados conversarem com LLMs
RAG (Retrieval-Augmented Generation) e a técnica que permite LLMs consultarem seus próprios documentos antes de responder. Aprenda o que é, como funciona e como implementar em Python com LangChain e Chroma em menos de 50 linhas.
RAG sem banco vetorial: quando full-text search resolve melhor
Nem todo sistema de RAG precisa de um banco de dados vetorial dedicado. Entenda quando busca full-text, BM25 ou até grep resolvem o problema com menos complexidade e custo.
Context Engineering: como preparar contexto para IAs darem respostas melhores
Context Engineering e a prática de montar, organizar e gerenciar o contexto enviado para modelos de linguagem. Aprenda as técnicas que separam prompts medíocres de sistemas de IA realmente úteis.
NotebookLM: RAG do Google para seus próprios documentos
Ferramenta do Google que permite conversar com PDFs e documentos usando busca semântica. Análise técnica do pipeline de RAG e casos de uso para pesquisa.
Chatbase: chatbots com RAG sobre documentação própria — análise técnica
Pipeline de ingestão de documentos, chunking, embedding e retrieval para chatbots de atendimento. Avaliação de qualidade de resposta e customização.
Vector Databases: embeddings, busca semântica e RAG na prática
pgvector, Pinecone, Weaviate e Chroma. Como estruturar índices HNSW, gerar embeddings e implementar RAG para aplicações de IA com contexto de documentos.
Perplexity AI: search com citação de fontes e uso para pesquisa técnica
Perplexity combina LLM com busca em tempo real e cita as fontes consultadas. Para pesquisa técnica, comparação de ferramentas e analise de mercado, e mais confiavel que ChatGPT para informações recentes. Entenda os limites e o modelo de acesso a API.