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: converse com seus PDFs usando IA do Google
Você joga o PDF lá dentro e começa a fazer perguntas como se fosse num chat. Resumo, análise, extração de insights — tudo sem precisar ler tudo de uma vez.
Chatbase: chatbot treinado com seus docs em 10 minutos, sem programar
Jogou o PDF do FAQ ou a documentação do produto no Chatbase, configurou o estilo e pronto — chatbot de atendimento funcionando. Sem dev, sem dor de cabeça.
Bancos de dados vetoriais: o ingrediente secreto das IAs que entendem contexto
ChatGPT consegue lembrar de um documento que você mandou? Tem um banco vetorial por baixo. Embeddings, busca semântica e RAG — conceitos que explicam como a mágica acontece.
Perplexity AI: o Google com resposta direta e fonte citada
Perplexity responde perguntas citando as fontes que consultou em tempo real. E muito mais útil que buscador tradicional para pesquisa que precisa de contexto. Aprenda a usar e quando ele bate o ChatGPT.