Скачать или смотреть RAG é só uma pipeline?

Cansado de ver o RAG (Retrieval-Augmented Generation) tratado como mágica? A verdade é que RAG é apenas uma pipeline de dados, muito parecida com o ETL ou ELT que você já domina na engenharia de dados.

Neste vídeo, eu quebro o "hype" e mostro a estrutura completa por trás do RAG, revelando o passo a passo para transformar seus documentos estáticos em uma fonte de conhecimento dinâmica para qualquer LLM (como o ChatGPT).

Você vai aprender as 5 etapas essenciais da pipeline RAG:
Processamento e Chunking — A arte de quebrar e organizar seus documentos de forma inteligente (Estratégias: Fixo, Semântico e Hierárquico).
Embeddings — O segredo para converter texto em vetores numéricos que a IA entende, usando modelos como text-embedding-3 da OpenAI e Sentence-Transformers.
Armazenamento Vetorial — Onde e como guardar milhões de vetores de forma eficiente com Vector Databases como ChromaDB, Pinecone e Qdrant. Busca Semântica — Como a IA encontra a informação exata que você precisa, entendendo o significado por trás da busca através da similaridade de cosseno.
Geração Contextual — A etapa final, onde o LLM recebe os dados relevantes para gerar respostas precisas, factuais e fundamentadas no seu contexto.

Além disso, eu explico os parâmetros técnicos mais importantes, como tamanho de chunk, overlap e a diferença crucial entre bibliotecas como FAISS e bancos de dados vetoriais completos.

Engenharia estruturada, não mágica. Depois de assistir, comente abaixo: qual das 5 etapas você quer que eu detalhe em um próximo vídeo?


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