Sistemas RAG e Fundamentos de Banco de Dados Vetoriais

A geração aumentada de recuperação (RAG) permite que você faça a ponte entre modelos estáticos e informações dinâmicas, permitindo que você aproveite o poder da IA para criar modelos de dados específicos e privados. Este curso baseado em texto fornece um caminho estruturado para entender como os sistemas RAG funcionam e como implementá-los.Você aprenderá a mecânica de transformar texto em vetores matemáticos, armazená-los em bancos de dados especializados e recuperar as informações mais relevantes para gerar respostas precisas de IA. Através de explicações escritas detalhadas e exemplos de código, você obterá o conhecimento necessário para construir ferramentas confiáveis de pesquisa e resumo. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de incorporações vetoriais e pesquisa semântica - Configurar e usar bancos de dados vetoriais, como FAISS e Chroma DB para gerenciamento de dados - Implemente padrões de recuperação para encontrar o contexto mais relevante para qualquer consulta - Pratique estratégias de segmentação para preparar grandes conjuntos de dados para indexação eficiente - Aplique noções básicas de engenharia para aterrar saídas de IA em dados recuperados - Explore padrões RAG modernos, incluindo re-ranking e busca híbrida O currículo começa com a terminologia essencial e a teoria do espaço vetorial antes de progredir para a lógica de construção e otimização de pipelines de recuperação.Este curso é projetado para iniciantes que desejam entrar no campo da engenharia de IA, sem experiência prévia em pesquisa vetorial. Comece sua jornada para criar sistemas de IA inteligentes e orientados a dados.