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.
O fim dos bancos de dados vetoriais: pgvector esta matando Pinecone e Weaviate?
Os bancos de dados vetoriais standalone estão perdendo espaço para extensões integradas como pgvector. Entenda por que isso acontece, o que cada opcao oferece e quando ainda vale pagar por Pinecone ou Qdrant em 2026.
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 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 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.