Sumário

• Introdução
• Entendendo a Arquitetura
• Pré-requisitos
• Passos para Construir a Busca Semântica
  • 1. Habilitando as Extensões
  • 2. Criando a Tabela de Documentos
  • 3. Inserindo Documentos
  • 4. Configurando o Vectorizer
  • 5. Realizando Busca Semântica
• Integração com Clojure
• Persistência de Modelos entre Reinicializações
• Conclusão

Introdução

Olá, pessoal! 👋

No artigo anterior, exploramos como construir um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando Clojure e Ollama com uma implementação simples de TF-IDF. Embora essa abordagem seja excelente para aprender os fundamentos, quando pensamos em soluções de produção, precisamos de algo mais robusto e escalável.

Sumário

• Introdução
• Da Teoria à Produção: Os Desafios Reais
• Armadilhas Comuns e Como Evitá-las
  • Armadilha 1: A Falsa Sensação de Relevância
  • Armadilha 2: Tamanho Inadequado de Chunks
  • Armadilha 3: Falta de Monitoramento Contínuo
  • Armadilha 4: Consultas Complexas em Pipelines Simples
• Técnicas Avançadas de Otimização
  • Re-ranqueamento de Chunks
  • Estratégias de Chunking Dinâmico
  • Workflows com Agentes para Consultas Complexas
    • Arquitetura de Agentes Avançada
    • Casos de Uso para Workflows de Agentes
  • Pipelines Multimodais
    • Arquitetura Multimodal Completa
    • Esquema PostgreSQL para Dados Multimodais
    • Desafios de Implementação Multimodal
  • Estratégias de Cache
    • Estratégias Avançadas de Cache para RAG
• Monitoramento e Métricas: LLMOps na Prática
  • Métricas de Qualidade Específicas para RAG
  • Automação da Avaliação com LLMs como Juízes
  • Configuração de um Dashboard de Qualidade RAG
  • Integração com Sistemas de Feedback do Usuário
• Implementando no DocAI
  • Arquitetura Atual do DocAI
  • Diferenciais do DocAI
  • Próximos Passos para o DocAI
• Integração com o Ecossistema
• Conclusão
• Referências

Introdução

Olá pessoal! 👋