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#Embeddings
8 publicações
O que são tokens em IA? Tokenização explicada
Entenda como o texto vira tokens, por que isso define custo e limite de contexto nos modelos de IA, e como o algoritmo BPE faz essa quebra acontecer.
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"Modelos de difusão: como a IA gera imagens"
De ruído aleatório a imagem nítida: entenda como funcionam os modelos de difusão por trás do Stable Diffusion, do espaço latente ao condicionamento por texto e às técnicas de amostragem rápida.
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"Busca semântica: encontrando significado, não palavras"
Entenda como a busca semântica usa embeddings e similaridade vetorial para encontrar resultados por significado, por que ela supera a busca léxica e como combiná-las em uma busca híbrida.
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O que é um banco de dados vetorial?
Descubra como bancos de dados vetoriais armazenam embeddings e fazem busca por similaridade com índices ANN, formando a base de RAG, busca semântica e aplicações de IA.
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Construindo um chatbot com RAG e busca vetorial
Tutorial prático de um chatbot que consulta sua base de conhecimento com embeddings e busca vetorial, mantém histórico, cita fontes e responde sem alucinar.
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O que são embeddings? Representando significado em vetores
Descubra como palavras, frases e documentos viram vetores que capturam semântica e habilitam busca por similaridade, recomendações e RAG — com intuição, código e armadilhas práticas.
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"RAG na prática: dê memória e contexto ao seu LLM"
Implemente Retrieval-Augmented Generation para responder com base nos seus próprios documentos, reduzir alucinações, manter o modelo atualizado e medir a qualidade do pipeline.
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O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Entenda a técnica que combina busca e geração para dar conhecimento atualizado e verificável aos LLMs, reduzindo alucinações e custos, com o pipeline explicado passo a passo.
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