Código executável completo demonstrando os conceitos de Inteligência Artificial.

🗺️ Fluxo de Processamento

flowchart TD
    DOCS["Documentação da Empresa"] --> CHUNKS["Chunks de Texto (512 tokens)"]
    CHUNKS --> VEC_DB["Banco Vetorial (ChromaDB / pgvector com Índice HNSW)"]
    QUERY["Pergunta do Usuário"] --> SEARCH["Busca por Vizinhos Mais Próximos (ANN - Hierarchical Navigable Small World)"]
    SEARCH --> RETRIEVED["Top 3 Chunks Semânticos Mais Relevantes em < 2ms"]
    
    style VEC_DB fill:#e1f5fe,stroke:#03a9f4,stroke-width:2px
    style RETRIEVED fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:2px

📄 Código de Demonstração (chroma_demo.py)

class MockVectorDB:
    def __init__(self):
        self.data = []

    def insert(self, text, embedding):
        self.data.append((text, embedding))

    def query(self, query_text):
        return [self.data[0][0]] if self.data else []

db = MockVectorDB()
db.insert("Manual de Políticas de Segurança ADS", [0.1, 0.9])
resultado = db.query("Como redefinir senha?")
print(f"Documento mais relevante recuperado: '{resultado[0]}'")

🚀 Saída Esperada no Terminal / Execução

Documento mais relevante recuperado: 'Manual de Políticas de Segurança ADS'

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