🗄️ Cap 05: Bancos Vetoriais de Alta Performance: Indexação HNSW, ChromaDB, Pinecone e pgvector
Guia de Inteligência Artificial & LLMs
🗺️ Mapa Conceitual
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"]
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style RETRIEVED fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:2px
🎯 Slide 1: Visão Geral e Fundamentos
- Objetivo Central: Dominar os fundamentos de bancos vetoriais de alta performance: indexação hnsw, chromadb, pinecone e pgvector.
- Era dos LLMs: Da teoria de redes neurais à IA Generativa aplicada.
- Padrão de Engenharia: Aplicação prática em fluxos de software reais.
💡 Slide 2: Práticas e Arquitetura
- Self-Attention e vetorização com embeddings.
- RAG para recuperação precisa de contexto empresarial.
- Function Calling e agentes autônomos orientados a ferramentas.
🚀 Slide 3: Prática e Produção
- Otimização com LoRA e quantização de modelos.
- Bancos vetoriais com índices HNSW.
- Projeto prático com assistente de pesquisa com RAG.
📋 Resumo da Aula & Próximos Passos
- Revise o código de exemplo deste capítulo.
- Complete os exercícios práticos nos 4 níveis de complexidade.
- Realize o quiz formativo interativo para validar sua compreensão.
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