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.
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.
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.
Embeddings, busca por similaridade, RAG (Retrieval Augmented Generation), índices HNSW e como vector databases potencializam aplicações de IA.