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4 conteúdos publicados sobre este assunto.
Artigos
· 2
IA & Agentes
Bedrock Managed Knowledge Base: Anatomia de um Pipeline RAG Gerenciado
O Amazon Bedrock Managed Knowledge Base abstrai toda a pilha RAG — conectores, parsing, embeddings, re-ranking e recuperação agêntica — em um único primitivo gerenciado. Neste artigo, desmonto cada camada, exponho os modos de falha que a documentação não menciona e analiso os trade-offs reais para quem projeta sistemas de IA de grau financeiro na AWS.
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IA & Agentes
RAG Agêntico com OpenSearch Serverless: Anatomia de um Padrão
O padrão RAG agêntico com OpenSearch Serverless promete escala elástica e recuperação semântica sem gestão de infraestrutura — mas esconde armadilhas sérias de latência, custo e consistência que sistemas financeiros não podem ignorar. Neste artigo, desmonto a anatomia do padrão, mapeio quando ele funciona, quando falha e como configurá-lo com rigor de produção.
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Architecture Studies
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Decisão (ADR)
ADR: OpenSearch Serverless vs Banco Vetorial Dedicado para RAG Agêntico
Este ADR avalia as opções de infraestrutura de busca vetorial para uma plataforma RAG agêntica multi-tenant na AWS, comparando OpenSearch Serverless, bancos vetoriais dedicados (Pinecone, pgvector) e busca híbrida própria. A decisão considera custo, latência p99, filtros por permissão, ingestão incremental e integração nativa com Bedrock Knowledge Bases.
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Playbook
Playbook: RAG em Produção — O Checklist de 15 Itens Antes de Ir pro Ar
Colar documentos num vector store não é RAG em produção — é um protótipo esperando para falhar em público. Este playbook cobre os 15 itens concretos e testáveis que separam um pipeline RAG confiável de um que alucina, vaza PII e estoura orçamento sem que ninguém perceba. A verdade incômoda: ~80% das alucinações são falha de recuperação, não do modelo.
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