Pesquisa vetorial e embeddings
Skills:
RAG Basics85%
Conheça aplicativos, ferramentas e tecnologias de pesquisa com tecnologia de IA neste curso. Aprenda a fazer pesquisa semântica usando embeddings de vetores, pesquisa híbrida combinando abordagens semânticas e por palavras-chave, e geração aumentada por recuperação (RAG), minimizando as alucinações artificiais da IA como um agente de IA embasado. Ganhe experiência prática com a pesquisa vetorial da Vertex AI para criar um mecanismo de pesquisa inteligente.
Watch on Coursera ↗
(saves to browser)
Sign in to unlock AI tutor explanation · ⚡30
More on: RAG Basics
View skill →Related AI Lessons
⚡
⚡
⚡
⚡
I Built GraphRAG From Scratch — Then a December 2025 Paper Made It Look Basic
Medium · RAG
When Should You Use Text2Cypher in a GraphRAG Pipeline
Dev.to AI
How to build a production RAG pipeline in Python (without a vector database)
Dev.to · Ayi NEDJIMI
Architecting Sub-150ms Hybrid RAG for Voice Agents: Combining pgvector, BM25, and Async FastAPI…
Medium · Python
🎓
Tutor Explanation
DeepCamp AI