RAGRAG de A a Z: busque o documento antes de responder
Construa um pipeline RAG completo com Spring AI: dividir documentos, criar embeddings, buscar vetores, montar prompt com trecho da fonte e escrever testes para cada passo.
LLM precisa de evidência para responder corretamente: RAG explicado com exemplos
LLM não sabe automaticamente os dados privados da sua empresa. O artigo explica o mecanismo RAG, por que a retrieval determina a qualidade da resposta, com exemplos em Java funcionais.
Por que varrer tudo custa tão caro?: explicação detalhada com exemplos (RAG)
Busca plana em RAG roda em O(n) e é absolutamente precisa, mas custa caro com dados grandes. O artigo explica IVF, nprobe e trade-offs entre recall/velocidade através de exemplos em Java.
De trechos encontrados a respostas com evidências em RAG
Encontrar trechos relevantes não significa ter uma resposta. Este artigo guia você por um pipeline de rerank, busca híbrida e grounding para que a LLM responda com evidências, sabendo se recusar quando não há dados suficientes.
Embeddings em busca de significado: explicação detalhada com exemplos
Aprenda como embeddings transformam texto em vetores para correspondência semântica, aplicados em RAG com exemplos Java funcionais.