Retrieval Augmented Generation: do conceito à implementação em Laravel. Aprenda a construir sistemas RAG profissionais do zero.
5 etapas fundamentais para qualquer implementação
Qualquer fonte: PDFs, artigos, código, transcripts
Divisão inteligente preservando contexto semântico
Vetores densos representando significado semântico
7 capítulos do básico ao avançado em Agentic RAG
Entenda a arquitetura fundamental: 5 etapas do pipeline, analogia do dentista e quando usar RAG vs Fine-tuning.
3 estratégias de divisão de documentos: fixo, semântico e com sobreposição. Tabela prática por tipo de documento.
Como converter texto em vetores de 1536 dimensões. Modelos OpenAI, custos e código Laravel pronto.
PostgreSQL + pgvector: migrations, índice HNSW, configuração e por que HNSW é melhor que IVFFlat.
Busca vetorial vs LIKE, busca híbrida, métricas (cosine similarity, euclidean) e código do RetrievalService.
Fluxo completo: recuperar chunks, montar contexto, enviar ao LLM. 2 patterns de prompt, código completo.
Arquitetura multiagente, 4 agents especializados, Tools no Laravel e quando RAG básico não é suficiente.