5 práticas recomendadas para implementar um banco de dados vetorial para busca semântica
Saiba como os bancos de dados vetoriais estão transformando a busca e a recuperação de informações na era da IA. Este guia prático de cinco etapas mergulha na arquitetura, modelos e fluxos de trabalho por trás da recuperação semântica de alto desempenho. Saiba como escolher entre modelos vetoriais densos e esparsos, preparar e vetorizar dados não estruturados e aproveitar os recursos do Elasticsearch, como o tipo de campo semantic_text, para a fragmentação e a incorporação automatizadas.
Este guia aborda as práticas recomendadas para estratégias de indexação, otimização de consultas e monitoramento de desempenho para garantir resultados de baixa latência e alta precisão em larga escala. É ideal para desenvolvedores que criam pipelines para buscas, Retrieval-Augmented Generation (RAG) ou sistemas de conhecimento em tempo real.
Destaques
- Aprenda os fundamentos dos bancos de dados vetoriais e o papel deles na busca semântica.
- Explore modelos vetoriais densos e esparsos, incluindo E5 e ELSER, para diferentes casos de uso.
- Obtenha as práticas recomendadas passo a passo para preparação de dados, indexação e ajuste de consultas.
- Discover como implementar a escalabilidade e o alto desempenho ao buscar IA com Elasticsearch.
- Veja aplicações reais de busca vetorial em comércio eletrônico, setor público e serviços financeiros.
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