Jeffrey Rengifo

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Engenharia, Consultoria

Jeffrey Rengifo é um desenvolvedor de software focado em aprimorar as experiências de busca usando o Elasticsearch. Ele é especialista em Inteligência Artificial Geral (GenAI) e busca inovar criando novas ferramentas para ajudar a otimizar diferentes processos e resolver problemas do dia a dia.

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Usando Ollama com a API de Inferência

Aprenda como integrar o Ollama com o Elasticsearch usando a API de Inferência.

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Elasticsearch em JavaScript da maneira correta, parte I

Explicando como criar um backend Elasticsearch pronto para produção em JavaScript. Saiba como usar o Elasticsearch com JavaScript para criar um servidor com diferentes endpoints de busca para consultar documentos do Elasticsearch, seguindo as melhores práticas de cliente/servidor.

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Usando a API de Inferência Elasticsearch junto com modelos de Hugging Face

Aprenda a conectar o Elasticsearch a modelos do Hugging Face usando endpoints de inferência e a construir um sistema multilíngue de recomendação de blogs com busca semântica e conclusões de chat.

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Criando um servidor MCP do Elasticsearch com TypeScript

Saiba como criar servidor MCP do Elasticsearch com TypeScript e Claude Desktop.

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Como medir e melhorar o recall das buscas no Elasticsearch: de 0,43 a 0,75 com a busca híbrida

Aprenda a medir e melhorar o recall das buscas no Elasticsearch combinando a busca léxica BM25 com embeddings vetoriais do Jina AI, usando a API rank_eval para validar a melhoria com números reais.

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Crie um fluxo de trabalho de busca por IA financeira usando LangGraph.js e Elasticsearch

Aprenda a usar o LangGraph.js com o Elasticsearch para criar um fluxo de trabalho de busca financeira com IA que converte consultas em linguagem natural em filtros dinâmicos e condicionais para análise de investimentos e do mercado.

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Painéis de controle com inteligência artificial: da visão ao Kibana

Gere um painel de controle usando um LLM para processar uma imagem e transformá-la em um painel do Kibana.

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Elasticsearch em JavaScript da maneira correta, parte II

Conheça as práticas recomendadas de produção e como executar o cliente Elasticsearch Node.js em ambientes serverless para reduzir erros na codificação.

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Uma pesquisa suficientemente avançada não se consegue apenas com o esforço de uma só pessoa. O Elasticsearch é impulsionado por cientistas de dados, especialistas em operações de aprendizado de máquina, engenheiros e muitos outros que são tão apaixonados por buscas quanto você. Vamos nos conectar e trabalhar juntos para construir a experiência de busca mágica que lhe trará os resultados desejados.

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