Sobre o serviço
TraduzidoEu crio buscas que entendem o significado de uma consulta, não apenas correspondências de palavras. Ao longo dos anos, projetei e lancei busca semântica para catálogos, bases de conhecimento, serviços de suporte e repositórios de documentos internos. O trabalho começa com seus dados e seus usuários: o que eles digitam, o que realmente querem encontrar e onde a busca por palavras-chave falha silenciosamente. A partir daí, seleciono um modelo de embeddings adequado, construo um pipeline de carregamento de dados limpo e levanto um banco de dados vetorial para sua escala.
Do lado da engenharia, implanto pgvector, Pinecone ou Qdrant para sua pilha e orçamento, depois projeto a classificação híbrida: vetores densos são combinados com sinais-chave clássicos para obter tanto completude quanto precisão. Eu ajusto a relevância em consultas reais, adiciono filtragem, reclassificação e cache, e envolvo tudo em uma API clara que sua equipe chama com uma única solicitação. Se você está construindo recuperação de dados para um chatbot ou assistente, eu monto completamente a camada RAG.
Você obtém um resultado mensurável: resultados relevantes no topo, menos respostas vazias e uma busca que finalmente entende a intenção do usuário.
Do lado da engenharia, implanto pgvector, Pinecone ou Qdrant para sua pilha e orçamento, depois projeto a classificação híbrida: vetores densos são combinados com sinais-chave clássicos para obter tanto completude quanto precisão. Eu ajusto a relevância em consultas reais, adiciono filtragem, reclassificação e cache, e envolvo tudo em uma API clara que sua equipe chama com uma única solicitação. Se você está construindo recuperação de dados para um chatbot ou assistente, eu monto completamente a camada RAG.
Você obtém um resultado mensurável: resultados relevantes no topo, menos respostas vazias e uma busca que finalmente entende a intenção do usuário.
