Bancos de Dados, RAG e Janela de Contexto: 3 Formas de Gerir Informação

Comparação entre dados estruturados, não-estruturados e vetoriais (RAG)

Nei Maldaner (Fundador da SISNEMA e INEMA) explica por que entender três formas de gerenciar informação é obrigatório hoje: banco de dados tradicionais, uso direto do modelo por contexto (chat AI) e RAG vetorial. Vídeo didático, direto e com exemplos práticos sobre quando usar cada abordagem, custos e trade-offs.

ASSUNTOS DO VÍDEO
Diferença entre dados estruturados, não-estruturados e vetoriais (RAG)
Quando usar janela de contexto vs. banco de dados
Vantagens e limitações de RAG (pré-processamento e manutenção)
Tipos de relacionamentos, chaves e integridade (PK, FK, cascata)
Índices, performance, transações e logs

FERRAMENTAS PRINCIPAIS
Supabase PostgreSQL - armazenamento SQL, integridade e triggers
Modelos com grande contexto (ex.: Gemini Sonnet 1M tokens) - ideal para documentos grandes
Ferramentas de vetorização (embeddings) para RAG - busca semântica aproximada
Interfaces e automações (APIs REST GraphQL, MCP) - conexão direta entre chat e base

TIPOS DE GERAÇÃO
Texto Consulta SQL (chat faz perguntas e executa queries)
Documento (PDF Planilha) Contexto no modelo (perguntas sem estrutura prévia)
Texto Embedding Busca vetorial (RAG) para similaridade

CUSTOS E RENTABILIDADE
Uso de modelos com grande contexto: custo por inferência maior, reduz necessidade de ETL
RAG: custo inicial de preparação e reindexação; bom ROI para conteúdo estático (descrições, docs)
BD tradicional: custo de manutenção, mas essencial para dados dinâmicos (estoque, pagamentos)
Estratégia híbrida costuma entregar melhor custo-benefício: modelos DB para dados críticos

AUTOMAÇÃO AVANÇADA
Transações (BEGIN COMMIT) e logs para integridade e recuperação
Índices compostos e índices dedicados para consultas frequentes
Gatilhos e validações externas (CEP CPF) via APIs
Integração de agentes que consultam SQL e RAG conforme padrão de uso

INSIGHTS RÁPIDOS
Janela de contexto grande pode substituir ETL para cargas pequenas únicas
Use RAG para conteúdo estável e pouca manutenção; NÃO para estoque dinâmico
Defina chaves únicas (e-mail CPF ID) pensando em mutabilidade e login
Padrão de data ISO (YYYY-MM-DD) evita ambiguidades internacionais
Índices aumentam velocidade, mas têm custo adicional em escrita

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Principais Pontos:

Três abordagens: contexto do modelo, BD relacional e RAG vetorial,RAG é ótimo para conteúdo estático, não para dados dinâmicos,Janela de contexto grande reduz necessidade de ETL em muitos casos,Índices e transações garantem performance e integridade,Estratégia híbrida (modelo + SQL) costuma oferecer melhor ROI

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