RAG na Prática: Como Ensinar uma IA a Buscar Respostas no Seu Banco de dados

🚀 Crie seu Próprio Buscador com IA! (RAG + Ollama + ‪@neo4j‬ )

Você já imaginou ter um Google interno, capaz de responder perguntas usando inteligência artificial e banco de dados vetorial? 📚✨
Neste vídeo, eu te mostro como criar seu próprio buscador local com RAG (Retrieval-Augmented Generation), usando Neo4j, Ollama e modelos avançados de IA, como DeepSeek e Gemma do Google! 🤖💡

📌 O que você vai aprender:
✅ Como perguntar para a IA e obter respostas naturais, conectadas ao banco de dados
✅ Cache inteligente para reaproveitar respostas sem rodar a IA de novo
✅ Como usar o Neo4j como banco de grafos para armazenar e recuperar informações rapidamente
✅ Busca vetorial: como funciona e por que é essencial para IA generativa
✅ Implementação prática rodando tudo localmente (ou na nuvem, se preferir)

🔥 Bônus: Vou te mostrar como gerar queries automaticamente com IA para tornar sua aplicação ainda mais inteligente!

🛠 Tecnologias usadas:
Neo4j (Banco de grafos)
Ollama (Rodando modelos localmente)
DeepSeek (Geração de código automatizada)
Gemma (Google) (Modelo otimizado para resposta natural)

📖 Recursos:
📌 Graph Academy: https://ewbr.cc/neo4j-graphacademy
📌 ‪@neo4j‬ AuraDB: https://ewbr.cc/neo4j-auradb
📌 Projeto completo: https://ewbr.cc/neo4j-ai-experiments-...
📌 Grupo de avisos no whats app: https://ewbr.cc/ew-grupo-whatsapp

✅ Venha estudar comigo: https://ewbr.cc/ew.academy

💡 Se liga! Também temos um grupo exclusivo no WhatsApp, onde compartilho conteúdos, dicas e descontos exclusivos! 🔥 Entra lá! 👉 https://ewbr.cc/ew-grupo-whatsapp

📌 Assista até o final, pois esse conhecimento pode revolucionar sua forma de trabalhar com inteligência artificial! E se curtir, deixa o like e compartilha com seus amigos devs! 🚀

📣 Deixe nos comentários: você já usou busca vetorial ou tem dúvidas sobre como aplicar? Bora trocar ideia! 👇

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✅ Chapters

00:00 Introdução ao RAG e busca local
01:30 Nova parceira e introdução à tecnologia
03:01 Melhorando a precisão da IA
04:31 Oferta exclusiva no WhatsApp
06:01 Diferença entre busca tradicional e RAG
07:31 Demonstração prática do RAG
09:02 Como utilizar a comunidade para suporte
10:35 Uso de vetores no processamento de IA
12:05 Como otimizar as buscas com embeddings
13:35 Alimentando o banco de dados para IA
15:05 Segmentação e organização dos dados
16:35 Utilizando buscas avançadas no projeto
18:05 Como evitar problemas de indexação
19:35 Melhorando a performance das consultas
21:05 Memória e otimização no processamento
22:35 Implementação prática do RAG
24:05 Uso do NLP para processar os dados
25:35 Como chamar a IA corretamente
27:05 Configuração e ajustes finais na IA
28:36 Integração com modelos locais
30:07 Interação com bancos de dados
31:37 Passo a passo da configuração inicial
33:07 Testando e validando os resultados
34:37 Salvando e organizando os dados corretamente
36:07 Corrigindo problemas comuns na IA
37:37 Refinando perguntas e respostas
39:07 Uso de técnicas avançadas no RAG
40:37 Ajustes finais e boas práticas