RAG, embeddings e busca semântica com JavaScript e Postgres

Módulo 1 · aula 10 — um RAG mínimo, do vetor ao prompt

Objetivos

• Explicar RAG e similarity search
• Montar um RAG mínimo com embeddings e pgvector

Tempo de estudo sugerido: 60 min. As legendas já aparecem no vídeo; a faixa “Português” do player serve a leitores de tela e buscas.

Créditos dos trechos de terceiros

• IBM Technology — “What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?” · trecho 02:59.20–03:05.40 · ver no YouTube
• IBM Technology — “RAG Explained” · trecho 03:15.20–03:20.20 · ver no YouTube