PgVector - Postgres como vector database!

[@gregory2121]

Que vídeo fantástico! Parabéns e obrigado pelo conteúdo

[@datawaybr]

Nós que agradecemos!

[@robsonjunqueiradarosa3063]

Video muito bom. Valeu pelo conteúdo.

[@datawaybr]

Nós que agradecemos!

[@paulopaim_]

Muito bom, uma sugestão bem legal, seria fazer essa estrutura toda com portainer + docker swarm.. eu uso o docker no modo sawrm em alguns projetos, claro que são vários conceitos envolvidos, mas como trabalho com N8N para WhatsApp com OpenAI uso na minha VPS essa estrutura... Vou ver se consigo testar essa estrutura, Parabéns pelo video!!!

[@datawaybr]

Fala mestre! Aqui em alguns ambientes usamos o K8s no lugar do swarm, para para ambientes mais simples (e baratos tb), faz todo o sentido.

[@DanielPeaceP]

não achei a playlist dessa sequencia. tentei pesquisar mas tem muito video kkk teria como linkar os videos como video 1, video 2 e assim por diante em uma série dessa?

[@datawaybr]

v1 - kzbin.info/www/bejne/bmHaZXqModWSp7s v2 - kzbin.info/www/bejne/i2mmqKqpbbKthLM v3 - Logo mais 🙅‍♂️

[@DanielPeaceP]

@@datawaybr digo criar no canal uma playlist com essa sequencia, obg por compartilhar, depois q comentei fui procurar um por um ate achar e achei so os 2 mesmo

[@igortomasi9505]

Muito bom o vídeo e sua explicação, deixa eu te fazer uma pergunta.. Nesse exemplo da busca pelos textos com "inteligência artificial" e "exercícios físicos" se não existisse no banco de dados um embed com o texto sobre inteligência artificial, o mais próximo seria o texto sobre exercícios físicos, apenas de não ter nenhum contexto com o fator de busca. Existe alguma forma de tratar essas situações?

[@datawaybr]

Fala Igor! Esse cenário vai acontecer no dia a dia realmente, e esse é o motivo pela qual, só o a pesquisa por similaridade não resolve teus problemas. O que vai ser necessário, é após a busca dos dados avaliar se a resposta é relevante ou não (similaridade relevância). Pra isso, você pode usar mais um step no processo, que pode ser uma llm avaliando se o contexto fornecido é relevante ou não e dependendo dessa informação, tomar outra ação ... Langgraph, autogen, crewai são ferramentas que já vão te ajudar neste processo.

[@igortomasi9505]

@@datawaybr Perfeito! Obrigado.

[@andrepedrosa6268]

Excelente conteúdo!, só não consegui encontrar os arquivo utilizado.

[@datawaybr]

Fala André, tudo bem? Pode procurar no nosso canal do discord, na seção de engenharia de dados, colocamos todo o conteúdo lá.

[@datawaybr]

discord.gg/pUxyqdAVWU

[@israelmonteiroismtec]

Olá, professor, excelente conteúdo, eu Criei um ChatBot similar a esse, usando o RAG no Google Colab. Eu fiz seu curso de SQL para equipe de Dados, recebi a notificação desse vídeo e assisti até o final, parabéns!! O Sr. Tem algum curso nesse aspecto do seu método usando banco de dados como vetor? Gostei desse método, pois ele viabiliza a maximização de usabilidade de armazenamento, pois o método que construir ele usa muito espaço no Colab quando inicia o processamento da técnicas de tokenização e criação de embeddings com a biblioteca transformers. Minhas fontes de dados foi PDF e Word, com essas fontes transformei em um dataset. Gostaria de se juntar a sua comunidade para aprimorar meus conhecimentos.

[@datawaybr]

Oi, Israel! Tudo certo? O curso sobre Vector Databases está sendo preparado! Logo logo disponibilizaremos ele.

[@israelmonteiroismtec]

@@datawaybr💎📚💪🏼

[@WorldProgrammingCode]

pgai como instalar no windows?

[@datawaybr]

Tudo bem? No Windows, se for para estudar sugiro usar o docker. Vai conseguir usar exatamente esse mesmo modelo do vídeo. Se for win server, instalar Postgres padrão e depois habilitar as extensões manualmente ( baixar e salvar elas dentro do Postgres ).