RAG

Se você está estudando geração aumentada por recuperação (RAG), esta seção explica embeddings de texto de forma simples — o que são, como se encaixam na pesquisa e recuperação, e como chamar duas configurações locais comuns em Python usando Ollama ou uma API HTTP compatível com OpenAI (como muitos servidores baseados em llama.cpp expõem).

O Neo4j é a ferramenta a que você recorre quando as relações são os dados. Se o seu domínio se parece com um quadro branco cheio de círculos e setas, forçá-lo em tabelas é doloroso.

A maioria das configurações locais de IA começa com um modelo e um tempo de execução.

O OpenClaw é um assistente de IA auto-hospedado projetado para executar com tempos de execução de LLM locais, como o Ollama, ou com modelos baseados em nuvem, como o Claude Sonnet.

A maioria das configurações de IA local começa da mesma forma: um modelo, um tempo de execução e uma interface de chat.

Chunking é o hiperparâmetro mais subestimado na Geração Aumentada por Recuperação (RAG): ele determina silenciosamente o que seu LLM “vê”, o quão cara se torna a ingestão, e quanto da janela de contexto do LLM você queima por resposta.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

A auto-hospedagem de LLMs mantém dados, modelos e inferência sob o seu controle – um caminho prático para soberania da IA para equipes, empresas e nações.

O ecossistema Python deste mês é dominado por Claude Skills e ferramentas para agentes de IA. Esta análise aborda os repositórios Python mais populares no GitHub.

O ecossistema Go continua a prosperar com projetos inovadores que abrangem ferramentas de IA, aplicativos auto-hospedados e infraestrutura de desenvolvimento. Esta análise examina os repositórios Go mais populares no GitHub deste mês.

Cognee é um framework em Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas ele funciona com modelos auto-hospedados?

Escolher o Melhor LLM para o Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de grafos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware. O Cognee desempenha-se melhor com modelos maiores e de baixa alucinação (32B+) através do Ollama, mas opções de tamanho médio funcionam para configurações mais leves.

A biblioteca Python do Ollama agora inclui capacidades nativas de busca web do OLlama. Com apenas algumas linhas de código, você pode aprimorar seus LLMs locais com informações em tempo real da web, reduzindo alucinações e melhorando a precisão.

Escolher a loja de vetores certa pode fazer ou quebrar o desempenho, o custo e a escalabilidade da sua aplicação RAG. Esta comparação abrangente cobre as opções mais populares em 2024-2025.

A API de busca na web do Ollama permite enriquecer LLMs locais com informações da web em tempo real. Este guia mostra como implementar capacidades de busca na web em Go, desde chamadas de API simples até agentes de pesquisa completos.

Executar LLMs localmente agora é prático para desenvolvedores, startups e até equipes empresariais. Mas escolher a ferramenta certa — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou outras — depende dos seus objetivos: