🎯 Objetivo do vídeo

Demonstrar como funciona uma aplicação de IA generativa com RAG (Retrieval-Augmented Generation) rodando 100% local, explicando primeiro a arquitetura, o papel de cada componente e, só então, a implementação prática.

📚 Conceitos

O problema

• LLM não conhece seus dados
• Não pode acessar dados privados
• Alucina quando não sabe

RAG

RAG é um padrão arquitetural onde, antes de perguntar algo para a LLM, eu busco informações relevantes em uma base externa e coloco esse conteúdo dentro do prompt.

• Trazer conhecimento externo de forma controlada
• Sem treinar modelo
• Com fontes confiáveis

Embeddings

Um embedding é uma forma de transformar texto em números que representam significado. Textos parecidos ficam próximos nesse espaço.

Busca Semântica

Não é palavra-chave, é proximidade de significado.

Prompt Aumentado

• Prompt = pergunta + contexto recuperado
• A LLM só responde com base nisso