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Otimize sua IA com embeddings e consultas por similaridade

Neste vídeo, você aprenderá como armazenar embeddings e consultar informações por similaridade utilizando Python, OpenAI e Elasticsearch. Vamos desenvolver um gerenciador de contexto para aplicações de Inteligência Artificial, otimizando a recuperação de dados relevantes de maneira eficiente. 🔹 O que você vai aprender: ✅ Como transformar textos em embeddings com a API da OpenAI ✅ Como armazenar embeddings no Elasticsearch ✅ Como estruturar consultas eficientes por similaridade ✅ Como organizar seu código com módulos no Python ✅ Como configurar variáveis de ambiente e conectar ao Elasticsearch ✅ Como otimizar pesquisas vetoriais para IA 💡 Capítulos: 0:00 Início 0:45 Apresentação dos componentes utilizados no vídeo 1:48 Colocando a mão na massa 3:59 Criando estrutura de gravação 11:57 Criando estrutura de consulta 17:31 Criando métodos auxiliares 24:40 Preparando o ambiente Python 26:48 Testando gravação no Elasticsearch 28:58 Testando consulta no Elasticsearch 30:28 Ajustando mapping do index embeddings 33:50 Gravação múltipla de documentos no Elasticsearch 38:26 Apresentação final 📌 Material de apoio: https://github.com/Renatoelho/embeddi... 📢 Não esqueça! 🔔 Inscreva-se no canal para não perder novos conteúdos 👍 Deixe seu like para apoiar o projeto 💬 Comente suas dúvidas e sugestões! 🔗 Vamos para a prática e otimizar sua IA com embeddings e consultas vetoriais! #AI #Embeddings #Python #Elasticsearch #InteligênciaArtificial #OpenAI