Construa um RAG do zero sem frameworks com Python

Aprenda a construir um sistema RAG do zero usando apenas Python. Entenda como criar soluções para problemas onde modelos de linguagem falham. Neste tutorial prático, você verá como implementar um sistema RAG sem depender de frameworks complexos. O foco é ensinar a lógica por trás da recuperação de conhecimento específico para suas aplicações de IA, garantindo que você tenha controle total sobre a arquitetura do seu projeto. Exploraremos na prática o uso de MinSearch e Elasticsearch para indexar e buscar informações relevantes. Este conteúdo é ideal para desenvolvedores que buscam entender os fundamentos de como alimentar modelos de linguagem com dados próprios, superando limitações de conhecimento dos modelos pré-treinados. Ao final, você terá um sistema RAG funcional estruturado passo a passo. Com essa base, você poderá adaptar a lógica para diferentes casos de uso e escalar suas aplicações conforme a necessidade. Inscreva-se para acompanhar semanalmente novos tutoriais de engenharia de dados e IA, e comente abaixo qual tecnologia você gostaria de ver integrada em um projeto RAG. Monte um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) do zero usando apenas Python — sem LangChain, sem frameworks pesados. Você vai entender exatamente o que acontece por debaixo dos panos! Neste tutorial completo, você vai aprender: ✅ Como funciona a arquitetura RAG (Busca + Prompt + LLM) ✅ Configurar chaves de API da Anthropic (Claude), OpenAI e Groq ✅ Criar um ambiente Python com PyCharm e gerenciador UV ✅ Indexar documentos com MinSearch (TF-IDF e busca por similaridade) ✅ Construir as funções de search, buildContext e buildPrompt ✅ Persistir os dados no Elasticsearch rodando em Docker ✅ Fazer queries reais no seu próprio sistema RAG ⏱️ Capítulos: 00:00 — O que é RAG? 00:50 — Arquitetura: Busca, Prompt e LLM 01:06 — Criando chaves de API (Anthropic, OpenAI, Groq) 07:30 — Configurando o projeto Python no PyCharm 12:40 — Testando a chamada ao modelo LLM 15:30 — Entendendo o contexto e os guardrails 17:45 — Carregando documentos JSON 19:00 — MinSearch: tokenização, indexação e busca 24:45 — Função search e buildContext 28:00 — Função buildPrompt e RAG 31:00 — Elasticsearch + Docker para persistência 35:00 — Conclusão 🔗 Links importantes: 🎓 Formulário do novo treinamento de Engenharia de IA: https://marketing.egoi.page/1e7e8ffI/... 🔻🔻 Outros Links Importantes 🔻🔻 Treinamento Spark , SQL, GIT, AIRFLOW e AWS: https://codifike.com.br/treinamentos 🔗 Parceria JetBrains: Aproveite 25% de desconto no PyCharm: CUPOM: codifike_jetbrains_promo https://www.jetbrains.com/pycharm/ #RAG #Python #InteligenciaArtificial #Elasticsearch #Tutorial #DataEngineering