Como RAG funciona (e como construir um na prática)

Neste vídeo explico RAG (Retrieval Augmented Generation) começando pela ideia conceitual, passando pela arquitetura e chegando a uma implementação real em Python. Você vai ver: O problema que o RAG resolve na prática Como funciona o fluxo: embeddings → busca semântica → contexto → LLM O papel do banco vetorial (Chroma) Como integrar tudo usando LangChain, Ollama e FastAPI Um exemplo funcional de ponta a ponta conectando IA aos seus próprios documentos Esse tipo de arquitetura é base para chatbots corporativos, assistentes técnicos e aplicações que precisam responder com base em dados privados e atualizados. Se você trabalha com dados, backend ou arquitetura, esse padrão é essencial para sistemas modernos de IA. 🤩 Seja membro deste canal e ganhe benefícios:    / @giulianabezerra   🏠 Página Pessoal: https://home.giulianabezerra.com.br/ 🌟 Conheça também os meus conteúdos em outras plataformas: Blog:   / giulianabezerra   Curso de Java: https://bit.ly/3SKsBLz Curso de Spring Batch: https://bit.ly/3ZgQXOB Curso Avançado de Spring Batch: https://bit.ly/44PV2u1 Curso de Testes com Spring Boot: https://bit.ly/3sOig6w Curso de AdonisJS: https://bit.ly/3ZhRXlu