RAG de ponta a ponta com Weaviate

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 03/2026

Domine o RAG com o Weaviate! Incorpore texto e imagens para recuperação e experimente a pesquisa vetorial, BM25 e híbrida.

Descrição do curso

Aprenda a ir de chamadas simples a LLMs até fluxos de trabalho de RAG multimodal com o Weaviate! Você vai aprender a processar documentos PDF para extrair conteúdos de texto essenciais, como parágrafos, títulos e tabelas. Vai gerar embeddings e armazenar esses dados para recuperação com o Weaviate. Por fim, vai criar prompts de recuperação eficazes para passar a modelos generativos. Para fechar, você vai tratar PDFs como imagens para capturar o contexto perdido de figuras e gráficos. Você usará o modelo de embedding multimodal ColPali com um modelo generativo multimodal da OpenAI para começar a conversar com imagens e documentos!

Pré-requisitos

Working with the OpenAI API

Fundamentos de RAG com Weaviate

Descubra como o Weaviate viabiliza aplicações de RAG! Você vai construir, manualmente, um fluxo de trabalho RAG de ponta a ponta para se familiarizar com as etapas de Recuperação-Augmentação-Geração. Esse entendimento permitirá fluxos de RAG robustos e otimizados no Capítulo 2 usando o Weaviate.

De RAG a resultados!

50 XP

Geração de texto com LLMs

100 XP

Criando embeddings de texto

100 XP

Comparando embeddings de texto

100 XP

Juntando o "R", "A" e "G"

100 XP

Iniciar capítulo

RAG de ponta a ponta com Weaviate

Embora codificar fluxos de trabalho de RAG manualmente seja divertido, você pode estar perdendo otimizações oferecidas por ferramentas como o Weaviate. Neste capítulo, você vai gerar embeddings, armazenar, recuperar e gerar respostas — tudo usando o Weaviate!

Workflows de RAG com Weaviate

50 XP

Extração de texto de PDF e divisão em blocos

100 XP

Preparando o ambiente com Weaviate

100 XP

Consultas no Weaviate

100 XP

RAG de ponta a ponta

100 XP

Iniciar capítulo

RAG Multimodal

No último capítulo, você usou o conteúdo de texto dos documentos PDF para construir seus blocos de documento, mas deixou o conteúdo de imagem de lado. Isso resulta em muita perda de contexto que pode ser útil para recuperação e geração! Neste capítulo, você vai usar os modelos multimodais ColPali para criar embeddings e gerar texto e imagens, fornecendo mais contexto para as respostas do seu modelo.

RAG com texto e imagens

50 XP

Preparando-se para o RAG Multimodal

100 XP

RAG multimodal com Weaviate

100 XP

Parabéns!

50 XP

Iniciar capítulo

RAG de ponta a ponta com Weaviate

Curso
concluído

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Fundamentos de RAG com Weaviate

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