Tag: incorporações
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Introdução ao Couchbase como Vector Store no Flowise
Temos o prazer de anunciar que o Couchbase agora é oficialmente suportado como um armazenamento de vetores no Flowise, oferecendo aos usuários uma solução poderosa e de alto desempenho para gerenciar e recuperar dados vetoriais. Esta nova integração combina o Flowise...
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Um Guia para Embeddings de LLM
Os embeddings de LLM são representações numéricas de palavras, frases ou outros dados que capturam o significado semântico, permitindo o processamento eficiente de texto, busca por similaridade e recuperação em aplicações de IA. Eles são gerados por meio de transformações de redes neurais, particularmente...
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Dados Prontos para IA: Automatize Incorporações com o Serviço de Vetorização do Capella
O Couchbase Capella lançou uma Versão Prévia Privada (Private Preview) para serviços de IA! Confira este blog para ter uma visão geral de como esses serviços simplificam o processo de construção de aplicações de IA nativas da nuvem e escaláveis e agentes de IA. Em…
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Plataforma única, Couchbase multiuso: Pesquisa vetorial, geoespacial, SQL++ e muito mais
Há casos de uso que são melhor atendidos por vários tipos de acesso a dados, incluindo SQL, pesquisa vetorial, consultas geoespaciais e acesso de valor-chave. Uma abordagem é combinar/encadear vários sistemas de dados para…
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Couchbase de Plataforma Única e Multiuso: Pesquisa Vetorial, Geoespacial, SQL++ e Muito Mais
Há casos de uso que são mais bem atendidos por vários tipos de acesso a dados, incluindo SQL, busca vetorial, consultas geoespaciais e acesso chave-valor. Uma abordagem é combinar/encadear vários sistemas de dados para cada...
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O que são Modelos de Embedding? Uma Visão Geral
O que são modelos de embedding? Modelos de embedding são um tipo de modelo de aprendizado de máquina projetado para representar dados (como texto, imagens ou outras formas de informação) em um espaço vetorial contínuo de baixa dimensionalidade. Esses embeddings...
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Preparando Conjuntos de Dados para Ajuste Fino de Modelos de ML: Um Guia Completo
O ajuste fino de modelos de aprendizado de máquina começa com a obtenção de conjuntos de dados bem preparados. Este guia o guiará sobre como criar esses conjuntos de dados, desde a coleta de dados até a criação de arquivos de instruções. Ao final, você estará equipado com...
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A Step-by-Step Guide to Preparing Data for Retrieval-Augmented Generation (RAG)
In today’s data-driven world, the ability to efficiently gather and prepare data is crucial for the success of any application. Whether you’re developing a chatbot, a recommendation system, or any AI-driven solution, the quality…
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O que são embeddings vetoriais?
Vector embeddings are a critical component in machine learning that convert “high-dimensional” information, such as text or images, into a structured vector space. This process enables the ability to process and identify related data…