Hybrid Search, Reranking & Retrieval Adaptativo

Hybrid Search, Reranking & Retrieval Adaptativo: 12 aulas em 3 módulos da formação Formação em RAG Avançado & GraphRAG de Produção.

Módulos e aulas

Busca Híbrida Vetorial e Lexical com Reciprocal Rank Fusion

Nível 4 · 4 aulas

  1. Busca Híbrida em Produção: Dense Vectors vs BM25 Léxico
  2. Algoritmo Reciprocal Rank Fusion (RRF): Fusão de Rankings sem Normalização
  3. Tuning de Hiperparâmetros e Combinação Convexa (Alpha Weighting)
  4. Sparse Embeddings Neurais (SPLADE, BGE-M3) e Indexação em Vector DBs

Reranking de Alta Precisão com Cross-Encoders

Nível 4 · 4 aulas

  1. Cross-Encoders vs Bi-Encoders: Atenção Cruzada vs Projeção Vetorial
  2. Modelos de Reranking SOTA: Cohere Rerank v3, BGE-Reranker e Jina
  3. Otimização de Janela de Contexto e FinOps: Top-K (100) vs Top-N (5)
  4. Benchmarking de Rerankers: NDCG@10, MRR, Latência e Batching

Transformação de Queries, HyDE & RAG Adaptativo

Nível 4 · 4 aulas

  1. Query Expansion e Multi-Query: Decomposição de Perguntas Complexas
  2. Hypothetical Document Embeddings (HyDE): Usando Alucinações Úteis
  3. Adaptive RAG & Self-RAG: Roteamento Dinâmico por Complexidade
  4. Auto-Querying e Self-Query: Filtros Estruturados via Function Calling