Potencialize seu Chatbot com a Técnica RAG: Busca Vetorial e Conteúdo Personalizado Neste vídeo, Fábio Vedovelli explora a técnica de *Retrieval Augmented Generation* (RAG), integrando conteúdos específicos em chatbots com GPT-4. Ideal para otimizar respostas de IA com informações exclusivas. Código-fonte: https://github.com/vedovelli/ag-ui-screencast Destaques do Vídeo - **Integração de Dados:** Aprenda a transformar artigos do TabNews em dados estruturados usando FireCrawl e armazená-los em bancos de dados vetoriais como Postgres com pgVector. - **Busca Semântica:** Configure buscas vetoriais para que o chatbot identifique semelhanças de significado, oferecendo respostas precisas e contextualizadas. - **Implementação Técnica:** Utilize tecnologias como Mastra para backend e CopilotKit para interface de usuário, criando uma experiência de chat intuitiva. - **Desenvolvimento Moderno:** Descubra como React Router e CopilotKit podem construir interfaces front-end eficientes para comunicação direta com a AI. Palavras-chave RAG, GPT-4, Busca Vetorial, Postgres, TabNews, React, Mastra, CopilotKit, AI, FireCrawl Este vídeo é perfeito para desenvolvedores e entusiastas de tecnologia que querem aprofundar seus conhecimentos em inteligência artificial e integrar funcionalidades avançadas em suas aplicações. Assista agora e transforme seu entendimento sobre AI e buscas semânticas! Sobre o Criador Fábio Vedovelli é especialista em desenvolvimento de software, apaixonado por compartilhar conhecimento através de screencasts detalhados. Confira outros vídeos no canal para mais conteúdos sobre tecnologia!