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Construindo um aplicativo de pesquisa semântica com MongoDB e Quarkus usando a Vector Search

30 minutos – Publicado 21 janeiro de 2025
QuarkusMongoDBPesquisa vetorial
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✅ Experimente o 8.0 MongoDB → https://mdb.link/91SzYGDmFoI ✅ Inscreve-se em um cluster gratuito → https://mdb.link/91SzYGDmFoI-try ✅ Article link → https://mdb.link/91SzYGDmFoI-read - Descubra como aproveitar o poder do recurso de pesquisa vetorial do MongoDB para criar um aplicação de pesquisa semântica usando a estrutura do Quartokus. Neste tutorial abrangente, guiaremos você passo a passo da compreensão dos fundamentos da pesquisa vetorial até a implementação de um aplicação Java funcional. Saiba como usar a IA da Gemini para incorporações vetoriais, criar queries otimizadas e configurar seu cluster MongoDB Atlas para integração perfeita. Se você é novo na pesquisa vetorial ou está procurando aprimorar seus aplicativos de IA generativa , este vídeo fornece todas as ferramentas necessárias para começar. - . 91https://ai.google.dev/api?lang=python https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key Valores de similaridade: . wiki/Euclidean_istance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . vídeos

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