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recuperação de documentos principais com MongoDB e LangChain para aplicativos RAG mais inteligentes | Guia de código ativo

27 min. – Publicado em 27 março, 2025
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Versão escrita → https://mdb.link/v5V3W-NNSQw-written Inscrever-se para obter um cluster gratuito → https://mdb.link/v5V3W-NNSQw-try Assine o MongoDB no YouTube→ https://mdb.link/subscribe . . . . Problemas com tamanhos de chunk em aplicativos RAG? Saiba como a recuperação de documentos principais do MongoDB equilibra precisão e contexto - nenhum título de mestre é necessário! Participe deste detalhamento para: Resolver ochunking paradox“” com pequenas incorporações + grande recuperação de contexto40 } Atlas Vector Search . Repositório GRÁTIS do Github incluído - roube o código dos chatbots do Docs, da pesquisa legal ou do suporte ao cliente ! docs: 00:00 - O que é a recuperação de documentos principais? (Spoiler: é uma mudança de jogo): : - Configuração do02 35 MongoDB + LangChain:10 06 25 1504 20estratégias12 de chunking e dicas 25 de metadados: - Processamento assíncrono: ingestão do K Docs sem travar o sistema: - Índices de pesquisa vetorial : Otimizar para velocidade e precisão: - Demonstração do agente de IA: responda a perguntas complexas com expansão de contexto:56 - Dicas de profissionais: evitetool loops“” em agentes e acesse nosso roteiro de IA generativa MongoDB.com → https://www.mongodb.com Leia o MongoDB Blog → https://www.mongodb.com/blog Confira a Central de desenvolvedores do MongoDB → https://www.mongodb.com/developerTodos os vídeos do MongoDB

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