#Busca Semantica
RAG não é só vector search: combinando busca semântica, SQL e tools no mesmo agente
Vector-only, hybrid (BM25 + vetor + RRF) e o stack completo com SQL e reranker como tools separadas: comparação prática com benchmarks reais e código de produção.
Agente que pesquisa antes de agir: multi-tool + RAG em Laravel com pgvector
Como construir um agente em Laravel que decide quando buscar e quando responder direto. Arquitetura completa com Prism PHP, pgvector e a lógica de orquestração que separa demo de produto.
Cross-encoder reranker: o componente que mais eleva qualidade do seu agente por dólar
Retrieval traz 100 candidatos, reranker escolhe os 10 certos. Entenda o trade-off latência x precisão, quando rerankar 50 vs. 200 documentos e por que cross-encoder é o investimento de melhor ROI antes de trocar para um LLM mais caro.
Busca híbrida: a receita BM25 + vetor + RRF que resolve SKU, part-number e semântica
Embedding puro confunde "RX-7000" com "RX-5000". BM25 puro perde sinônimos. A receita certa é rodar os dois em paralelo e fundir os rankings com Reciprocal Rank Fusion. Neste post, a fórmula que sustenta tudo isso, o pipeline completo em Elasticsearch e como aplicar em catálogo de produto que mistura SKU, part-number e busca semântica.
Top-10 da busca não é top-10 do usuário: por que a SERP bruta sabota seu agente
A primeira página do Google não foi feita pra alimentar agente de IA. Ela foi feita pra ranquear sites. E essas duas coisas, em 2026, não são mais a mesma coisa. Plugar a SERP bruta no seu agente é amplificar SEO spam, MFA e conteúdo gerado por IA na escala. Veja por que o top-10 da busca não é o top-10 do usuário e como montar um pipeline de filtros + rerank que devolve confiança ao seu agente.
Seu LLM não sabe o preço de nada: o problema do conhecimento congelado em apps de compra
Seu modelo foi treinado há meses, mas o mercado muda em horas. O LLM responde com a mesma confiança de sempre — só que com preço errado, produto descontinuado e estoque do ano passado. Esse é o conhecimento congelado, e ele mata qualquer app sério de recomendação. Veja por que perguntar "qual o melhor notebook até 5 mil?" direto pro LLM é receita pra demo bonita e cliente bravo — e como a arquitetura certa (tool use + RAG) resolve em Laravel.
Como Implementar Busca Semântica no Laravel com Embeddings e PostgreSQL (PGVector)
Neste post vamos explicar passo a passo como você pode transformar a busca da sua aplicação Laravel em algo que entenda o significado por trás das consultas, utilizando embeddings e a extensão pgvector do PostgreSQL para realizar buscas por similaridade semântica diretamente no banco de dados
Da Indexação Tradicional à Era dos Embeddings: A Evolução da Busca no Google
Este post explora a trajetória da indexação e pesquisa do Google — desde os primeiros mecanismos de indexação com base em palavras-chave até os avanços mais recentes em semântica e embeddings.
