#Pgvector
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 um Sistema de Recomendação Semântica no Laravel com Embeddings (Sem Tags, Sem Categorias)
Aprenda como construir um sistema de recomendação semântica real no Laravel, usando embeddings e PostgreSQL (pgvector) — sem depender de categorias, tags ou heurísticas frágeis.
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
