<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>Data - Tag - Roberta Brandão</title><link>https://betabrandao.github.io/tags/data/</link><description>Data - Tag - Roberta Brandão</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>pt</language><managingEditor>robertanrbandao[at]gmail[dot]com (Roberta Brandão)</managingEditor><webMaster>robertanrbandao[at]gmail[dot]com (Roberta Brandão)</webMaster><lastBuildDate>Sun, 27 Jul 2025 21:43:51 -0300</lastBuildDate><atom:link href="https://betabrandao.github.io/tags/data/" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Implementando Armazenamento de Vetores para IA na Magalu Cloud</title><link>https://betabrandao.github.io/posts/implementando-armazenamento-de-vetores-para-ia-na-magalu-cloud/</link><pubDate>Sun, 27 Jul 2025 21:43:51 -0300</pubDate><author><name>Roberta</name></author><guid>https://betabrandao.github.io/posts/implementando-armazenamento-de-vetores-para-ia-na-magalu-cloud/</guid><description><![CDATA[<p>Este relatório foi desenvolvido em uma prova de conceito e o projeto foi inspirado no produto de S3 Vectors da AWS¹. Caso encontre algum erro técnico, gramatical ou de concordância, me avise.</p>
<h2 id="introdução-a-importância-do-armazenamento-de-vetores-para-ia-moderna" class="headerLink">
    <a href="#introdu%c3%a7%c3%a3o-a-import%c3%a2ncia-do-armazenamento-de-vetores-para-ia-moderna" class="header-mark"></a><strong>Introdução: A Importância do Armazenamento de Vetores para IA Moderna</strong></h2><p>A inteligência artificial (IA) generativa está transformando a maneira como as empresas interagem com dados e clientes. No cerne dessa transformação, encontram-se os vetores e os modelos de embedding, que permitem que sistemas de IA compreendam e processem informações não estruturadas de maneira semântica. Vetores são representações numéricas densas de dados como texto, imagens, áudio e vídeo, criadas por modelos de embedding que capturam o significado e a estrutura subjacente.1 A busca vetorial, uma técnica emergente, utiliza essas representações para encontrar pontos de dados semanticamente semelhantes, comparando suas distâncias ou similaridades.1 Essa capacidade é fundamental para diversas aplicações de IA.</p>]]></description></item></channel></rss>