Arquitetura RAG Privada com MySQL e Embeddings

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# Arquitetura RAG Privada com MySQL e Embeddings

## Cabecalho
- Tipo: Conteudo
- Categoria: RAG e LLMs
- Modulos: 0
- Agentes: 0

## Escopo
Prompt técnico para criar pipelines RAG usando MySQL como vector store. Ideal para empresas que precisam manter dados privados sem usar serviços externos.

## Prompt Principal
Crie uma arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) privada e segura.

## Contexto
- Empresa: [NOME_EMPRESA]
- Base de conhecimento: [TIPO: PDF / banco de dados / wiki]
- Volume: [MB/GB]
- Privacidade: máximo (sem dados saindo para APIs externas)
- LLM: [Ollama Llama3 / Claude / GPT-4]

## Arquitetura

### 1. Ingestão
- Parser de PDF, DOCX, TXT, HTML
- Chunking: 512 tokens, overlap: 50
- Limpeza e normalização
- Metadados por chunk

### 2. Embeddings
- Modelo: nomic-embed-text ou text-embedding-3-small
- Dimensão: 768 ou 1536
- Batch processing

### 3. Armazenamento MySQL
CREATE TABLE documents (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  content TEXT NOT NULL,
  embedding JSON NOT NULL,
  source VARCHAR(255),
  chunk_index INT,
  metadata JSON,
  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

### 4. Busca semântica
- Similaridade coseno em SQL
- Threshold: 0.75
- Top-K: 5
- Reranking por relevância

### 5. Geração
- Construção do contexto
- Prompt com citações
- Resposta com referências

### 6. API REST
- POST /query
- POST /ingest
- GET /documents
- DELETE /document/:id

## Stack
- Python 3.11 + FastAPI
- SQLAlchemy + MySQL 8+
- LangChain ou LlamaIndex

Gere o código completo do sistema RAG.