Vou construir um rag sem vetor, econômico, usando pageindex

Pare de pagar por bancos de dados vetoriais caros!

Cansado de gastar dinheiro com Pinecone, vectordb ou Milvus? Ou sua IA está perdendo palavras-chave exatas porque a busca semântica é "muito criativa"?

Vou montar pra você um sistema Vectorless RAG pronto para produção usando PageIndex, sem banco de dados vetorial, sem custos de embedding, sem dor de cabeça.

Por que Vectorless RAG?

• Custos zero com banco de dados Sem taxas mensais de hospedagem de vetores
• Maior precisão Encontra nomes, IDs e termos técnicos exatos
• Leve Funciona em qualquer servidor básico ou localmente
• Mais rápido Sem pipelines de embedding para gerenciar

O que você recebe:

• Configuração personalizada do PageIndex para seus PDFs, CSVs ou documentos
• Integração com LlamaIndex / LangChain (OpenAI, Claude, Gemini)
• Suporte a pipeline multi-documentos
• Entrega via web app ou API REST
• Código fonte limpo, documentado e de sua propriedade
• Suporte pós-entrega incluso

Perfeito pra você se:

• Precisa de recuperação de documentos precisa sem banco de dados vetorial
• Sua app deve encontrar palavras-chave ou IDs exatos de forma confiável
• Quer código pronto para produção, não só uma demonstração
• Você é uma startup ou desenvolvedor procurando uma solução de IA leve

Me envie uma mensagem antes de pedir para confirmarmos se é o melhor para seu projeto!