Crie recuperadores personalizados que superem a pesquisa vetorial genérica ao entender o contexto e a gíria específicos do domínio 🎮 A equipe da @superlinked mostra como criar um recuperador de jogos Steam usando nossa integração personalizada do LlamaIndex, combinando pesquisa semântica com conhecimento específico de jogos. 🎯 Recuperadores personalizados incorporam expertise de domínio - perfeitos para gírias de jogos e consultas complexas como "jogo cooperativo de estratégia com elementos de ficção científica" ⚡ A indexação multifuncional combina nome, descrição e gênero em um único texto pesquisável para uma compreensão mais rica 🔧 O LlamaIndex BaseRetriever precisa apenas de uma implementação do método _retrieve para conectar qualquer backend personalizado 🚀 O InMemoryExecutor da @superlinked oferece latência de sub-milisegundos para recomendações em tempo real O guia passa pelo design de esquema, configuração do espaço vetorial e processamento de resultados com exemplos de código práticos. Mostramos como a combinação da abordagem de mistura de codificadores da @superlinked com a infraestrutura RAG do LlamaIndex cria recuperadores que realmente entendem o que os usuários querem dizer, não apenas o que digitam. Tutorial completo com notebook Colab: