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Pipelines RAG em 72% das Empresas: Os Custos Reais da Briga pelos Bancos de Vetores

O chatbot de IA da sua empresa ficou bem mais esperto – ou será que não? Com 72% das empresas implantando pipelines RAG, a gente tá benchmarkando os bancos de vetores que dão o gás e expondo os truques de chunking que fazem ou quebram a recuperação.

Gráfico de benchmark de latências de bancos de vetores pra pipelines RAG: Qdrant, Pinecone, Weaviate, ChromaDB

⚡ Key Takeaways

  • Qdrant lidera latência em 6ms p50; embeddings de código aberto superam os pagos no MTEB. 𝕏
  • Chunking pesa mais que escolha de DB: semântico dá ganho de 36% em F1. 𝕏
  • Busca híbrida em 72% dos RAG em prod – densa + esparsa pro recall no talo. 𝕏
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theAIcatchup

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Originally reported by dev.to

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