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Do init ao primeiro multi-hop: instalando o Microsoft GraphRAG e o Neo4j na prática, escolhendo o método de busca certo e depurando os erros que só aparecem em produção.

Quando o RAG vetorial falha porque a resposta está no caminho, não no texto — os 4 modos de busca, o GraphRAG-R1 com RL e os números reais de F1 e tokens.

Por que %termo% devolve "panela" quando você busca "anel" — e como índice invertido, stemming português e GIN resolvem precisão e latência ao mesmo tempo.

Como construir um pipeline RAG de produção — chunking strategies (fixed, recursive, semantic), embeddings, hybrid search via RRF, quantização, re-ranking e avaliação. Cobertura completa com exemplos vendor-neutral em Python.

Os 3 fluxos Git mais úteis no dia a dia — guardar trabalho em andamento com