Laravel + Embeddings: Implementando Busca Semântica com pgvector

Описание: Chega de buscas "burras" no seu sistema! 🧠

Se o seu usuário busca por "como economizar" e o seu banco de dados não retorna "dicas de poupança" só porque as palavras são diferentes, seu projeto está parado no tempo. O tradicional LIKE e o Full Text Search são cegos para o contexto. Hoje, você vai aprender a dar um cérebro ao seu banco de dados Laravel usando Embeddings.

Neste vídeo, eu explico a evolução tecnológica que permitiu ao Google entender intenções em vez de apenas letras (do RankBrain ao MUVERA) e como você pode implementar essa mesma inteligência nativamente no seu sistema usando PostgreSQL e a extensão pgvector.

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📌 Capítulos do Vídeo:
00:00 — Por que full-text/like falham (e onde a busca semântica entra)
01:17 — SEO old school: meta-keywords, léxico e keyword stuffing
02:02 — Evolução do Google: RankBrain (vetores) → BERT (intenção) → MUVERA (multi-embedding)
04:39 — Como um embedding nasce (visão prática pra dev)
05:02 — Tokens, lookup e posição (tokenização + positional encoding)
07:07 — Transformers na prática: self-attention e contexto
08:10 — Pooling + normalização + similaridade (vetor final)
09:18 — CTA: convite para o Laravel Lab (AI-First Planner 2026)
09:49 — Implementação: Postgres + pgvector + modelagem de embeddings/chunks
23:18 — Busca semântica: embedding da query + distância no pgvector + ranking (resultado final)