Vida com IA #142- Grafos e GraphRAG.
Jan 8, 2026
Neste podcast, são explorados os conceitos de grafos, com analogias entre cidades e estradas. Filipe discute as diferenças entre grafos ponderados e não ponderados, além de mencionar algoritmos de caminho, como o de Dijkstra, e suas aplicações práticas no uso do Waze. As redes sociais são abordadas como grafos que modelam interações. Ele também fala sobre Retrieval Augmented Generation (RAG) e como o GraphRAG supera limitações, facilitando descobertas de relações indiretas. Por fim, são apresentados casos de uso e recomendações sobre quando usar essa abordagem.
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Episode notes
Grafos Como Modelo Universal
- Grafos modelam muitas coisas do mundo real usando nós (entidades) e arestas (relações).
- Exemplos práticos incluem cidades/estradas e redes sociais como Instagram.
Grafos Ponderados e Algoritmos
- Grafos podem ser ponderados ou não, permitindo representar intensidade ou distância em conexões.
- Algoritmos como Dijkstra e buscas em largura/profundidade resolvem caminhos e distâncias no grafo.
RAG Evita Sobrecarregar o LLM
- RAG evita colocar todos os documentos no contexto do LLM buscando primeiro os trechos relevantes.
- O sistema recupera partes chunckadas de documentos e injeta apenas o que importa no contexto do modelo.