Tecnologias e habilidades mais pedidas em vagas de IA hoje, com dificuldade, uso de mercado e riscos associados.
Biblioteca open source do Facebook/Meta para busca eficiente de similaridade em vetores.
Dificuldade: Intermediário · Mercado: Alta demanda
Onde usar: Projetos que precisam rodar busca vetorial localmente, sem serviço externo.
Quando aprender: Ao precisar de uma solução vetorial simples e local.
Riscos: Isolamento Insuficiente em Banco Vetorial
Boas práticas: Adicionar controle de acesso próprio, pois o FAISS não tem nativamente
Banco de dados vetorial open source projetado para grande escala e alta performance.
Dificuldade: Avançado · Mercado: Demanda em crescimento
Onde usar: Cenários com milhões ou bilhões de vetores.
Quando aprender: Em projetos de grande escala, depois de dominar conceitos básicos de busca vetorial.
Riscos: Exposição de Infraestrutura de Inferência
Boas práticas: Isolar a infraestrutura em rede privada
Banco de dados vetorial gerenciado na nuvem, focado em escala e facilidade de uso.
Dificuldade: Básico · Mercado: Alta demanda
Onde usar: Aplicações em produção que precisam de busca vetorial escalável sem gerenciar infraestrutura.
Quando aprender: Ao migrar de um protótipo local para produção.
Riscos: Retenção Indevida de Dados
Boas práticas: Configurar políticas de retenção e exclusão de dados
Banco de dados vetorial open source com suporte a busca híbrida (vetorial + palavras-chave).
Dificuldade: Intermediário · Mercado: Demanda em crescimento
Onde usar: Aplicações que precisam combinar busca semântica e busca tradicional.
Quando aprender: Ao precisar de mais controle do que soluções totalmente gerenciadas.
Riscos: Isolamento Insuficiente em Banco Vetorial
Boas práticas: Usar autenticação e módulos de controle de acesso disponíveis