Imersão em Fundação de Dados para IA Generativa
Explore como bancos de dados vetoriais utilizam algoritmos de indexação para busca por similaridade com latência sub-segundo. Entenda a arquitetura de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para conectar bases de conhecimento a LLMs com alta acurácia. Veja por que governança e controle de acesso granular são pré-requisitos para pipelines confiáveis que alimentam modelos e agentes autônomos.
Gravidade de Dados e Crescimento Estratégico
Entenda por que aproximar a computação dos dados é mais eficiente, considerando latência, segurança e consistência eventual. A proximidade entre datastores (relacional, vetorial, documental) e endpoints de inferência define o throughput e o custo total dos seus projetos de IA. Explore como integrações otimizadas aceleram o time-to-insight e fortalecem o efeito flywheel: mais dados, melhores modelos, melhores produtos.
Arquitetura Serverless para Performance em Escala
Descubra como arquiteturas serverless eliminam capacity planning, escalando automaticamente para padrões de consulta read-heavy (RAG) e write-heavy (ingestão de embeddings). Conheça a forma mais eficiente de observabilidade: latência p95/p99, IOPS, processador, memória.
Migração Centrada em Dados
Aprenda padrões de migração mais eficientes com menor downtime — CDC, dual-write, replicação lógica blue/green — para consolidar dados fragmentados entre provedores. Mantenha compliance (LGPD, regulações setoriais) com data masking e encryption in-transit/at-rest durante o processo. Reprojetar a camada de dados na migração para suportar nativamente busca vetorial e híbrida (keyword + semântica) é a oportunidade de preparar sua infraestrutura para GenAI.
Por que participar:
Este evento foi desenvolvido especificamente para startups de alto crescimento que geram dados em cada transação, interação e evento. Se você está construindo produtos que dependem de dados, e especialmente se está planejando iniciativas de inteligência artificial, este é o momento de garantir que sua fundação de dados esteja preparada para escalar.