RAG & Memory Data Lineage (pcl-db PGVector)

Linhagem de Ingestão de Documentos, Embeddings e Busca Semântica no PostgreSQL 17

RAG & Memory Data Lineage (pcl-db PGVector) Linhagem de Ingestão de Documentos, Embeddings e Busca Semântica no PostgreSQL 17 01 / Fontes 02 / Ingestão 03 / Processamento 04 / Persistência 05 / Consumo RAG Markdown & Specs · repositório Git · 01 / Fontes · textos Markdown & Specs repositório Git textos Logs Execução · células de agente · 01 / Fontes · traces Logs Execução células de agente traces Memory Chunker · divisão de seções · 02 / Ingestão · chunks Memory Chunker divisão de seções chunks Embedder Engine · gerador vetorial · 03 / Processamento · vectors Embedder Engine gerador vetorial vectors pcl-db PGVector · PostgreSQL 17 :5432 · 04 / Persistência · embeddings pcl-db PGVector PostgreSQL 17 :5432 embeddings Context Provider · busca semântica RAG · 05 / Consumo RAG · agentes Context Provider busca semântica RAG agentes especificações texto markdown traces de execução logs json chunks de texto seções 512t vetores 768d/1536d embeddings float busca por cosseno top-k resultados Legend primary data policy / PII async batch data store

Indexação em Tempo Real

  • • Documentos e especificações são divididos em chunks semânticos
  • • Mapeamento bidirecional mantido com a fonte original

PostgreSQL 17 + pgvector

  • • Indexação vetorial de altíssima performance no pcl-db
  • • Persistência relacional e vetorial unificada

Isolamento & Soberania

  • • Sem envio de dados confidenciais para indexadores externos
  • • RAG consumido exclusivamente pela squad de agentes local

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