RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a forma mais comum de fazer um modelo de linguagem responder com base nos seus dados. Com base no artigo original de Lewis et al., em estudos sobre recuperação, contexto longo, fine-tuning, alucinação e segurança, e na documentação de fornecedores, este guia explica o que é RAG, para que serve, como configurar cada etapa, quando usar e quando ele atrapalha mais do que ajuda.
O Microsoft Fabric oferece dois caminhos SQL para construir um data warehouse: o T-SQL do Fabric Warehouse e o Spark SQL do Lakehouse, ambos operando sobre o mesmo Delta Lake no OneLake. Este guia compara as duas linguagens e detalha as funções essenciais do Spark SQL — MERGE, window functions, agregações, funções de string/data e manutenção Delta — para modelar as camadas bronze, silver e gold da arquitetura medallion.
O Lakehouse promete unificar data lakes e data warehouses em uma única arquitetura. Este guia técnico percorre seus pilares, compara Databricks, Microsoft Fabric, AWS e Google Cloud, e responde se você deve abandonar suas arquiteturas atuais — com base em papers acadêmicos e documentação oficial dos provedores.