O projeto Arquitetura de IA utiliza tecnologias avançadas para otimizar o processamento e a análise de dados. Python é a linguagem principal usada para implementar algoritmos de IA e integrar outras ferramentas. Ollama facilita a implementação de modelos de linguagem de grande porte, como os LLMs Llama 3.1 e 3.2, que são usados para tarefas de compreensão e geração de texto. Modelos de Embedding convertem dados como palavras e frases em vetores numéricos, permitindo que o sistema entenda semântica e contexto. PGVector é uma extensão do PostgreSQL para armazenar e buscar vetores de alta dimensão, otimizando a pesquisa de dados semânticos. ElasticSearch oferece busca rápida e eficiente em grandes volumes de dados textuais. Milvus IA permite a busca e análise de dados de alta dimensão, aprimorando a busca semântica e a recomendação. Essas tecnologias trabalham em conjunto para criar um sistema de IA eficiente, escalável e capaz de processar grandes volumes de dados de forma inteligente.