Ir para o conteúdo

Detalhes

# REGISTER OVER IN LUMA: luma.com/afm6b12v

# Follow our new Calendar in Luma: luma.com/mug-saopaulo

*****

# MongoDB User Group São Paulo está de volta 🚀

​Venha encontrar desenvolvedores, pessoas de dados e curiosos por tecnologia para uma noite sobre como o MongoDB é usado em aplicações reais. Vamos trazer as novidades anunciadas no MongoDB.local NYC e um case de Vector Search em um dos aplicativos mais usados do Brasil.
​Seja no seu primeiro projeto ou operando para milhões de usuários, você sai com ideias práticas e conhece a comunidade MongoDB de São Paulo. Nos vemos lá!

# ​Agenda 📆

  • ​18:00: Credenciamento e networking
  • ​18:30: Boas-vindas e novidades da comunidade
  • ​18:45: Recap do MongoDB.local NYC, com Leandro Domingues (Extractta)
  • ​19:15: Vector Search na Prática: Busca Inteligente de Pratos e Restaurantes, com Genaro Neto (iFood)
  • ​20:00: Perguntas e networking
  • ​20:30: Pizza Time!
  • ​21:00: Encerramento

# ​Detalhes 📝

## ​1) Recap do MongoDB .local NYC: oque muda na prática com o MongoDB 9.0 🛠️

​Por Leandro Domingues, Head of Databases na Extractta
​Em setembro, a MongoDB apresentou em Nova York a nova versão do database e sua estratégia para aplicações de AI. Nesta sessão, o Leandro, que esteve no Champions Summit e no MongoDB.local NYC, resume os principais anúncios e separa o que já pode ser usado hoje do que ainda é roadmap.
​Bio: Leandro Domingues é Head of Databases na Extractta e MongoDB Community Champion. Trabalha com modelagem, performance, migração e custo de ambientes MongoDB em clientes, e lidera o MUG São Paulo.

## ​2) Vector Search na Prática: Busca Inteligente em Pedidos e Restaurantes 🛠️

​Por Genaro Neto, Database Architect no iFood
​Como o iFood, o maior aplicativo de pedidos de comida online do Brasil, implementou Vector Search na busca de pratos e restaurantes. A sessão mostra o uso de embeddings com `$vectorSearch`, a criação de índices vetoriais e a pré-filtragem contextual para entregar resultados mais relevantes.
​Bio: Genaro Neto é Database Architect no iFood, entusiasta e evangelizador de NoSQL e MongoDB Community Champion 2026.

# ​O que você leva pra casa 🍃

  • ​O que há de novo no MongoDB 9.0: os anúncios do .local NYC, e o que já está disponível versus o que ainda vem pela frente.
  • ​Vector Search em um case real: como embeddings e `$vectorSearch` funcionam na busca de um app com milhões de usuários.
  • ​Índices vetoriais e pré-filtragem: como combinar busca semântica com filtros de contexto para melhorar a relevância.
  • ​Comunidade: contato direto com quem usa MongoDB no dia a dia em São Paulo.

Você também pode gostar