Las 3 mejores soluciones de búsqueda híbrida en 2024

El negocio de búsqueda de Google es finalmente Enfrentarse a un verdadero competidor.

Una nueva empresa de búsqueda de inteligencia artificial llamada Perplexity, centrada en la creación y expansión del conocimiento, alcanzó los 10 millones de usuarios activos mensuales (MAU) a principios de 2024, experimentando una asombrosa tasa de crecimiento mes a mes de más de 40%.

En el momento de escribir este artículo, su MAU puede estar entre 40 y 50 millones. En comparación con el MAU de búsqueda de Google, sigue siendo minúsculo. Sin embargo, lo que es realmente prometedor es la nueva experiencia de búsqueda que ofrece, que no solo se centra en lo que sabes, por ejemplo, devuelve resultados basados en la búsqueda de palabras clave, sino que también amplía tu conocimiento cuando no estás seguro de qué buscar, por ejemplo, no sabes la palabra clave que debes buscar. 

Esto es posible gracias a una búsqueda híbrida. 

¿Qué es la búsqueda híbrida?

La búsqueda híbrida es una técnica de búsqueda avanzada que combina las fortalezas de la búsqueda tradicional de palabras clave (basada en palabras clave) con las capacidades de búsqueda semántica modernas (basada en la intención). 

Los resultados de los motores de búsqueda dependen principalmente de la coincidencia de palabras clave. Por ejemplo, si buscas los mejores smartphones con cámaras de alta definición, la búsqueda tradicional de palabras clave solo muestra resultados con palabras clave como "smartphones" y "cámara de alta definición", pero es posible que te pierdas información como reseñas, comparaciones y otros datos específicos del contexto, como rendimiento con poca luz, capacidades de video y más.

Sin embargo, la búsqueda semántica entiende tu intención al comprar un teléfono inteligente, pero puedes lograr resultados más precisos y un conjunto completo de resultados combinando la búsqueda por palabras clave y la búsqueda semántica. Y esto es lo que es la búsqueda híbrida.

¿Por qué es importante la búsqueda híbrida en 2024?

¿Sabías que incluso las principales empresas de comercio electrónico, como Amazon y eBay, utilizan algoritmos de búsqueda híbridos para ofrecer mejores recomendaciones y una mejor experiencia? En el ámbito de las empresas emergentes, se mueven aún más rápido. Por ejemplo, la empresa emergente Moonsift, con sede en el Reino Unido, está aprovechando la búsqueda híbrida para ayudar a los compradores en línea a descubrir los productos que les encantan. Tamiz lunar ofrece una extensión de navegador de comercio electrónico para que los usuarios seleccionen tableros de compras con productos de Internet, lo cual es vital para brindarles a los usuarios los resultados o servicios precisos que desean. 

Ofrecer a los usuarios la experiencia perfecta y hacer que se sientan comprendidos es esencial, y es por eso que la búsqueda híbrida es importante en 2024. 

Las mejores soluciones de búsqueda híbrida en 2024

Hay muchas herramientas de búsqueda híbridas disponibles en el mercado. A continuación, hemos investigado las tres principales. Soluciones de búsqueda híbridas que valdrá la pena revisar.

#1 Piña

La plataforma Pinecone es una base de datos de vectores basada en la nube diseñada para aplicaciones de búsqueda. Combina la búsqueda de vectores con palabras clave y filtros de metadatos conocidos para obtener los resultados más recientes y relevantes. Ofrece una interfaz API de usuario para capacidades de búsqueda semántica y multimodal, así como servicios de generación de candidatos. La creación de soluciones de IA es sencilla gracias a su infraestructura sin complicaciones. 

Características principales de Pinecone

• Solución todo en uno: Combina la búsqueda de palabras clave y semántica en un solo sistema, simplificando la implementación y la gestión.
• Relevancia personalizable: Ajuste fácilmente el equilibrio entre coincidencias exactas y conceptos relacionados para adaptarse a las necesidades de su negocio.
• Aplicación versátil: Funciona con varios tipos de contenido, incluidos texto, imágenes y audio, lo que lo hace adecuado para diversos casos de uso comercial.
• Escalabilidad: Maneja grandes volúmenes de datos de manera eficiente, creciendo con su negocio sin problemas de rendimiento.
• Fácil de usar: Se integra perfectamente con los sistemas existentes a través de una API sencilla, lo que reduce la complejidad técnica.
• Precisión mejorada: Mejora la precisión de la búsqueda al considerar tanto los términos específicos como el contexto general, lo que genera mejores experiencias de usuario.
• Rentable: Elimina la necesidad de múltiples soluciones de búsqueda, lo que reduce potencialmente los costos operativos y la complejidad.
• Adaptable: Admite varios modelos de búsqueda estándar de la industria, lo que permite flexibilidad en la implementación según los requisitos comerciales específicos.

Casos de uso:

Pinecone es útil para brindar recomendaciones personalizadas, similitudes de búsqueda en tiempo real y crear aplicaciones de IA que requieren capacidades de búsqueda rápidas y precisas. Algunos de los casos de uso de Pinecones son: 

• Búsqueda de productos de comercio electrónico: Mejorar el descubrimiento y la relevancia de los productos.
• Preguntas y respuestas de dominio abierto: Mejorar la precisión en las consultas de conocimientos generales.
• Chatbots contextuales: Proporcionar respuestas más relevantes en la IA conversacional.
• Experiencias de búsqueda personalizadas: Adaptación de resultados en función de las preferencias y el comportamiento del usuario.
• Recuperación de Generación Aumentada (RAG): Mejora de los resultados del modelo lingüístico con recuperación de información relevante.
• Búsqueda empresarial: Mejorar la recuperación de información en diversos datos corporativos.
• Sistemas de recomendación de contenido: Sugerir contenido relevante a los usuarios.

Estudio de caso:

Exploremos el caso de estudio de cómo Pinecone ayudó con el éxito de Entrapeer.

Desafíos: Entrapeer es una plataforma con más de 200 000 casos de uso y más de 3 millones de perfiles de empresas emergentes que tenía un gran problema con el procesamiento de grandes volúmenes de datos. A los usuarios les resultaba difícil obtener información rápidamente y navegar por conjuntos de datos altamente sofisticados. El proceso de exploración consumía mucho tiempo y era ineficiente, lo que influía negativamente en la toma de decisiones. 

Solución: Implementaron la tecnología de base de datos vectorial de Pinecone para facilitar el acceso a los datos. Mediante el uso de incrustaciones, Pinecone simplificó el procesamiento masivo de datos y proporcionó información más rápidamente.

El resultado obtenido: Adivinen qué, la implementación de Pinecone resultó ser positiva en diferentes sentidos. Primero, la plataforma comenzó a procesar miles de casos de uso y recibió millones de perfiles de startups. Antes se hacía de forma manual, por lo que el resultado fue sorprendente en el contexto de la reducción de la sobrecarga de procesamiento por parte de 99%. 

Otros puntos positivos fueron la rápida navegación de los clientes por los conjuntos de datos y la toma de decisiones altamente eficiente que ayudaron a la plataforma a seguir siendo líder en el mercado.

Enlace al sitio web oficial: https://www.pinecone.io/

#2 Tejido

Weaviate es un proveedor de bases de datos vectoriales de código abierto y ofrece búsqueda híbrida como una de sus funciones principales. El equipo se ha expandido rápidamente hasta contar con más de 80 empleados y ofrece servicios tanto a empresas emergentes como a clientes corporativos.  

La búsqueda híbrida de Weaviate utiliza vectores dispersos (para búsqueda de palabras clave) y vectores densos (para búsqueda semántica) para representar el significado y el contexto de las consultas de búsqueda y los documentos.

Características principales de Weaviate:

• Combina múltiples algoritmos de búsqueda para mejorar la precisión y la relevancia.
• Bucles de retroalimentación generativos: Tomar los resultados generados a partir de modelos, vectorizarlos y guardarlos nuevamente en la base de datos para su uso futuro. Esto crea un ciclo de generación, almacenamiento y recuperación de datos que puede mejorar las capacidades de las aplicaciones de IA.
• Procesamiento en tiempo real: Capacidad de buscar y actualizar datos en tiempo real, incluso mientras se importan o modifican los datos.
• Arquitectura rentable: Equilibrio estratégico entre velocidad y costo, con la capacidad de administrar grandes conjuntos de datos sin mantener todo en la memoria
• Flexibilidad: Admite varios lenguajes de programación y consultas GraphQL
• Escalabilidad: Diseñado para escalar horizontalmente para manejar grandes conjuntos de datos y altos volúmenes de consultas.
• Multimodal: Capaz de manejar múltiples tipos de datos, incluidos texto, imágenes y más, lo que lo hace versátil para diversas aplicaciones.
• Integración del modelo de IA: Se integra perfectamente con varios modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Casos de uso:

Weaviate es adecuado principalmente para aplicaciones que necesitan comprensión contextual, como chatbots o motores de búsqueda impulsados por IA. Algunos de los casos de uso de Weaviate son:

1. Búsqueda de productos de comercio electrónico:
   • Mejora el descubrimiento de productos al combinar coincidencias exactas de palabras clave con elementos semánticamente relacionados
   • Mejora la experiencia del usuario y aumenta potencialmente las tasas de conversión.
2. Sistemas de recomendación de contenido:
   • Ofrece sugerencias de contenido más relevantes al comprender tanto los términos específicos como el contexto general.
   • Aumenta la participación del usuario y el tiempo que pasa en la plataforma.
3. Sistemas de gestión del conocimiento:
   • Facilita una recuperación de información más eficiente en entornos corporativos
   • Mejora la productividad de los empleados al proporcionar resultados de búsqueda más precisos

Estudio de caso:

Desafíos:Instabase es una plataforma de aplicaciones de inteligencia artificial de nivel empresarial que procesa más de 500 000 documentos por día. El desafío era bastante obvio: el procesamiento y la comprensión de los documentos, ya que se trata de una gran cantidad de datos todos los días. Eligieron Weaviate debido a la flexibilidad que les brindaba una herramienta líder de código abierto y, al mismo tiempo, cumplía con las métricas de rendimiento críticas de Instabase mejor que cualquier otra base de datos que probaron.

Solución:Instabase utiliza Weaviate para impulsar su plataforma AI Hub y gestionar desafíos de datos complejos en múltiples industrias. 

La solución fue utilizar Weaviate para simplificar la comprensión de los datos. Gracias a las capacidades integradoras de su arquitectura modular, ayudó a clasificar, validar y extraer datos utilizables, logrando así que el documento esté correctamente estructurado y sea accesible, lo que permite tomar mejores decisiones.

Resultado:Al ser una base de datos vectorial de código abierto nativa de IA, mejoró significativamente la relevancia de la búsqueda y la velocidad de extracción de datos.

Enlace al sitio web oficial: https://weaviate.io/

Búsqueda elástica #3 

Elasticsearch es un popular complemento de motor de búsqueda de código abierto que puede manejar una amplia gama de tipos de datos. Es conocido por su búsqueda ultrarrápida y sus capacidades de relevancia optimizadas. La empresa detrás de Elasticsearch es Elastic, establecida desde 2012, ha crecido significativamente desde su fundación y salió a bolsa en 2018.

Características principales de Elasticsearch:

• Capacidades de búsqueda de texto completo: Aprovechar una estructura de índice invertido para realizar búsquedas rápidas y eficientes en grandes volúmenes de datos de texto, admitiendo consultas complejas y búsquedas de frases.
• Escalabilidad: Capacidad de escalar horizontalmente a través de múltiples nodos en un clúster
• Procesamiento en tiempo real: Ofrece capacidades de búsqueda y análisis casi en tiempo real, lo que permite una rápida ingestión de datos y una capacidad de búsqueda inmediata.
• Flexibilidad: La API RESTful y la compatibilidad con JSON facilitan la integración con varios lenguajes y herramientas de programación.
• Sin esquemas y orientado a la documentación: Permite un almacenamiento de datos flexible sin necesidad de un esquema predefinido y una fácil ingesta de datos estructurados y no estructurados.
• Soporte geoespacial: Capacidad para gestionar consultas y análisis basados en la ubicación de manera eficiente
• Recuperación automática de nodos: Función incorporada que ayuda a mantener la salud del clúster cuando los nodos fallan o abandonan el clúster
• Replicación entre clústeres: Permite la replicación de índices de un clúster de Elasticsearch a otro; útil para recuperación ante desastres, localidad de datos y escenarios de informes centralizados
• Seguridad de primer nivel: Admite múltiples inquilinos y proporciona funciones de seguridad sólidas, que incluyen control de acceso basado en roles, cifrado y registro de auditoría.

Casos de uso:

Un complemento de búsqueda elástica es ideal para sitios web de comercio electrónico, laboratorios de seguridad y, más especialmente, aquellos que necesitan búsquedas avanzadas de productos, motores de recomendación y sistemas de gestión de conocimiento empresarial. Algunos de los casos de uso de la búsqueda elástica son:

• Búsqueda de datos geoespaciales
• Análisis de datos de eventos y registros
• Motores de búsqueda de sitios web y comercio electrónico
• Inteligencia de negocios

Estudio de caso:

Desafíos: El primer y principal desafío fue aumentar la base de usuarios y los registros de datos que la acompañan. El sistema de registro de Etsy recibía spam y se volvía lento. Como los ingenieros no podían agregar o almacenar todos los registros en un solo lugar, no podían correlacionar los datos para obtener un análisis. Por lo tanto, el sistema exigía una capacidad de análisis más avanzada.

Tecnología: La herramienta Elastic Search es la principal tecnología que se utiliza para crear esta infraestructura. No es gratuita, pero Etsy paga una tarifa de suscripción anual para utilizar la versión basada en la nube de Elastic Search, una de las mejores soluciones de registro.

Resultado: Etsy trasladó el procesamiento de registros fuera de las instalaciones y se dio cuenta de que la migración a Etsycloud creó la mejor solución de registro para sus desarrolladores. Comenzaron a crear representaciones visuales de sus datos de registro que ayudaron a obtener información sobre cómo funcionan sus sistemas. Finalmente, pudieron hacer lo que buscaban durante años: un análisis espectacular de sus datos de registro.

Enlace al sitio web oficial: https://www.elastic.co/elasticsearch

Comparación de las 3 soluciones de búsqueda híbrida 

Características	Piña	Tejer	Búsqueda elástica
Escalabilidad	Se especializa en búsqueda semántica basada en vectores.	Utiliza búsqueda semántica con incrustaciones vectoriales	Combina la búsqueda de texto completo con una búsqueda híbrida avanzada
Integración	Funciona perfectamente con modelos de aprendizaje automático.	Se integra bien con los modelos ML y admite diversos tipos de datos.	Se integra fácilmente con varias fuentes de datos y herramientas externas.
Búsqueda en tiempo real	Diseñado para búsquedas de alto rendimiento en tiempo real	Admite capacidades de búsqueda semántica en tiempo real	Proporciona búsqueda y análisis en tiempo real con un rendimiento sólido.
Flexibilidad	Se centra en los sistemas de búsqueda y recomendación de vectores.	Admite una variedad de tipos de datos y casos de uso.	Capaz de realizar consultas complejas y filtros detallados.
Funciones avanzadas	Lo mejor en similitud de vectores de alta dimensión y actualizaciones en tiempo real	Admite funcionalidades robustas de búsqueda semántica y gráficos de conocimiento.	Ayuda en la búsqueda integral de texto completo, agregaciones y filtrado.

Conclusión:

La previsión de que Google se enfrente a un mayor escrutinio por parte del Departamento de Justicia de los EE. UU. (DoJ) supondrá una onda expansiva para el resto de su negocio, incluido el de búsqueda de Google, y provocará una mayor adopción de nuevos tipos de experiencia de búsqueda para igualar a sus competidores entrantes, como Perplexity. Esto significa para el mundo que, si bien los datos crecen constantemente y las necesidades de los usuarios cambian, es esencial ir más allá de las búsquedas básicas de palabras clave y adoptar soluciones de búsqueda híbridas en su conjunto de productos para mejorar la experiencia del usuario al abordar consultas complejas y seguir siendo competitivo y relevante.