As 3 principais soluções de pesquisa híbrida em 2024

O negócio de pesquisa do Google é finalmente contra um concorrente real.

Uma nova empresa de busca de IA chamada Perplexity, focada em construir e expandir conhecimento, atingiu 10 milhões de usuários ativos mensais (MAU) no início de 2024, experimentando uma impressionante taxa de crescimento mês a mês de mais de 40%.

Quando este artigo foi escrito, seu MAU pode estar em algum lugar entre 40M e 50M. Comparado com o MAU de pesquisa do Google, ele ainda é pequeno. No entanto, o que é realmente promissor é a nova experiência de pesquisa que ele oferece, não é focado apenas no que você sabe, por exemplo, retornando resultados com base na pesquisa de palavras-chave, mas também expande seu conhecimento quando você não tem certeza do que pesquisar, por exemplo, não sabe a palavra-chave para pesquisar. 

Isso é alimentado pela pesquisa híbrida. 

O que é Pesquisa Híbrida?

A pesquisa híbrida é uma técnica de pesquisa avançada que combina os pontos fortes da pesquisa tradicional por palavra-chave (baseada em palavras-chave) com os recursos modernos de pesquisa semântica (baseada em intenção). 

Os resultados do mecanismo de busca dependem principalmente da correspondência de palavras-chave. Por exemplo, se você pesquisar os melhores smartphones com câmeras de alta definição, a busca tradicional por palavras-chave só mostra resultados com palavras-chave como "smartphones" e "câmera de alta definição", mas você pode perder informações como suas avaliações, comparação e outros insights específicos do contexto, como desempenho em baixa luminosidade, recursos de vídeo e muito mais.

No entanto, a busca semântica entende sua intenção por trás da compra de um smartphone, mas você pode obter resultados mais precisos e um conjunto abrangente de resultados combinando busca por palavra-chave e busca semântica. E é isso que é a busca híbrida.

Por que a pesquisa híbrida é importante em 2024?

Você sabia que até mesmo as principais empresas de e-commerce, como Amazon e eBay, usam algoritmos de busca híbridos para melhores recomendações e experiência aprimorada? Na frente de startups, elas se movem ainda mais rápido. Por exemplo, a startup Moonsift, sediada no Reino Unido, está alavancando a busca híbrida para ajudar os compradores online a descobrir os produtos que amam. Peneiramento lunar oferece uma extensão de navegador de comércio eletrônico para que os usuários criem painéis de compras com produtos de toda a internet, e isso é essencial para fornecer aos usuários os resultados ou serviços precisos que eles desejam. 

Oferecer aos usuários a experiência perfeita e fazer com que eles se sintam compreendidos é essencial, e é por isso que a pesquisa híbrida é importante em 2024. 

Principais soluções de pesquisa híbrida em 2024

Existem muitas ferramentas de busca híbridas disponíveis no mercado. Abaixo, pesquisamos as três principais soluções de pesquisa híbridas que você vai achar que vale a pena conferir.

#1 Pinha

A plataforma Pinecone é um banco de dados vetorial baseado em nuvem projetado para aplicativos de pesquisa. Ele combina pesquisa vetorial com palavras-chave e filtros de metadados familiares para obter os resultados mais recentes e relevantes. Ele oferece uma interface de API de usuário para recursos de pesquisa semântica e multimodal, bem como serviços de geração de candidatos. A criação de soluções de IA é simplificada com sua infraestrutura sem complicações. 

Principais características da pinha

• Solução completa: Combina pesquisa por palavra-chave e semântica em um único sistema, simplificando a implementação e o gerenciamento.
• Relevância personalizável: Ajuste facilmente o equilíbrio entre correspondências exatas e conceitos relacionados para atender às necessidades do seu negócio.
• Aplicação versátil: Funciona com vários tipos de conteúdo, incluindo texto, imagens e áudio, o que o torna adequado para diversos casos de uso empresarial.
• Escalabilidade: Lida com grandes volumes de dados de forma eficiente, crescendo junto com seu negócio sem problemas de desempenho.
• Amigo do usuário: Integra-se perfeitamente com sistemas existentes por meio de uma API simples, reduzindo a complexidade técnica.
• Precisão aprimorada: Melhora a precisão da pesquisa ao considerar termos específicos e o contexto geral, resultando em melhores experiências do usuário.
• Custo-benefício: Elimina a necessidade de múltiplas soluções de pesquisa, reduzindo potencialmente os custos operacionais e a complexidade.
• Adaptável: Suporta vários modelos de pesquisa padrão do setor, permitindo flexibilidade na implementação com base em requisitos comerciais específicos.

Casos de uso:

Pinecone é útil para fornecer recomendações personalizadas, similaridade de pesquisa em tempo real e criar aplicativos de IA que exigem recursos de pesquisa rápidos e precisos. Alguns dos casos de uso de pinhas são: 

• Pesquisa de produtos de comércio eletrônico: Melhorando a descoberta e a relevância do produto.
• Resposta a perguntas sobre domínio aberto: Aumentando a precisão em consultas de conhecimentos gerais.
• Chatbots contextuais: Fornecendo respostas mais relevantes em IA conversacional.
• Experiências de pesquisa personalizadas: Adaptação de resultados com base nas preferências e no comportamento do usuário.
• Geração Aumentada de Recuperação (RAG): Melhorando as saídas do modelo de linguagem com recuperação de informações relevantes.
• Pesquisa empresarial: Melhorando a recuperação de informações em diversos dados corporativos.
• Sistemas de recomendação de conteúdo: Sugerir conteúdo relevante aos usuários.

Estudo de caso:

Vamos explorar o estudo de caso de como Pinecone ajudou no sucesso da Entrapeer.

Desafios: A Entrapeer é uma plataforma com mais de 200 mil casos de uso e mais de 3 milhões de perfis de startups, que tinha um desafio com volumes de processamento de dados. Era difícil para os usuários obter insights rápidos e navegar pelos conjuntos de dados altamente sofisticados. O processo de exploração era demorado e ineficiente, tendo uma influência negativa na tomada de decisões. 

Solução: Eles implementaram a tecnologia de banco de dados vetorial da Pinecone para ajudar no acesso aos dados. Ao usar embeddings, a Pinecone simplificou o processamento massivo de dados e entregou insights mais rápidos.

O resultado alcançado: Adivinhe, a implementação do pinecone acabou sendo positiva de diferentes maneiras. Primeiro, a plataforma começou a processar milhares de casos de uso e recebeu milhões de perfis de startups. Isso era feito manualmente antes, então o resultado foi chocante no contexto da redução de overhead de processamento em 99%. 

Outros pontos positivos foram a navegação rápida dos clientes nos conjuntos de dados e a tomada de decisões altamente eficiente, o que ajudou a plataforma a permanecer líder no mercado.

Link do site oficial: https://www.pinecone.io/

#2 Trançado

Weaviate é um provedor de banco de dados de vetores de código aberto e oferece a busca híbrida como um de seus principais recursos. A equipe se expandiu rapidamente para mais de 80 funcionários e atende clientes startup e corporativos.  

A pesquisa híbrida do Weaviate usa vetores esparsos (para pesquisa por palavra-chave) e vetores densos (para pesquisa semântica) para representar o significado e o contexto de consultas de pesquisa e documentos.

Principais recursos do Weaviate:

• Combina vários algoritmos de pesquisa para maior precisão e relevância
• Ciclos de feedback generativos: Pegar resultados gerados a partir de modelos, vetorizá-los e salvá-los de volta no banco de dados para uso futuro. Isso cria um ciclo de geração, armazenamento e recuperação de dados que pode aprimorar as capacidades dos aplicativos de IA
• Processamento em tempo real: Capacidade de pesquisar e atualizar dados em tempo real, mesmo enquanto os dados estão sendo importados ou modificados
• Arquitetura econômica: Equilíbrio estratégico entre velocidade e custo, com capacidade de gerenciar grandes conjuntos de dados sem manter tudo na memória
• Flexibilidade: Suporta várias linguagens de programação e consultas GraphQL
• Escalabilidade: Projetado para escalar horizontalmente para lidar com grandes conjuntos de dados e altos volumes de consulta
• Multimodal: Capaz de lidar com vários tipos de dados, incluindo texto, imagens e muito mais, tornando-o versátil para várias aplicações
• Integração do modelo de IA: Integra-se perfeitamente com vários modelos de IA e aprendizado de máquina

Casos de uso:

O Weaviate é mais adequado para aplicativos que precisam de entendimento contextual, como chatbots ou mecanismos de busca orientados por IA. Alguns dos casos de uso do Weaviate são:

1. Pesquisa de produtos de comércio eletrônico:
   • Melhora a descoberta de produtos combinando correspondências exatas de palavras-chave com itens semanticamente relacionados
   • Melhora a experiência do usuário e aumenta potencialmente as taxas de conversão
2. Sistemas de recomendação de conteúdo:
   • Oferece sugestões de conteúdo mais relevantes ao compreender termos específicos e o contexto geral
   • Aumenta o envolvimento do usuário e o tempo gasto na plataforma
3. Sistemas de Gestão do Conhecimento:
   • Facilita a recuperação de informações mais eficiente em ambientes corporativos
   • Melhora a produtividade dos funcionários ao fornecer resultados de pesquisa mais precisos

Estudo de caso:

Desafios: Instabase é uma plataforma de aplicativos de IA de nível empresarial, processando mais de 500 mil documentos por dia. O desafio era bem óbvio, que é o processamento e a compreensão de documentos, já que lida com vastos dados todos os dias. Eles escolheram o Weaviate por causa da flexibilidade que uma ferramenta líder de código aberto lhes deu, ao mesmo tempo em que atingiu as métricas críticas de desempenho do Instabase melhor do que qualquer outro banco de dados que testaram.

Solução: A Instabase usa o Weaviate para impulsionar sua plataforma AI Hub e lidar com desafios complexos de dados em vários setores. 

A solução foi usar o Weaviate para tornar a compreensão de dados mais simples. Devido às habilidades integrativas de sua arquitetura modular, ele ajudou a classificar, validar e extrair dados utilizáveis, tornando o documento adequadamente estruturado e acessível e permitindo melhores decisões.

Resultado: Por ser um banco de dados vetorial de código aberto e nativo de IA, ele melhorou significativamente a relevância da pesquisa e a velocidade de extração de dados.

Link do site oficial: https://weaviate.io/

#3 Pesquisa Elástica 

Elasticsearch é um popular plugin de mecanismo de busca de código aberto que é capaz de lidar com uma gama diversificada de tipos de dados. Ele é conhecido por sua busca extremamente rápida e recursos de relevância ajustados. A empresa por trás do Elasticsearch é a Elastic, estabelecida há muito tempo desde 2012, cresceu significativamente desde sua fundação e abriu o capital em 2018.

Principais recursos do Elasticsearch:

• Capacidades de pesquisa de texto completo: Aproveitando uma estrutura de índice invertido para pesquisas rápidas e eficientes em grandes volumes de dados de texto, dando suporte a consultas complexas e pesquisas de frases.
• Escalabilidade: Capacidade de escalar horizontalmente em vários nós em um cluster
• Processamento em tempo real: oferece recursos de pesquisa e análise quase em tempo real, permitindo ingestão rápida de dados e capacidade de pesquisa imediata
• Flexibilidade: O suporte à API RESTful e JSON facilita a integração com várias linguagens de programação e ferramentas
• Livre de esquema e orientado a documentação: Permitindo armazenamento flexível de dados sem exigir um esquema predefinido e fácil ingestão de dados estruturados e não estruturados
• Suporte geoespacial: Capacidade de lidar com consultas e análises baseadas em localização de forma eficiente
• Recuperação automática de nós: Recurso integrado que ajuda a manter a integridade do cluster quando os nós falham ou saem do cluster
• Replicação entre clusters: Permite a replicação de índices de um cluster Elasticsearch para outro; útil para recuperação de desastres, localidade de dados e cenários de relatórios centralizados
• Segurança de alto nível: Suporta multilocação e fornece recursos de segurança robustos, incluindo controle de acesso baseado em função, criptografia e registro de auditoria

Casos de uso:

Um plugin de pesquisa elástica é mais adequado para sites de comércio eletrônico, laboratórios de segurança e, mais especialmente, aqueles que precisam de pesquisas avançadas de produtos, mecanismos de recomendação e sistemas de gerenciamento de conhecimento empresarial. Alguns dos casos de uso da pesquisa elástica são:

• Pesquisa de dados geoespaciais
• Análise de dados de log e eventos
• Motores de busca de sites e comércio eletrônico
• Inteligência de negócios

Estudo de caso:

Desafios: O primeiro e mais importante desafio foi aumentar a base de usuários e os registros de dados que vêm com ela. O sistema de registro do Etsy recebeu spam e ficou lento. Como os engenheiros não conseguiam agregar ou armazenar todos os registros em um só lugar, eles não conseguiam correlacionar os dados para obter uma análise. Então, o sistema exigia uma capacidade analítica mais avançada.

Tecnologia: A ferramenta Elastic Search é a principal tecnologia usada para criar essa infraestrutura. Ela não é gratuita, mas a Etsy pagou uma taxa de assinatura anual para usar a versão baseada em nuvem do Elastic Search. Sendo uma das melhores soluções de registro.

Resultado: A Etsy moveu o processamento de log para fora das instalações e eles perceberam que a migração para o Etsycloud criou a melhor solução de log para seus desenvolvedores. Eles começaram a criar representações visuais de seus dados de log que ajudaram a obter insights sobre como seus sistemas estão operando. Finalmente, eles conseguiram fazer o que estavam procurando há anos - uma análise incrível de seus dados de log.

Link do site oficial: https://www.elastic.co/elasticsearch

Comparação das 3 soluções de pesquisa híbrida 

Características	Pinha	Tecer	Pesquisa elástica
Escalabilidade	Especializado em pesquisa semântica baseada em vetores	Usa pesquisa semântica com incorporações de vetores	Combina pesquisa de texto completo com híbrido avançado
Integração	Funciona perfeitamente com modelos de aprendizado de máquina	Integra-se bem com modelos de ML e oferece suporte a diversos tipos de dados	Integra-se facilmente com várias fontes de dados e ferramentas externas
Pesquisa em tempo real	Projetado para pesquisas de alto desempenho em tempo real	Suporta recursos de pesquisa semântica em tempo real	Fornece pesquisa e análise em tempo real com forte desempenho
Flexibilidade	Foca em sistemas de busca e recomendação de vetores	Suporta uma variedade de tipos de dados e casos de uso	Capaz de consultas complexas e filtros detalhados
Recursos avançados	O melhor em similaridade vetorial de alta dimensão e atualizações em tempo real	Suporta funcionalidades robustas de pesquisa semântica e gráfico de conhecimento	Ajuda na pesquisa abrangente de texto completo, agregações e filtragem

Conclusão:

Prevendo que o Google está enfrentando mais escrutínio do Departamento de Justiça dos EUA (DoJ), isso enviará uma onda de choque para o resto de seus negócios, incluindo o negócio de pesquisa do Google. Isso pressionará por mais adoção de novos tipos de experiência de pesquisa para corresponder aos seus concorrentes de entrada, como a Perplexity. O que isso significa para o mundo é que, enquanto os dados crescem constantemente e as necessidades dos usuários mudam, é essencial ir além das pesquisas básicas de palavras-chave e adotar soluções de pesquisa híbridas em sua pilha de produtos, para aprimorar a experiência do usuário ao lidar com consultas complexas e permanecer competitivo e relevante.