Motores de busca: uma interdependência que não é clara

Por Everton Gago, Chief Data Officer na act digital

O poder de buscar e recuperar informações de maneira precisa e eficiente é uma necessidade imperativa. Essa necessidade é ainda mais proeminente no campo emergente da Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa), onde motores de busca sofisticados desempenham um papel vital. Vamos, juntos, explorar a relevância e a complexidade dos motores de busca na era atual.

A busca e recuperação de informações é essencial para formular contextos adequados

Vivemos em um mundo onde o contexto é rei. A IA Generativa está revolucionando vários setores, desde entretenimento a assistência médica, e depende fortemente de informações contextualmente relevantes para funcionar. Os motores de busca, portanto, atuam como o “sistema nervoso” desta tecnologia emergente.

Algoritmos de IA que fornecem recomendações personalizadas para consumidores ou ajudam na tomada de decisões médicas precisam acessar grandes volumes de dados. A busca eficiente e a recuperação de informações garantem que os insights derivados sejam precisos e aplicáveis. Sem uma interação adequada entre IA Generativa e motores de busca, a relevância e a aplicabilidade desses algoritmos seriam seriamente comprometidas.

Estes motores são complexos e requerem abordagens sofisticadas

A busca é uma etapa fundamental para criar contextos relevantes e enriquecer a capacidade de IA Generativa. Esses modelos de inteligência artificial são projetados para gerar conteúdo, como textos, imagens e até mesmo música, com base em padrões aprendidos de dados existentes. No entanto, para produzir resultados precisos e coerentes, esses modelos precisam entender a essência da informação disponível na internet.

Nesse contexto, a busca semântica se destaca como uma abordagem avançada que vai além das pesquisas tradicionais por palavras-chave. Ela se concentra em compreender o significado por trás das consultas, capturando a intenção e o contexto subjacente. Isso é essencial para a criação de uma base de conhecimento sólida, permitindo que os modelos de IA Generativa utilizem informações relevantes para suas criações. A busca semântica também se beneficia de dois conceitos:

• busca vetorial > envolve representar palavras e documentos como vetores matemáticos, onde a proximidade entre os vetores reflete a similaridade semântica.
• embeddings > são representações densas de palavras ou frases em um espaço vetorial, capturando significados e relações semânticas.

Uma das técnicas mais promissoras nessa área é a "neural search", uma abordagem que se utiliza de modelos de aprendizado profundo para entender a semântica e a intenção por trás de uma consulta. Esses modelos são treinados para interpretar a linguagem natural de forma mais precisa e contextual, fornecendo resultados mais relevantes e enriquecedores.

É importante ressaltar: a busca e a utilização dessas técnicas avançadas requerem um profundo conhecimento em ciência de dados e engenharia de software, além de recursos computacionais adequados.

Colaboração estreita entre cientistas de dados, engenheiros e líderes de negócios

A complexidade inerente aos motores de busca modernos exige uma abordagem colaborativa e multidisciplinar. Cientistas de dados, engenheiros e líderes de negócios precisam trabalhar juntos para entender as necessidades do negócio, desenvolver soluções técnicas robustas e implementá-las de maneira eficaz.

Líderes de negócios devem estar atentos às possibilidades e limitações da tecnologia, enquanto cientistas de dados e engenheiros devem entender os objetivos e requisitos comerciais. Essa colaboração estreita é fundamental para alinhar os objetivos tecnológicos e comerciais, além de garantir que os motores de busca atendam às necessidades emergentes da IA Generativa e do negócio como um todo.

Podemos concluir que os motores de busca eficientes são mais do que uma ferramenta tecnológica: são um componente essencial de uma estratégia de negócios bem-sucedida na era da IA Generativa. A interdependência entre busca e IA Generativa, embora não seja imediatamente clara, é uma realidade que líderes de tecnologia e negócios precisam reconhecer e abraçar. Por meio de abordagens sofisticadas como “neural search” e a colaboração entre diversas disciplinas, as empresas podem aproveitar essa interdependência para impulsionar inovação e crescimento – ou seja, evoluir!

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