Os 5 principais mecanismos de busca de IA para conhecer em 2025
Introdução
Com o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT, pesquisar informações na internet tornou-se mais eficiente e fácil. Grandes Modelos de Linguagem são treinados em vastos corpora de texto com bilhões de parâmetros, permitindo que compreendam e interpretem a linguagem humana. Tradicionalmente, os mecanismos de busca dependiam de métodos simples, como correspondência de palavras-chave e ordenação por classificação, para encontrar as páginas da web ou links mais relevantes quando um usuário faz uma pergunta. No entanto, mecanismos de busca como Open AI Search ou Perplexity são integrados com LLMs, que podem identificar com precisão a intenção do usuário e gerar uma resposta personalizada para a consulta do usuário. Mecanismos de busca de IA podem ter inúmeras aplicações em setores como saúde, e-commerce e entretenimento, onde o suporte a consultas multimodais pode melhorar a experiência do cliente. Por exemplo, um usuário pode enviar uma foto de um produto e pesquisar itens semelhantes ou ditar seus requisitos rapidamente com comandos de voz.
Neste artigo, apresentarei alguns dos principais mecanismos de busca de IA e discutirei seu funcionamento interno, principais recursos e desafios.
1. OpenAI Search (orientado por GPT)
Open AI search é um mecanismo de busca de IA amplamente utilizado que pode analisar vários resultados de busca e gerar respostas semelhantes às humanas para as consultas do usuário. A natureza conversacional da consulta torna a interface fácil de usar. Ele é alimentado por modelos GPT (Generative Pre-trained transformers), como a versão mais recente, GPT-4, ou o GPT-3.5, mais econômico, dependendo da complexidade da tarefa.
Principais capacidades do Open AI Search:
Compreensão contextual: Os modelos GPT têm uma arquitetura baseada em transformer que usa um mecanismo de self-attention, o que permite armazenar e processar as entradas anteriores do usuário e buscar respostas contextualmente corretas.
Respostas personalizadas: Em vez de fornecer um conjunto de links como os mecanismos de busca tradicionais, o Open AI usa modelos GPT para analisar todas as fontes, extrair informações relevantes e resumi-las para o usuário no formato que ele preferir. Por exemplo, os usuários podem solicitar ao GPT que gere respostas em tópicos concisos, parágrafos detalhados, relatórios estatísticos e muito mais.
Código e suporte técnico: Os modelos GPT também são treinados para entender diferentes linguagens de programação, como Python, C++ e Javascript, e podem ajudar os usuários a depurar ou otimizar seu código.
Recuperação precisa de dados usando embeddings: Além da busca na web, os usuários também podem enviar documentos ou conjuntos de dados e usar o OpenAI para consultar e encontrar as informações necessárias. A OpenAI tem APIs que convertem consultas de usuários em vector embeddings, que são comparados ao conjunto de dados vetorial para encontrar os pontos de dados mais semelhantes. 2. Visão geral do Google AI
Desafios atuais
Embora os modelos GPT sejam atualizados regularmente, a busca não acontece em tempo real e pode deixar de incluir os avanços mais recentes.
Viés de generalização é um desafio comum em LLMs como o GPT, que são treinados em conjuntos de dados muito amplos, e a resposta pode carecer da profundidade técnica ou nuance necessária. Isso é comumente enfrentado em áreas como saúde e direito, onde um alto conhecimento de domínio é essencial.
O Open AI search não fornece links de citação ou fontes diretas das informações, e os usuários podem precisar realizar verificação de fatos adicional antes de usar os resultados.
Os modelos GPT podem gerar involuntariamente respostas enviesadas em relação a gênero ou comunidades se os dados de treinamento subjacentes tiverem viés.
2. Visão geral do Google AI
O mecanismo de busca de IA do Google pode gerar respostas precisas e personalizadas às consultas do usuário navegando pela web em tempo real. O mecanismo de busca é integrado ao Google Gemini, um LLM multimodal projetado para processar e gerar vários tipos de dados, incluindo texto, imagens, vídeos e áudio. O LLM tem uma arquitetura baseada em transformer que é otimizada para reter contexto durante uma conversa. A versão mais recente do Gemini possui recursos avançados, como uma janela de contexto aprimorada que permite lidar com consultas complexas, como perguntas de raciocínio ou a geração de relatórios detalhados. Além do Gemini, o mecanismo de busca também usa modelos como LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), que foram projetados especificamente para tarefas de IA conversacional.
Principais Capacidades:
Algoritmos de Ranqueamento baseados em ML: A IA do Google usou algoritmos de machine learning como RankNet e LambdaRank para ranquear os resultados de busca, priorizando a qualidade da informação. Esses algoritmos medem a qualidade do conteúdo de uma página web por meio da relevância de palavras-chave, backlinks, comportamento do usuário e confiabilidade.
Raciocínio e Lógica Aprimorados: O mecanismo de busca do Google também mostra melhoria significativa em raciocínio lógico e pode lidar com consultas complexas.. Ele usa o PaLM (Pathways Language Model), que foi treinado em conjuntos de dados matemáticos.
Processamento de Imagens e Vídeos em Tempo Real: O amplo suporte multimodal é o que diferencia a IA do Google de outros mecanismos de busca. Os usuários podem enviar uma imagem ou vídeo e consultar o mecanismo de busca. Por exemplo, alguém pode enviar uma foto de uma planta e solicitar ao Google “Que planta é esta e quais fertilizantes devo usar nela?” Ele também pode ser usado para reconhecimento facial, detecção de objetos ou geração de transcrições ao vivo de um vídeo durante um webinar ou painel de discussão.
Compreensão Contextual Estendida: Como o modelo Gemini mais recente é desenvolvido com janelas de contexto mais longas, ele pode processar melhor consultas em larga escala. Por exemplo, os usuários podem enviar um documento de tendências de mercado de 300 páginas e solicitar “Resuma como as tendências de mercado foram afetadas pela sazonalidade?”
Tradução para mais de 100+ Idiomas: Os LLMs do Google são treinados em mais de cem idiomas regionais, como chinês, hindi e outros. Ele pode ser usado para traduzir artigos de notícias, transcrições ou até livros com precisão.
Desafios Atuais
Baixa transparência e explicabilidade: a IA do Google depende de vários modelos complexos, e é difícil explicar por que uma determinada resposta ou decisão foi tomada.
O Google coleta e processa grandes quantidades de dados dos usuários para fornecer resultados de busca personalizados. Isso levanta preocupações sobre a privacidade e a segurança dos dados dos usuários.
Ele é otimizado para velocidade e pode deixar de incluir informações detalhadas ao gerar resultados
3. Bing Search
O Bing Search foi desenvolvido pela Microsoft; ele combina técnicas tradicionais de busca na web com modelos de IA para aumentar a relevância da busca. O Bing Chat é integrado aos modelos GPT da OpenAI e ao BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Ele usa uma combinação de técnicas tradicionais de ranqueamento, como rastreamento da web e indexação, com modelos avançados de ML — encontrando o equilíbrio certo. O Bing Chat também pode ser usado para uma experiência de compra personalizada, pois filtra os resultados com base no histórico do usuário, localização etc
Principais Capacidades
Busca Abrangente na Web: O Bing usou bots automatizados, como rastreadores da web, para navegar por bilhões de páginas web, extraindo seus metadados, estrutura da página e mídia. Após o rastreamento, os dados passam pelo índice de busca e pelo ranqueamento do Bing para selecionar as páginas web mais relevantes para o usuário.
Integração com o Ecossistema Microsoft: A Pesquisa Bing é integrada a muitos produtos da Microsoft, como MS Word, Powerpoint, Microsoft Teams e Onedrive. Os usuários podem usar o Bing AI para elaborar apresentações em PowerPoint usando prompts como “Crie um slide com 5 pontos sobre iniciativas de mudanças climáticas”. Ele pode ser usado no Outlook para redigir e agendar emails.
Suporta Pesquisa Visual e Pré-visualizações de Vídeo: O Bing também suporta pesquisa multimodal. Por exemplo, os usuários podem carregar uma imagem de sapatos de uma revista e usar o prompt “Onde posso encontrar estes sapatos online?”. O chat do Bing também oferece pré-visualizações interativas de vídeo ao gerar respostas; os usuários podem passar o cursor sobre o ícone e obter uma prévia sem acessar o link real.
Resultados de pesquisa personalizados: A pesquisa do Bing tem excelente desempenho quando se trata de encontrar os restaurantes mais próximos ou eventos acontecendo na região. Ela usa a localização geográfica do cliente e encontra as correspondências mais relevantes para a pesquisa. O Bing Maps também está disponível com a pesquisa do Bing, facilitando a visualização.
Além disso, a Pesquisa Bing também tem um programa de recompensas da Microsoft por meio do qual os usuários podem ganhar pontos por pesquisar e resgatá-los posteriormente.
Desafios Atuais :
A pesquisa do Bing AI sofre com compreensão limitada de contexto em consultas específicas de domínio e não consegue ter desempenho equivalente em raciocínio avançado em comparação com a pesquisa da Open AI ou Google AI. Ela pode alucinar quando confrontada com consultas complexas.
Como a pesquisa do Bing depende principalmente da indexação de pesquisa do Bing, os resultados podem não ser precisos quando há um atraso na indexação de páginas da web novas ou atualizadas.
Ela tem integração limitada com outros produtos, como o ecossistema da Apple ou do Google
4. Perplexity
Perplexity AI é um mecanismo de busca que fornece respostas contextualmente relevantes juntamente com citações de fontes para as consultas dos usuários. A plataforma é integrada a uma variedade de LLMs, incluindo GPT da Open AI, Claude, Mistral e seus próprios modelos personalizados. Perplexity é amplamente usado por pesquisadores, pois se concentra em fornecer respostas verificáveis juntamente com fontes. Ele atende a uma ampla variedade de consultas usando um conjunto diverso de LLMs e agregando suas respostas.
Principais Capacidades:
Fornece citações de fontes: O foco do Perplexity na transparência das respostas faz com que ele se destaque de seus concorrentes. Ele fornece respostas diretas e concisas às consultas dos usuários juntamente com links para citações/fontes.
Seleção dinâmica de Modelo-LLM: Como o Perplexity é integrado a uma mistura de diferentes LLMs, ele escolhe o modelo mais apropriado para uma determinada consulta com base na complexidade, domínio ou profundidade exigida. Por exemplo, ele pode aproveitar o modelo Claude para conversas sensíveis à segurança, ou GPT-4 para consultas ambíguas e complexas.
Modelo Freemium: A plataforma tem uma versão gratuita que pode ser usada por estudantes ou pesquisadores e uma versão paga para uso em larga escala por empresas.
Ele também tem integração web em tempo real e pode fornecer as respostas atualizadas mais recentes.
Desafios Atuais :
As respostas podem ser relativamente atrasadas durante períodos de alto uso, pois ele consulta vários modelos no backend e agrega a resposta final.
As capacidades de pesquisa personalizada são limitadas para usuários do nível gratuito.
Há preocupações com a privacidade de dados, pois ele usa LLMs e APIs de terceiros que poderiam armazenar dados dos usuários.
5. Arc Search
Arc Search é um navegador móvel com tecnologia de IA que gera respostas rápidas enquanto prioriza a privacidade dos dados do usuário. Ele está disponível em dispositivos IoS e Android, oferecendo flexibilidade aos usuários. Ele pode ser usado por consultores, equipes de marketing e pesquisadores para estudar rapidamente tendências de mercado, padrões de redes sociais, etc.
Principais Capacidades:
Recurso “Browse for Me”: Isto tem uma funcionalidade de navegar por mim que recebe consultas dos usuários, pesquisa informações relevantes e cria uma página web personalizada. O usuário pode simplesmente ler a página web sob medida criada para ele em vez de passar por vários links ou sites.
Privacidade de dados: O Arc Search se concentra na privacidade dos dados do usuário e tem rastreadores de dados muito limitados em comparação com mecanismos de busca como Google ou Bing.
Interface Centrada no Usuário: O Arc Search é projetado com uma interface simples e amigável, que permite aos usuários mudar para o ‘Modo Leitor’ para uma experiência de leitura limpa. Ele também oferece suporte a widgets personalizáveis para os usuários.
Bloqueadores de anúncios: Ele tem um recurso integrado para bloquear anúncios e pop-ups e permite que o usuário se concentre sem distrações.
Desafios Atuais :
Embora o Arch search seja otimizado para velocidade e simplicidade, as respostas podem não conter informações suficientes quando confrontadas com consultas complexas.
Ele não consegue funcionar offline, pois depende de conectividade com a internet para busca de dados em tempo real
Ele carece de recursos para uso em larga escala em empresas e é limitado a um nicho específico.
Criando Sua Busca de IA Personalizada com RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica em que modelos LLM são combinados com técnicas de recuperação para gerar respostas relevantes ao contexto para consultas dos usuários.
Uma arquitetura baseada em RAG tem dois componentes principais:
Componente Recuperador: Esta parte cuida da recuperação das informações relevantes do banco de dados para uma consulta do usuário. Para construir isso, o primeiro passo seria coletar seu conjunto de dados e convertê-lo em embeddings vetoriais usando APIs/modelos de embedding. Esses pontos de dados vetoriais podem ser armazenados em um banco de dados vetorial como Milvus, que oferece suporte a indexação e velocidades rápidas de recuperação. Em seguida, a consulta do usuário também é convertida em um vetor e podemos usar busca por similaridade para encontrar os pontos vetoriais mais próximos.
Componente Generativo: Os dados extraídos do recuperador podem ser passados para um Large Language Model como GPT ou Mistral. O LLM pode ser instruído a gerar uma resposta simples e resumida a partir dos dados extraídos.
O sistema RAG precisa ser avaliado continuamente por meio de métricas como relevância da busca, tempo de resposta, etc. Se você estiver interessado em criar seu próprio RAG, pode conferir nosso blog.
Resumo de Recapitulação
Os mecanismos de busca de IA transformaram a forma como pesquisamos, compramos e investigamos. Todos os 5 mecanismos de busca de IA discutidos no blog acima podem gerar respostas rápidas e personalizadas para consultas e poupar muito tempo e esforço dos usuários. Empresas ou indivíduos podem escolher sua busca de IA com base na complexidade de suas consultas, sua necessidade de privacidade e outros fatores.
Open AI é mais adequado para consultas ambíguas ou complexas ou uso em larga escala em empresas.
Google AI é a escolha ideal para busca em tempo real e consultas multimodelo (para buscar em imagens e vídeos)
Bing search pode fornecer os melhores resultados de busca localizados, equilibrando tanto a IA quanto a busca tradicional.
Perplexity é a melhor solução para fins de pesquisa, onde a transparência é crucial.
Arc Search é excelente para criadores de conteúdo individuais ou estudantes que preferem velocidade e privacidade.
Você também pode desenvolver seu mecanismo de busca de IA baseado em RAG para consultas específicas de domínio fazendo ajuste fino de LLMs no seu conjunto de dados.
Tabela de Comparação:
| Categoria | OpenAI Search | Google AI Search | Bing Search | Perplexity AI | Arc Search |
| Pontos fortes | Insights contextuais e profundos | Amplitude em tempo real | Combinação de IA + tradicional | Transparência, fontes | Privacidade, foco em design |
| Recursos | Resumos, APIs | Tempo real, multimídia | IA conversacional | Citações, leve | Visual, privacidade em primeiro lugar |
| Limitações | Dados em tempo real limitados | Falta profundidade contextual | Índice menor | Nicho, pequena escala | Indexação limitada |
| Melhores casos de uso | Apps de IA personalizados, pesquisa | Geral, tempo real | Ecossistema MS, compras | Verificação de fatos | Uso criativo e privado |
| Escalabilidade | Uso empresarial | Infraestrutura global | Uso empresarial | Pequeno a médio porte | Limitada |
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