A pesquisa, no contexto da inteligência artificial, refere-se ao conjunto de métodos, técnicas e processos destinados a recuperar, extrair ou organizar informações relevantes a partir de grandes volumes de dados estruturados ou não estruturados. Envolve a formulação de consultas, análise semântica, compreensão de contexto e, por vezes, a inferência de novos conhecimentos a partir de dados existentes. Diferencia-se de sistemas de recomendação ou classificação por seu objetivo principal: permitir que um usuário ou máquina localize eficientemente uma informação específica a partir de uma consulta explícita.
Casos de uso e exemplos de aplicação
A pesquisa está presente em motores de busca web, sistemas de gestão documental, bases de dados e assistentes de voz. Por exemplo, um motor como o Google utiliza algoritmos sofisticados para indexar, classificar e apresentar resultados relevantes para bilhões de consultas diárias. Na área da saúde, a pesquisa permite acesso rápido a artigos científicos ou prontuários de pacientes. Nas empresas, facilita a gestão documental e o acesso ao conhecimento interno.
Principais ferramentas de software, bibliotecas e frameworks
As principais soluções incluem Elasticsearch, Solr (baseado em Apache Lucene) e OpenSearch para pesquisa textual em larga escala. Em IA, Haystack, Vespa e Milvus possibilitam pesquisa semântica e vetorial, essencial para consultar corpora complexos ou não estruturados. Bibliotecas como Whoosh (Python) oferecem soluções leves para aplicações menores.
Últimos desenvolvimentos, evoluções e tendências
A tendência atual é a pesquisa semântica e vetorial, aproveitando avanços em processamento de linguagem natural e modelos de deep learning. A integração de modelos como BERT ou GPT melhora a relevância dos resultados ao compreender o contexto e a intenção da consulta. A fusão da pesquisa com chatbots e agentes conversacionais também abre novas perspectivas para o acesso à informação.