Como criar um mecanismo de busca

Pense em um mecanismo de busca como um bibliotecário que ajuda você a encontrar as informações que procura. Você conta a ele o problema que está tentando resolver ou a pergunta que está tentando responder, e o bibliotecário pode indicar os livros e recursos que têm maior probabilidade de ajudar. Ele podem nem sempre acertar, mas é muito mais eficiente do que folhear livros às cegas, na esperança de ter sorte.

Os mecanismos de busca têm quatro componentes principais — servidores web, ingestão de dados, um índice e a página de resultados. Antes de construir seu mecanismo de busca, é importante entender o que cada um deles faz.

Se o mecanismo de busca é o bibliotecário, os servidores web são a própria biblioteca. É aqui que você armazena todos os dados necessários para retornar resultados significativos ao usuário. Esses servidores web são geralmente baseados na nuvem pela escalabilidade, acessibilidade, segurança e desempenho que oferecem. Para um mecanismo de busca na web, essa será a localização de páginas HTML, imagens, vídeos e outros ativos em diferentes websites. Para um website de rede social, serão os títulos, as descrições, os metadados e outras informações necessárias para o conteúdo dessa plataforma.

Assim como as bibliotecas precisam organizar e coletar livros diferentes, um mecanismo de busca precisa coletar os dados de algum lugar. É por isso que a ingestão de dados é uma parte tão importante da criação de um mecanismo de busca. Para mecanismos de busca na Web, essa ingestão de dados é feita usando um rastreador da Web. O rastreador usa algoritmos sofisticados para escanear websites e identificar qual é o conteúdo e onde ele pode ser encontrado.

A integração com outros serviços por meio de uma API é outro tipo de ingestão de dados. Essas integrações permitem escolher de onde vêm seus dados, o que pode tornar seu mecanismo de busca muito melhor para encontrar dados específicos. Por exemplo, se você estiver criando um mecanismo de busca para vídeos, talvez queira exibir resultados de vários provedores, como YouTube, Netflix e Disney+.

Da mesma forma, você pode usar conectores para trazer informações de uma ou mais fontes de dados. Geralmente, são módulos pré-construídos ou trechos de código que você pode usar para se conectar a bancos de dados, aplicações ou APIs específicos. Eles oferecem bastante flexibilidade, sem a necessidade de ampliar muito seu escopo.

Assim como em uma biblioteca, você precisa ter um índice do seu conteúdo, caso contrário seria impossível saber onde está tudo. Um índice faz isso organizando e armazenando informações de suas fontes de dados para garantir que possam ser recuperadas com eficiência. Para que seu mecanismo de busca funcione bem, ele precisa ser capaz de identificar, classificar e apresentar o conteúdo rapidamente.

Como você provavelmente está tentando indexar grandes quantidades de dados, esse índice não pode ser simplesmente copiado literalmente da fonte. Em vez disso, o índice precisa processar esse conteúdo, dividindo-o em elementos-chave como:

• Palavras-chave: palavras e frases encontradas na página

• Embeddings: vetores multidimensionais que representam dados de texto

• Metadados: títulos, descrições e outros dados estruturados incorporados na página

• Análise de conteúdo: compreensão do tópico, das entidades e do significado geral da página

• Backlinks: links de outros websites apontando para o conteúdo

A última peça desse quebra-cabeça é, na verdade, exibir os resultados da busca ao usuário. A página de resultados do mecanismo de busca leva todo o trabalho duro que você fez com os servidores, a ingestão de dados e o índice, culminando em uma lista de resultados úteis para o usuário escolher.

A aparência disso varia de mecanismo de busca para mecanismo de busca, mas você provavelmente terá um título, um link, uma descrição e algum tipo de paginação nas SERPs. Você também pode ter filtragem e facetamento mais avançados, para que o usuário possa refinar os resultados facilmente com base em parâmetros comuns. Mas o importante é que os resultados sejam exibidos de forma clara, para que seja fácil encontrar a melhor e mais relevante opção.

A relevância dos seus resultados de busca é importante porque fomenta a confiança, mostrando ao usuário que você entende a intenção dele e garantindo que ele está no caminho certo. Isso, em última análise, o guia sem problemas até a informação desejada — uma combinação que constrói lealdade e alimenta um engajamento duradouro.

Agora que você tem uma melhor compreensão dos principais componentes de um mecanismo de busca, vamos ver em mais detalhes o processo de criação do seu próprio mecanismo e os desafios que você pode enfrentar.

Para começar, pense na escala do seu mecanismo de busca. Pode ser tentador mirar nas estrelas e tentar construir o novo Google. Mas rastrear bilhões de páginas da web requer uma enorme quantidade de infraestrutura e poder computacional, sem falar na capacidade para armazenar todos os dados. 

Você também deve ter em mente seu conjunto de conhecimentos e habilidades existentes antes de começar a construir. Quanto melhor você conhecer a fonte de dados, mais fácil será aproveitá-la para seu mecanismo de busca. Da mesma forma, tente se limitar a uma stack de tecnologia com a qual você já tenha experiência. Se você é proficiente em Python, pense em usá-lo para criar seu mecanismo de busca.

A primeira etapa na criação do seu mecanismo de busca é decidir qual problema ele vai resolver. Essa decisão influenciará tudo o mais que você vai construir, desde as fontes de dados até a indexação e como você exibirá seus resultados. Então, pense para quem você está construindo seu mecanismo de busca e faça a si mesmo estas perguntas:

• Por que eles estão procurando essas informações/conteúdo?

• Quais informações você precisa saber para decidir se algo é relevante?

• Como você vai decidir quais resultados são melhores que outros?

• Como você vai apresentar os resultados para torná-los o mais úteis possível?

Depois de responder a essas perguntas, você estará em uma posição muito melhor para tomar decisões importantes durante todo o processo de criação — desde quais fontes de dados usar até se deve ter imagens nas páginas de resultados do seu mecanismo de busca. Quanto mais claras essas respostas estiverem na sua mente, melhor você atenderá às necessidades e expectativas dos usuários.

Depois de saber quais são os requisitos do seu mecanismo de busca, a próxima etapa é fazer a ingestão dos dados necessários. Se estiver planejando usar integrações ou conectores, você precisará obter acesso a essas fontes e garantir que poderá acessar os dados sempre que precisar para indexação. Se a fonte de dados pertencer a você, isso não deverá ser um problema. Mas lembre-se de que qualquer fonte de dados externa apresenta alguns riscos. O proprietário da fonte de dados pode revogar o acesso ou fazer alterações nos dados a qualquer momento, o que pode causar alguns problemas no futuro. Você pode agendar atualizações de dados para combater isso, mas se houver alterações na estrutura ou na arquitetura dos dados, isso ainda poderá causar problemas. 

Se você estiver criando um mecanismo de busca na web, precisará usar um rastreador da web para buscar os dados que deseja indexar. O tempo que isso levará dependerá inteiramente do escopo do seu mecanismo de busca. Em teoria, você poderia construir seu próprio rastreador, mas isso exigirá muito trabalho. Em vez disso, é muito mais rápido e fácil usar uma ferramenta existente, como o rastreador da web do Elastic. Isso verificará os websites de sua preferência e você poderá agendar novos rastreamentos automáticos para que seu mecanismo de busca esteja sempre atualizado.

Não importa se você usa um rastreador, uma API ou um conector — você ainda precisa de um lugar para armazenar as informações coletadas. Mas você não deve se apressar em escolher nenhum banco de dados antigo. Você precisa considerar coisas como volume e crescimento de dados, requisitos de desempenho, estrutura de dados, escalabilidade, confiabilidade, segurança e análise. Você também precisa considerar o custo de armazenar esses dados a curto e longo prazo.

Como mencionamos anteriormente, também é útil considerar seu próprio conjunto de habilidades. Por exemplo, se você já usou principalmente o Elasticsearch antes no seu desenvolvimento, essa provavelmente é a melhor opção para você agora. Mas se você se sentir confortável com alguns tipos diferentes de bancos de dados, deverá basear sua decisão nos fatores listados acima.

A próxima coisa que você precisa fazer é indexar os dados que você coletou e armazenou. Isso é o que permitirá que você forneça aos seus usuários os resultados mais relevantes para suas consultas. Felizmente, a indexação está incluída como parte do rastreador da web da Elastic, o que tornará sua vida mais fácil. Mas você ainda precisará considerar aspectos como granularidade dos dados, indexação de atributos e compactação dos dados ao configurar sua estrutura de índice.

Provavelmente haverá algumas tentativas e erros no caminho, mas o objetivo deve ser ajudar os usuários a:

• Encontrar informações relevantes rapidamente

• Refinar a busca e filtrar os resultados

• Descobrir conteúdo relacionado

Usar uma UI de busca pronta para uso tornará tudo isso muito mais fácil, pois você pode ter a interface do mecanismo de busca instalada e funcionando rapidamente. Isso permite que você teste seu mecanismo de busca, revise a indexação e faça ajustes e alterações para melhorar seu mecanismo de busca. Isso inclui coisas como filtragem e classificação, paginação e busca à medida que você digita.

O objetivo final ao criar qualquer mecanismo de busca é fornecer os resultados mais úteis e relevantes. Mas é improvável que você consiga fazer isso logo de cara. Em vez disso, você precisa trabalhar constantemente para refinar seu mecanismo de busca para chegar mais perto de atingir esse objetivo. Coisas como correspondência de palavras-chave, um banco de dados vetorial, técnicas de busca híbrida, pontuação de relevância, análise de links e sinônimos podem trazer grandes melhorias.

Você também pode recorrer ao machine learning e à IA para aprimorar seus recursos de busca. Isso pode tornar seu mecanismo de busca muito mais poderoso, pois ele pode aprender com o comportamento do usuário, incluir personalização mais avançada e compreender ainda melhor a intenção e o tom do usuário. No entanto, isso traz seus próprios desafios. Você precisará garantir que o viés não se infiltre no seu mecanismo de busca e levar a privacidade e a segurança muito a sério.

Criar seu primeiro mecanismo de busca pode parecer uma tarefa assustadora, mas esperamos que estas etapas tenham mostrado que, na verdade, é perfeitamente possível. E a Elastic pode ajudar em cada etapa do processo. Ela simplifica a ingestão de dados com ferramentas como o rastreador da web, potencializa a indexação com sua arquitetura escalável e flexível e impulsiona a relevância com seus recursos de Machine Learning.

Quer você esteja criando uma busca para seu website ou um mecanismo de busca especializado, o Elasticsearch oferece um conjunto abrangente de ferramentas para criar uma experiência de busca eficiente e fácil de usar, do zero.

Quando estiver tudo pronto, veja aqui quatro maneiras para ajudar você a oferecer melhores experiências de busca na sua empresa:

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