O primeiro passo é ler o artigo que introduziu o Google ao mundo. Este documento é uma referência fundamental no campo de crawlers de web e motores de busca.
http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html
Python, sendo a linguagem usada nos primeiros crawlers do Google, é uma escolha adequada para o desenvolvimento de crawlers de web.
Ao construir crawlers, a limitação não está na velocidade da linguagem de programação, mas sim na espera por respostas da rede. Portanto, uma linguagem "mais rápida" não vai trazer benefícios significativos. A melhor abordagem para melhorar a eficiência do crawling não é mudar a linguagem, mas sim usar um cluster de crawlers distribuídos. Isso vai aumentar significativamente a velocidade e a abrangência do processo de crawling.
A inteligência artificial pode ser usada após o processo de crawling para gerar sumários das páginas, gerar listas de sinônimos e listar todas as entidades nomeadas reconhecidas. Esses processos podem enriquecer os dados coletados, tornando a busca mais eficiente. Em vez de buscar correspondência direta no texto original da página, pode ser mais eficaz e útil buscar similaridade nos textos gerados pela IA.
Finalmente, tenho dúvias sobre o uso do ElasticSearch, ele é uma ferramenta poderosa que abstrai muitas das complexidades envolvidas no armazenamento, indexação e recuperação de grandes volumes de dados. Embora isso seja vantajoso em termos de facilidade de uso, é limitador na compreensão dos processos subjacentes e na customização destes para suas necessidades: indexar a web inteira.
Por exemplo, o ElasticSearch usa o BM25, um algoritmo de ranking sofisticado, para determinar a relevância dos documentos em relação a uma consulta. No entanto, ele faz isso de forma opaca, sem permitir que o usuário explore e entenda plenamente todas as nuances e complexidades desse algoritmo. Para construir um motor de busca que seja verdadeiramente personalizado e otimizado, é crucial entender e possivelmente modificar tais algoritmos de acordo com suas necessidades.
Compreender como armazenar e indexar muitos terabytes de dados de forma eficiente é fundamental no desenvolvimento de sistemas de busca. O ElasticSearch gerencia essas tarefas de maneira eficaz, mas também mantém os detalhes internos ocultos, como a estrutura de índices e o gerenciamento de arquivos. Esse conhecimento oculto pode ser essencial para otimizar o desempenho e a eficácia de um sistema de busca, especialmente quando lidamos com requisitos específicos ou desafios únicos de indexar toda a Web.
Muito obrigado pelo seu comentário! Concordo, inicialmente, foi desafiador compreender como utilizar o ElasticEnterprise para essa finalidade. A resposta veio através de experimentos, testes e MUITOS questionamentos ao Carlos (nome carinhoso que dou ao chatGPT), onde percebi que o machine learning oferece a possibilidade de "recompensar" ou "punir" sites dentro do algoritmo. Isso abre portas para aprimorar a qualificação das buscas de maneira inovadora.
Ao indexar o TabNews (para fins de teste), percebi que a busca inicialmente direcionava para um artigo específico, deixando o próprio site do TabNews para a segunda posição. No entanto, conseguimos ajustar a precisão da busca, aplicando boosts em campos específicos como "domain", "headings" e "title". Essa abordagem possibilita que resultados específicos ganhem destaque na busca, proporcionando uma experiência mais refinada.
Uma ideia futura envolve a implementação de machine learning para analisar o tempo que o usuário gasta em uma página e em qual resultado ele clica. Se o usuário demorar mais de 5 segundos e tende a clicar no terceiro ou quarto resultado, podemos atribuir um boost a esse resultado, indicando que é mais relevante do que o primeiro. Além disso, podemos explorar a criação de um sistema de pontuação (Scores) para aprimorar ainda mais essa abordagem.
Agradeço novamente por compartilhar essas ideias e sugestões! Vamos estar sempre em busca de inovações para oferecer a melhor experiência de busca possível. 🚀