Recentemente, o cenário da IA passou por uma nova transformação quando a OpenAI lançou a Pesquisa Aprofundada.
Logo depois, vieram lançamentos semelhantes da Perplexity, xAI, Manus e outras empresas. Em essência, a Pesquisa Aprofundada é um agente de busca capaz de receber uma consulta do usuário e realizar pesquisas complexas e em várias etapas na internet por até 30 minutos, às vezes recorrendo a mais de 100 fontes. Em poucos minutos, ela produz um relatório de pesquisa abrangente — um trabalho que normalmente levaria várias horas para um pesquisador concluir.
Acreditamos que seja um dos lançamentos de IA mais importantes desde o GPT-3.
Nas conversas que tivemos desde então com nossos clientes, uma pergunta se destaca: "Quando poderemos aplicar esse tipo de pesquisa aprofundada aos nossos próprios dados?"
Muitos desses clientes passaram anos — ou até décadas — construindo meticulosamente alguns dos maiores repositórios de conhecimento proprietário do mundo. Esses dados são inestimáveis e sustentam a vantagem competitiva dessas empresas em seus respectivos setores.
Diante dessa necessidade, decidimos desenvolver uma abordagem que permita a qualquer empresa criar recursos de pesquisa aprofundada adaptados ao seu mercado, aos seus dados e ao seu contexto específicos.
Chamamos essa solução de Pesquisa Aprofundada Empresarial.
Na Pesquisa Aprofundada Empresarial, incorporamos muitos dos aprendizados apresentados em nossa análise detalhada das abordagens de RAG.
Aprimorar iterativamente a consulta do usuário é ainda mais importante em tarefas de pesquisa aprofundada do que no RAG clássico
A gestão do contexto continua sendo fundamental. É essencial que o Agente de Pesquisa compreenda bem o que já explorou e quais linhas de pesquisa produziram melhores resultados. Ao gerenciar esse estado de forma inteligente, o raciocínio do modelo pode operar com a máxima eficácia
O Agente de Pesquisa é o mecanismo que impulsiona a Pesquisa Aprofundada Empresarial.
O Agente de Pesquisa tem acesso à pergunta do usuário, às consultas já executadas e às informações úteis recuperadas por elas. Em seguida, ele usa o raciocínio para transformar seu fluxo de dados selecionados em ações.
O Agente de Pesquisa recebe acesso a diversas ferramentas que o ajudam a alcançar seu objetivo. Isso pode incluir ferramentas de busca na web e operadores web, comuns em ferramentas de pesquisa aprofundada voltadas ao consumidor, além de recursos para interagir com suas fontes e seus endpoints de dados proprietários.
É como uma caixa de ferramentas real: o Agente de Pesquisa só precisa escolher a ferramenta certa para cada tarefa. Às vezes, uma busca na web é a ferramenta mais útil — talvez você queira consultar rapidamente um artigo científico publicado hoje que ainda não tenha sido incorporado à base de conhecimento da sua empresa.
No entanto, se você atua em setores como o farmacêutico, financeiro ou jurídico, seu fluxo de trabalho dependerá muito das bases internas de conhecimento. Para essas fontes, podemos ajustar cuidadosamente o Agente de Pesquisa com aprendizado por reforço de ponta a ponta, permitindo que ele percorra seu conhecimento proprietário da forma mais eficaz possível. É aí que nossa Pesquisa Aprofundada Empresarial realmente se destaca.
É aqui que a mágica acontece.
Embora a internet ofereça enormes volumes de informação, incorporar seu conhecimento proprietário diretamente aos sistemas de IA libera todo o potencial deles. Acreditamos que as soluções mais eficazes surgem da integração do seu conhecimento exclusivo e das suas vantagens competitivas em todas as etapas do processo.
Trabalhamos em colaboração com as organizações para desenvolver soluções de integração sob medida que reúnem dados de várias fontes — sejam bancos de dados estruturados, como Neo4j, PostgreSQL ou Snowflake, sejam sistemas de arquivos e armazenamento em nuvem, como S3 ou SharePoint — em um ecossistema unificado. Essa integração ajuda a garantir que todos os aspectos do sistema sejam enriquecidos por seus dados proprietários e processos internos. Isso permite que o Agente de Pesquisa siga as mesmas etapas dos seus analistas internos.
As iniciativas para aproveitar os dados de forma eficaz costumam levantar questões fundamentais sobre direitos e permissões de acesso. É compreensível que os responsáveis pelos dados se preocupem com a possibilidade de informações confidenciais serem expostas inadvertidamente nas respostas. Acreditamos que a privacidade e a segurança dos dados devem fazer parte das nossas soluções desde a concepção. Ao indexar seus dados internos, é essencial registrar a propriedade dos dados e aplicar as permissões, garantindo que somente usuários autorizados possam acessar informações específicas. Além disso, mecanismos robustos para remover dados do índice — em conformidade com o GDPR e outras regulamentações — são essenciais para preservar a privacidade e a conformidade regulatória. Esse nível de controle e segurança diferencia nossa abordagem das ferramentas públicas de pesquisa aprofundada que abrangem toda a internet.
A busca na web continua sendo um dos pilares dos fluxos de pesquisa empresarial. A raspagem tradicional da web é há muito tempo uma forma confiável de coletar dados estruturados de fontes online. Esses métodos clássicos são eficazes para coletar grandes volumes de informações públicas.
Recentemente, surgiram agentes operadores web para lidar com tarefas complexas de recuperação de dados na internet. Entre eles estão o Operador da OpenAI, o Claude da Anthropic e o Proxy da Convergence. Eles são projetados para navegar em ambientes web complexos, lidar com consultas que exigem interpretação refinada e recuperar dados que talvez estejam fora do alcance das técnicas convencionais de raspagem.
Às vezes, os LLMs não são a melhor ferramenta para analisar os dados recuperados. Por isso, podemos dar ao Agente de Pesquisa acesso a ferramentas mais especializadas, como um ambiente de programação ou até mesmo suas ferramentas proprietárias, para realizar essas análises. Essa abordagem em camadas — da raspagem clássica aos agentes operadores avançados e às ferramentas especializadas — garante que a pesquisa da sua empresa seja abrangente e adaptável, por mais complexo que seja o cenário de dados.
Cada empresa tem sua própria cultura, particularidades do setor e práticas estabelecidas, que influenciam a melhor forma de assimilar e aplicar os insights. Ferramentas prontas para uso costumam fornecer respostas genéricas que podem não se adequar ao contexto específico da sua empresa.
Ao criar uma solução de pesquisa aprofundada sob medida, você ganha flexibilidade para apresentar os resultados exatamente onde e como forem necessários — seja integrando-os às ferramentas de análise existentes, seja criando um fluxo de trabalho específico para isso.
Ao alinhar os resultados da pesquisa à linguagem e aos processos específicos da sua empresa, você garante que os insights sejam não apenas precisos, mas também integrados de forma fluida às estruturas de tomada de decisão já existentes.
Vislumbramos um futuro em que todas as empresas se beneficiem de uma solução de pesquisa aprofundada sob medida para impulsionar seus fluxos de trabalho mais críticos.
Lançamentos recentes — como a API Responses da OpenAI, que oferece recursos integrados de busca na web, e o recém-apresentado SDK de agentes para criar sistemas de IA agêntica — demonstram o compromisso dos líderes do setor em aprimorar as ferramentas de IA nessa área. Embora ferramentas públicas como a Pesquisa Aprofundada da OpenAI sejam excelentes para responder a consultas gerais, as empresas que buscam vantagem competitiva se beneficiarão de uma abordagem sob medida que aproveite plenamente seu conhecimento proprietário e seus pontos fortes exclusivos.
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