Principais APIs de pesquisa semântica em 2026 para aplicativos baseados em IA

Neste guia, você aprenderá:

• O que é pesquisa semântica, seus principais tipos e os casos de uso fundamentais que ela abrange.
• Quais aspectos levar em consideração ao comparar provedores de API de pesquisa semântica.
• As melhores APIs de pesquisa semântica, comparadas e classificadas de acordo com esses critérios.

Vamos começar!

TL;DR: Tabela comparativa das melhores APIs de pesquisa semântica

Compare os principais provedores de API de pesquisa semântica rapidamente com a tabela resumida abaixo:

Provedor	Arquitetura	Dados de entrada	Precisão da pesquisa	Pesquisas baseadas em SERP	Pesquisas baseadas em banco de dados	Verificabilidade dos dados	Integrações	Planos pré-pagos/pagamento por resultado	Preços
Bright Data	Infraestrutura em nuvem pronta para empresas, apoiada por uma rede de mais de 150 milhões de Proxies para escalabilidade ilimitada	Web pública (SERPs, mercados, redes sociais, notícias, etc.)	Mais de 95% (via Deep Lookup)	✅	✅	✅	Mais de 70 estruturas de IA + MCP	✅	API SERP: US$ 1,50/1 mil resultados Pesquisa aprofundada: US$ 1,00/registro
Exa	Baseado em nuvem	Índices da web proprietários + rastreamento ao vivo	94	❌	✅	Parcial, pois você obtém URLs de páginas, mas não os mecanismos de pesquisa de onde elas vêm	LangChain, LlamaIndex, CrewAI, OpenAI IA SDK, Vercel IA + MCP	✅	~$5/1K pesquisas
Cohere Rerank	Nuvem ou privado (VPC/local)	Documentos do usuário (texto, PDFs, imagens)	— (Não divulgado)	❌	✅	❌	LangChain, LlamaIndex + Alguns bancos de dados vetoriais	✅	$2,00/1.000 pesquisas
Pesquisa Firecrawl	Baseado em nuvem, com simultaneidade limitada pelo plano	Páginas da web públicas ativas, PDFs, sites JS	— (Não divulgado)	✅	❌	Parcial, pois você obtém os URLs das páginas, mas não os mecanismos de pesquisa de onde elas vêm	LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Flowise, Langflow + MCP	❌	$19/mês
Meilisearch	Auto-hospedado ou nuvem totalmente gerenciada	Conjuntos de dados fornecidos pelo usuário	— (Não divulgado)	❌	✅	❌	LangChain, OpenAI, Hugging Face	❌	$30/mês
Shaped	Baseado em nuvem, com dimensionamento automático	Conjuntos de dados fornecidos pelo usuário	— (Não divulgado)	❌	✅	❌	Segment, BigQuery, Snowflake, Postgres	❌	$500/mês
Typesense	Clusters de nuvem auto-hospedados ou gerenciados	Conjuntos de dados fornecidos pelo usuário	— (Não divulgado)	❌	✅	❌	LangChain, OpenIA, PaLM, Vertex AI	❌	Com base no uso de VPS

Uma introdução às APIs de pesquisa semântica

Antes de explorar os melhores provedores de API de pesquisa semântica, reserve um tempo para entender o objetivo, a funcionalidade e a abordagem subjacente dessas soluções.

O que é uma API de pesquisa semântica?

A pesquisa semântica é uma abordagem de recuperação de informações baseada em IA que vai além da simples correspondência de palavras-chave. Ela se baseia em NLP (Processamento de Linguagem Natural) e incorporações vetoriais para entender o significado e a intenção por trás de uma consulta.

Nos bastidores, as consultas e o conteúdo são normalmente representados como vetores e correspondidos usando mecanismos de pesquisa vetorial para recuperar resultados conceitualmente semelhantes. Ao mesmo tempo, outras implementações também são possíveis. Independentemente dos detalhes de implementação subjacentes, o objetivo é obter um mecanismo de pesquisa que possa lidar com sinônimos, ambiguidade e contexto, retornando resultados altamente relevantes.

Como resultado, uma API de pesquisa semântica é um serviço que expõe recursos de pesquisa semântica por meio de pontos de extremidade que você pode integrar aos seus sistemas. Ela permite incorporar a pesquisa baseada em IA em pipelines internos, scripts, aplicativos da web e outros componentes de software.

Tipos de APIs de pesquisa semântica

As APIs de pesquisa semântica podem ser categorizadas de várias maneiras, dependendo de seus modelos de IA subjacentes, incorporações ou detalhes de implementação. Ainda assim, em um nível geral, você pode dividi-las em:

• APIs baseadas em SERP: essas APIs recuperam informações de mecanismos de pesquisa externos, em vez de bancos de dados internos. O sistema traduz a consulta do usuário em uma ou mais consultas otimizadas para mecanismos de pesquisa e busca os resultados mais contextualmente correspondentes. A principal vantagem é que os dados semânticos recuperados são verificáveis. Isso porque você pode replicar o mesmo fluxo de trabalho de pesquisa diretamente nos mecanismos de pesquisa e rastrear cada resultado até seus URLs de origem originais, em vez de confiar em informações opacas e sem fonte.
• APIs baseadas em banco de dados: elas dependem de fontes de dados internas (ou fornecidas pelo usuário), usando bancos de dados vetoriais ou outras abordagens baseadas em similaridade para corresponder consultas com conteúdo armazenado.

Observe que alguns provedores de pesquisa semântica combinam as duas abordagens. Eles primeiro tentam uma pesquisa no banco de dados e, se a informação desejada não for encontrada, recorrem a uma pesquisa baseada em SERP. É por isso que muitas APIs de pesquisa semântica também funcionam como APIs de pesquisa de uso geral ou API SERP.

Independentemente da abordagem, os resultados são geralmente retornados em um formato pronto para LLM, como JSON estruturado ou Markdown (dois dos formatos mais eficazes para ingestão em grandes modelos de linguagem).

Principais casos de uso

As APIs de pesquisa semântica abrangem uma ampla gama de cenários e aplicações. Alguns dos casos de uso mais populares incluem:

• Geração aumentada por recuperação (RAG): as APIs de pesquisa semântica atuam como filtro para LLMs, recuperando apenas os trechos de dados mais relevantes contextualmente. Elas reduzem alucinações e formam a espinha dorsal da maioria dos sistemas RAG agenticos.
• Solução de problemas técnicos: as APIs de pesquisa interpretam descrições vagas de problemas dos usuários, combinando-as com documentação técnica precisa. Isso permite resoluções rápidas e precisas em self-service para problemas como erros de driver, problemas de exibição ou desalinhamentos de configuração.
• Agentes de IA autônomos: as APIs interpretam o significado por trás das consultas, em vez de apenas corresponder palavras-chave, permitindo que os agentes naveguem e coletem informações por conta própria.
• Descoberta de conhecimento empresarial: a pesquisa semântica elimina a necessidade de convenções rígidas de nomenclatura de documentos. Os funcionários podem fazer perguntas em linguagem natural e recuperar informações de sistemas internos ou bases de conhecimento públicas instantaneamente.
• Descoberta e recomendações de produtos de comércio eletrônico: a pesquisa semântica aprimora a pesquisa de produtos ao compreender o estilo, o ajuste, a ocasião e o contexto. Ela fornece resultados pertinentes para consultas sutis, imitando a experiência de um personal shopper e aumentando as conversões.
• Jurídico e conformidade: as APIs de pesquisa semântica podem identificar semelhanças conceituais na jurisprudência ou nas políticas regulatórias. Elas permitem que os agentes de IA verifiquem questões de conformidade ou precedentes críticos, ajudando as equipes jurídicas e os responsáveis pela conformidade a operar com mais eficácia.
• Personalização de conteúdo: ao compreender o significado em vez de palavras-chave exatas, a pesquisa semântica pode fornecer conteúdo personalizado (por exemplo, artigos, vídeos ou lições) com base na intenção e nos interesses do usuário, aumentando o envolvimento em todas as plataformas.

Principais fatores a serem considerados ao avaliar APIs de pesquisa semântica

Embora a pesquisa semântica ainda seja uma área relativamente nova na IA, vários provedores de API já valem a pena ser explorados. Para economizar tempo e encontrar a melhor opção para suas necessidades, você deve avaliá-los com base em um conjunto consistente de critérios, tais como:

• Tipo: se o provedor é de código aberto ou comercial e segue uma abordagem baseada em SERP ou banco de dados.
• Fontes de dados: de onde a API obtém suas informações (ou seja, mecanismos de pesquisa confiáveis, bancos de dados internos, páginas da web públicas, sistemas de IA proprietários ou outras fontes).
• Escalabilidade e infraestrutura: como o serviço lida com grandes volumes de solicitações, incluindo limites de simultaneidade, limitação de taxa, etc.
• Desempenho: velocidade, precisão de pesquisa e outras métricas que garantem que você receba resultados corretos de forma confiável e dentro de um prazo aceitável.
• Integrações: disponibilidade de conectores oficiais para bibliotecas de IA populares, plataformas de automação sem código, plataformas multicloud ou estruturas de criação de agentes.
• Conformidade: políticas de privacidade de dados, padrões de criptografia e conformidade com regulamentos como GDPR, CCPA ou HIPAA.
• Opções gratuitas: se é oferecido um teste ou plano gratuito para testar o serviço antes de se comprometer com uma assinatura paga.
• Preços: como o serviço estrutura seus planos de preços, incluindo opções de pagamento conforme o uso, níveis de assinatura ou preços corporativos.

As 7 principais APIs de pesquisa semântica

Descubra as melhores APIs de pesquisa semântica, com cada provedor cuidadosamente selecionado e classificado com base nos aspectos apresentados acima.

1. Bright Data

A Bright Data começou como um provedor de Proxy e, desde então, cresceu e se tornou uma plataforma líder de dados da web. Hoje, ela oferece uma infraestrutura de nível empresarial, altamente escalável e pronta para IA, projetada para lidar com casos de uso que vão desde a coleta direta de dados até pipelines de dados avançados e completos.

Em particular, ela cobre os dois principais cenários de API de pesquisa semântica por meio de duas ofertas complementares:

• API SERP: fornece resultados de mecanismos de pesquisa segmentados geograficamente do Google, Bing, Yandex, Baidu e outros mecanismos importantes. Os resultados são retornados em JSON ou Markdown prontos para LLM e podem ser integrados a uma lista muito longa de estruturas de IA. Isso a torna adequada para implementações de pesquisa semântica baseadas em SERP, onde a rastreabilidade dos resultados e a verificabilidade dos dados são fundamentais.
• Deep Lookup: um produto de pesquisa com tecnologia de IA que permite consultar a web pública como um banco de dados estruturado. Ele identifica empresas, profissionais, produtos e outras entidades usando consultas em linguagem natural, retornando dados prontos para tabela com atribuição completa da fonte. O serviço está disponível via API, tornando-o adequado para cenários de pesquisa semântica baseados em banco de dados, nos quais os sistemas de IA precisam de dados históricos da web precisos, em nível de entidade e em escala.

Ambos os serviços são alimentados por uma rede global de Proxy com mais de 150 milhões de IPs, alcançando 99,99% de tempo de atividade, desempenho de baixa latência e altas taxas de sucesso e precisão. Essa infraestrutura oferece suporte a organizações que vão desde startups em estágio inicial até empresas da Fortune 500.

Juntos, esses aspectos posicionam a Bright Data como o melhor provedor de API de pesquisa semântica para desenvolvedores e empresas que operam em qualquer escala.

➡️ Ideal para: integrações de API de pesquisa semântica escaláveis, confiáveis e de nível empresarial, com suporte a uma ampla gama de cenários.

Tipo:

• Solução comercial com componentes de código aberto, incluindo SDKs e um servidor MCP.
• Suporta tanto a pesquisa baseada em SERP via API SERP quanto a pesquisa no estilo banco de dados via Deep Lookup, cobrindo uma gama completa de experiências de API de pesquisa semântica.

Fontes de dados:

• Para a API SERP, você obtém acesso a resultados do Google, Bing, Baidu, DuckDuckGo, Yandex e outros mecanismos de pesquisa importantes.
• Para o Deep Lookup, você pode pesquisar consultas em linguagem simples no LinkedIn, Amazon, Yahoo Finance, Instagram, TikTok, YouTube, Reuters, Walmart e milhares de outras fontes.

Escalabilidade e infraestrutura:

• Capacidade e simultaneidade ilimitadas, apoiadas por mais de 150 milhões de IPs proxy residencialis, móveis, ISP e de datacenter em 195 países.
• Tecnologia proprietária para contornar bots, Resolução de CAPTCHA e extração de dados estruturados.
• Suporta extração em massa (até 5 mil URLs por solicitação).
• Suporte dedicado 24 horas por dia, 7 dias por semana, por especialistas em dados.
• O Deep Lookup permite pesquisas simultâneas em mais de 1.000 fontes.

Desempenho:

• As APIs SERP retornam dados em JSON e Markdown otimizado para LLM para fácil ingestão.
• O Deep Lookup atinge uma precisão superior a 95%.
• 99,99% de tempo de atividade da plataforma:
• Taxa de sucesso da API de scraping de 99,99%.
• Opções de resposta em menos de um segundo para resultados SERP dos principais mecanismos de pesquisa.

Integrações:

• Suporta mais de 70 estruturas e soluções de IA, incluindo LlamaIndex, LangChain, CrewAI, Dify, Agno, OpenClaw, IBM Watsonx, AWS Bedrock AI Agents, Microsoft Copilot Studio e muito mais.
• Integração simplificada para agentes de IA via Web MCP, o servidor MCP de código aberto da Bright Data com mais de 2 mil estrelas no GitHub.
• SDKs oficiais Python e JavaScript.

Conformidade:

• Em conformidade com o GDPR e o CCPA.
• Certificado pelas normas ISO 27001, SOC 2 Tipo II e CSA STAR Nível 1.
• Dados obtidos exclusivamente de informações disponíveis publicamente.

Opções gratuitas:

• Teste gratuito disponível para testar a API SERP e o Deep Lookup.

Preços:

• Preços flexíveis com modelos de pagamento conforme o uso/pagamento por resultado e assinatura:
  • API SERP: a partir de US$ 1,50 por 1.000 resultados.
  • Deep Lookup: US$ 1,00 por registro correspondente (inclui 10 colunas de enriquecimento).

2. Exa

O Exa é um mecanismo de pesquisa nativo de IA projetado para fornecer LLMs e agentes de IA com conteúdo da web estruturado e de alta qualidade. Seu endpoint de API de pesquisa suporta consultas neurais e baseadas em embeddings, retornando destaques eficientes em termos de tokens, texto completo ou resumos. A API suporta recuperação rápida, extração de conteúdo e respostas estruturadas.

➡️ Ideal para: Fornecer destaques eficientes em termos de tokens, resumos ou texto completo otimizado especificamente para consumo de LLM

Tipo:

• Solução comercial com APIs hospedadas e alguns componentes de código aberto (SDKs e um servidor MCP).
• Abordagem de pesquisa que combina métodos neurais com indexação tradicional para consumo LLM otimizado.

Fontes de dados:

• Índices de pesquisa proprietários da Exa, cobrindo pessoas, empresas, códigos, artigos de pesquisa, notícias, tweets e sites pessoais.
• Rastreamento da web em tempo real para conteúdo atualizado quando necessário.

Escalabilidade e infraestrutura:

• Suporta fluxos de trabalho em tempo real, como preenchimento automático e sugestões em tempo real.
• Limitado a 5 consultas por segundo, com níveis de alto volume oferecendo limites de taxa personalizados e SLAs.

Desempenho:

• Suporta latência inferior a 200 ms para resultados mais rápidos.
• Os modos de saída eficientes em termos de tokens (destaques, texto, resumo) reduzem o uso de tokens em até 10 vezes.
• Índices especializados disponíveis para pesquisas de alta precisão sobre pessoas, empresas e códigos.
• Resultados com 94% de precisão.

Integrações:

• SDKs disponíveis para Python e JavaScript.
• Os agentes e estruturas de IA suportados incluem LangChain, LlamaIndex, CrewAI, OpenAI SDK/Tool Calling, Vercel AI SDK e Google Sheets.
• Servidor MCP de código aberto disponível para integrações simplificadas de agentes de IA.

Conformidade:

• Certificado SOC 2 Tipo II.
• Opções de retenção de dados zero e SSO para acesso seguro da equipe.

Opções gratuitas:

• US$ 10 em créditos gratuitos.

Preços:

• Preços pré-pagos com base em solicitações, páginas ou tarefas (exemplo: US$ 5 a US$ 25 por 1.000 solicitações de pesquisa, dependendo do tipo de pesquisa).
• Os planos empresariais oferecem preços personalizados, descontos por volume, moderação personalizada e SLAs dedicados.

3. Cohere Rerank

A Cohere é uma empresa de IA especializada em modelos e soluções poderosos que ajudam as empresas a automatizar processos, capacitar funcionários e transformar dados fragmentados em insights acionáveis. Para pesquisa semântica, ela oferece duas APIs que expõem seus modelos Embed e Rerank. Isso permite incorporações de texto e pesquisa multilingue, multimodal e sensível ao comportamento.

➡️ Ideal para: lidar com relevância semântica em vários idiomas e tipos de documentos mistos.

Tipo:

• Plataforma comercial de IA, com SDKs de código aberto.
• Fornece uma API de pesquisa semântica no estilo de banco de dados baseada em incorporações de texto e um modelo Rerank para pesquisa sensível ao comportamento e ao contexto.

Fontes de dados:

• Conjuntos de dados fornecidos pelo usuário em mais de 100 idiomas, incluindo texto não estruturado e documentos de modalidade mista (por exemplo, texto, imagens, PDFs).

Escalabilidade e infraestrutura:

• Implantação baseada em nuvem por meio da plataforma Cohere ou implantações privadas (VPC ou no local).

Desempenho:

• Modelos de incorporação capturam o significado semântico além da correspondência de palavras-chave.
• Suporta grandes janelas de contexto (128 mil tokens para Embed, 32.768 para Rerank).
• Os modelos Rerank aplicam atenção cruzada para uma classificação detalhada, melhorando a relevância em consultas complexas.

Integrações:

• SDKs para Python, Typescript, Java e Go.
• Integrações com LangChain e LlamaIndex.
• Integra-se com Elasticsearch, MongoDB, Redis, Haystack, OpenSearch, Vespa, Chroma, Qdrant, Weaviate, Pinecone e Milvus.

Conformidade:

• Em conformidade com SOC 2 Tipo II.
• Em conformidade com ISO 27001.
• Em conformidade com GDPR, CCPA e UK Cyber Essentials.
• Em conformidade com HIPAA.

Opções gratuitas:

• Chave API de avaliação gratuita disponível para experimentação.

Preços:

• Incorporar: US$ 0,12 por 1 milhão de tokens (texto) ou US$ 0,47 por 1 milhão de tokens (imagens).
• Rerank 4 Fast: US$ 2,00 por 1 mil pesquisas.
• Rerank 4 Pro: US$ 2,50 por 1 mil pesquisas.
• Implantações empresariais e privadas têm preços personalizados (contate-nos para obter informações).

4. Firecrawl Search

O Firecrawl é uma plataforma de Scraping de dados da web alimentada por IA com um núcleo de código aberto. Ele fornece vários pontos de extremidade, incluindo uma API de pesquisa. Isso permite que você realize pesquisas na web e extraia instantaneamente os resultados em Markdown ou JSON limpos e prontos para LLM. Ele lida com páginas renderizadas em JavaScript, PDFs e sites completos, oferece suporte à extração estruturada impulsionada por IA e acelera os fluxos de trabalho de RAG e pesquisa semântica.

➡️ Ideal para: Obter dados de sites modernos, PDFs e páginas renderizadas em JavaScript.

Tipo:

• API comercial com componentes de código aberto, incluindo um servidor MCP, uma versão de código aberto e SDKs.
• Abordagem baseada em SERP (de um mecanismo de pesquisa não divulgado) que combina pesquisa na web com extração automatizada de conteúdo.

Fontes de dados:

• Páginas da web públicas recuperadas por meio de pesquisa na web ao vivo.
• Os dados são buscados e extraídos diretamente dos sites de destino no momento da solicitação.

Escalabilidade e infraestrutura:

• Limites de simultaneidade claramente definidos por plano, variando de 2 a mais de 150 solicitações simultâneas.
• Os planos Scale e Enterprise oferecem SLAs dedicados e configurações personalizadas.

Desempenho:

• Suporta saídas estruturadas em JSON, markdown e HTML otimizadas para uso em LLM.
• Lida automaticamente com páginas renderizadas em JavaScript.
• Taxa de sucesso de cobertura de 77,2%.
• Pontuação F1 de qualidade de 0,638.
• Latência P95 de 3.387 s.

Integrações:

• Integrações com estruturas de agentes e automação, como LangChain, LlamaIndex, CrewIA, Flowise, Langflow, Dify, CamelIA e SourceSync.ai.
• Pode ser usado através do servidor MCP de código aberto.
• Fornece um SDK Python, um SDK Node.js e uma CLI.

Conformidade:

• O plano empresarial inclui retenção zero de dados, SSO e segurança avançada.

Opções gratuitas:

• Plano gratuito com 500 créditos únicos.

Preços:

• Planos baseados em assinatura:
  • Plano gratuito: nível gratuito único com 500 créditos.
  • Hobby: US$ 19/mês + créditos adicionais custam US$ 9 por cada 1.000 créditos extras.
  • Padrão: US$ 99/mês + créditos adicionais custam US$ 47 por cada 35.000 créditos extras.
  • Crescimento: US$ 399/mês + créditos adicionais custam US$ 177 por cada 175.000 créditos extras.
• Planos de escala:
  • Escala: US$ 749/mês com 1.000.000 de créditos.
  • Empresa: créditos e preços personalizados.

5. Meilisearch

O Meilisearch é um mecanismo de pesquisa flexível com natureza de código aberto. Ele pode ser integrado a sites e aplicativos para fornecer resultados relevantes com configuração mínima. Sua API de pesquisa semântica permite consultas alimentadas por IA, oferecendo suporte à pesquisa híbrida que combina abordagens baseadas em texto completo e vetoriais. Com SDKs para vários idiomas, implantação em nuvem ou auto-hospedada, tolerância a erros de digitação, pesquisa multimodal e armazenamento vetorial, ele permite que você crie experiências de pesquisa de desempenho inteligentes.

➡️ Ideal para: equipes que desejam uma solução de mecanismo de pesquisa semântica com código aberto e escalabilidade em nuvem gerenciada opcional.

Tipo:

• Solução Rust de código aberto com mais de 55 estrelas no GitHub, com uma oferta comercial em nuvem.
• API de pesquisa semântica baseada em banco de dados com incorporações vetoriais e pesquisa híbrida por palavra-chave e semântica.

Fontes de dados:

• Opera em conjuntos de dados fornecidos pelo usuário e carregados na instância Meilisearch.

Escalabilidade e infraestrutura:

• Totalmente à sua escolha com a versão de código aberto.
• A versão em nuvem oferece infraestrutura totalmente gerenciada e horizontalmente escalável, com dimensionamento automático de servidores, alta disponibilidade e métricas em tempo real.

Desempenho:

• Consultas em vários formatos (texto, imagem, som, vídeo) com latência inferior a 50 ms.
• Pesquisa híbrida semântica e por palavra-chave com tolerância a erros de digitação para alta precisão.
• 99,9% de tempo de atividade garantido na versão em nuvem.

Integrações:

• Integrações oficiais para aplicativos Laravel, JavaScript genérico e React.
• Integrações oficiais Langchain.
• SDKs para .NET, Dart, Golang, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Rust e Swift para simplificar a integração da API.
• Suporte para modelos incorporados, como OpenAI e Hugging Face.

Conformidade:

• Em conformidade com o GDPR.
• Em conformidade com SOC 2 Tipo II.

Opções gratuitas:

• A versão de código aberto é gratuita.
• O Meilisearch Cloud oferece um período de avaliação gratuita de 14 dias.

Preços:

• Os planos baseados no uso do Mailisearch Cloud começam em US$ 30/mês ou planos personalizados baseados em recursos.
• Edição empresarial auto-hospedada disponível mediante orçamento personalizado.

6. Shaped

O Shaped é um mecanismo de relevância nativo de IA que abre as portas para pesquisas, feeds e recomendações personalizadas. Ele oferece opções para lidar com várias fontes de dados, ajustar modelos e aproveitar a infraestrutura modular para sistemas de pesquisa e recomendação. Sua API de pesquisa semântica combina aprendizado profundo com reclassificação baseada em comportamento para fornecer resultados específicos para o usuário.

➡️ Ideal para: alimentar feeds, descoberta de produtos e classificação de conteúdo onde a relevância depende do contexto do usuário.

Tipo:

• Plataforma comercial de pesquisa semântica nativa de IA com reclassificação orientada por comportamento, com SDKs de código aberto.
• Abordagem de API de pesquisa semântica baseada em banco de dados/incorporação de vetores com pesquisa semântica híbrida informada pelo comportamento do usuário.

Fontes de dados:

• Opera com conjuntos de dados fornecidos pelo usuário.
• Integra-se com fontes externas, incluindo bancos de dados populares.

Escalabilidade e infraestrutura:

• Infraestrutura baseada em nuvem com arquitetura modular que se adapta automaticamente ao volume de solicitações.
• Suporta mais de 1.000 consultas por segundo.

Desempenho:

• Pesquisa semântica orientada por comportamento, projetada para resultados personalizados e sensíveis ao contexto.

Integrações:

• SDKs disponíveis para JavaScript e Python.
• Conectores para plataformas populares de análise e banco de dados (Segment, Amplitude, BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Snowflake).

Conformidade:

• Em conformidade com GDPR, SOC 2 e HIPAA para empresas.

Opções gratuitas:

• Plano gratuito com US$ 300/mês de uso gratuito.

Preços:

• Inicial: US$ 300/mês de uso gratuito.
• Standard: uso mínimo de US$ 500/mês (inclui uso pré-pago para camadas de dados, inteligência e consulta).
• Enterprise: Preços personalizados (contate-nos para obter detalhes).

7. Pesquisa semântica do Typesense

O Typesense é um mecanismo de pesquisa de código aberto e alto desempenho, criado para oferecer velocidade e facilidade de uso. Entre os muitos cenários que ele abrange, há também a pesquisa semântica, mesmo por meio da API em sua versão na nuvem. Esse recurso oferece suporte à pesquisa por palavra-chave e vetor em um único fluxo de trabalho, contando com embeddings gerados com modelos integrados ou externos. O resultado é uma experiência de pesquisa tolerante a erros de digitação e baseada no significado, adequada para aplicações de IA e sistemas RAG.

➡️ Ideal para: Aplicações que exigem um controle rigoroso sobre a lógica de classificação, combinando sinais lexicais e semânticos.

Tipo:

• Motor de busca de código aberto com uma oferta comercial na nuvem (Typesense Cloud).
• Pesquisa semântica baseada em banco de dados usando embeddings vetoriais, com suporte para pesquisa híbrida por palavra-chave e semântica.

Fontes de dados:

• Opera em conjuntos de dados vetoriais prontos para IA fornecidos pelo usuário e indexados nas coleções do Typesense.
• As incorporações podem ser geradas usando modelos de ML integrados ou serviços externos como OpenAI, PaLM API ou Vertex IA.

Escalabilidade e infraestrutura:

• Na versão de código aberto, a escalabilidade é totalmente gerenciada pelo usuário.
• A versão em nuvem oferece clusters dedicados sem limites de registros ou operações, com memória configurável, vCPUs, alta disponibilidade e aceleração GPU opcional para grandes Conjuntos de dados.

Desempenho:

• Paginação, pesquisa do k-vizinho mais próximo, limites de distância e reclassificação híbrida opcional para pontuação abrangente dos resultados.
• Possibilidade de obter pesquisa de baixa latência e alto rendimento, dependendo da configuração do cluster.

Integrações:

• Suporta incorporações da OpenAI, PaLM e Vertex IA.
• Integrações com LangChain.
• APIs oficiais do Typesense para JavaScript, PHP, Python e Ruby, com bibliotecas de clientes mantidas pela comunidade para Go, .NET, Java, Rust, Dart, Perl, Swift, Clojure e Elixir.

Conformidade:

• Relatório SOC 2 Tipo II e HIPAA BAA disponíveis por meio de planos de suporte pagos.

Opções gratuitas:

• Sempre disponível por meio de uma versão de código aberto.
• O Typesense Cloud oferece uma alocação gratuita.

Preços:

• Preços baseados no uso para clusters (por exemplo, US$ 0,03/hora para memória, US$ 0,09/GB para largura de banda de saída).
• Planos adicionais de suporte empresarial estão disponíveis para usuários de nível superior.

Conclusão

Neste artigo, você aprendeu o que é uma API de pesquisa semântica, como ela funciona e os principais casos de uso que ela suporta. Existem muitos provedores online, mas nem todos valem a pena explorar. Aqui, analisamos algumas das principais APIs de pesquisa semântica para ajudá-lo a fazer uma escolha informada.

Entre os provedores comparados, a Bright Data se destaca por vários motivos:

• API SERP: acesse resultados de pesquisa de usuários reais em grande escala nos principais mecanismos de pesquisa, com opções de integração em sistemas de IA para oferecer suporte a implementações de pesquisa semântica.
• Deep Lookup: um mecanismo de pesquisa alimentado por IA que pode ser consultado por meio de API para descobrir empresas, profissionais e entidades por meio de consultas complexas, fornecendo resultados estruturados e acionáveis.

Essas soluções cobrem os dois tipos de APIs de pesquisa semântica: baseadas em SERP para resultados de pesquisa ao vivo e de alta variabilidade, e baseadas em dados da web para consultas históricas e ricas em contexto.

O que torna a Bright Data particularmente notável é sua infraestrutura de nível empresarial, suportada por uma rede Proxy de 150 milhões de IPs, 99,99% de tempo de atividade e 99,99% de taxa de sucesso. Combinada com suporte prioritário 24 horas por dia, 7 dias por semana, entrega flexível de dados e saídas JSON/Markdown, a pesquisa semântica de dados da web em grande escala se torna simples.

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Perguntas frequentes

APIs de pesquisa semântica vs APIs SERP: qual é a diferença?

As APIs de pesquisa semântica recuperam informações (geralmente de um determinado Conjunto de dados) com base no significado e no contexto, muitas vezes usando embeddings e similaridade vetorial. Em vez disso, as APIs SERP extraem resultados diretamente dos mecanismos de pesquisa, baseando-se em classificações baseadas em palavras-chave.

APIs de pesquisa semântica vs APIs de embeddings: qual é a diferença?

As APIs de pesquisa semântica usam embeddings para identificar e classificar informações relevantes com base no significado. Em contrapartida, as APIs de embeddings apenas geram representações vetoriais de texto, deixando a recuperação, a classificação e a lógica de pesquisa a cargo do desenvolvedor. Assim, os sistemas de API de pesquisa semântica podem contar com APIs de embeddings, mas as APIs de embeddings não oferecem funcionalidade completa de pesquisa semântica.

Como construir um sistema RAG com uma API de pesquisa semântica?

As principais etapas para construir um sistema RAG agênico com uma API de pesquisa semântica envolvem dar a um agente de IA acesso à API como uma ferramenta. Quando um usuário faz uma pergunta, o agente pode determinar se já sabe a resposta ou se precisa realizar uma pesquisa, chamando a API conforme necessário. Os resultados recuperados são então alimentados no sistema agênico, permitindo que ele gere respostas mais precisas. Para um passo a passo detalhado, consulte nosso tutorial sobre como criar um sistema RAG agênico.

Qual é a diferença entre pesquisa semântica e pesquisa vetorial?

A pesquisa semântica e a pesquisa vetorial são relacionadas, mas distintas. A pesquisa vetorial recupera conteúdo com base na similaridade numérica no espaço de incorporação, sem compreender a intenção. A pesquisa semântica se baseia na pesquisa vetorial, interpretando o significado, o contexto e as relações da consulta, classificando os resultados por relevância.