Perplexity AI e o uso do Bing

Perplexity AI é um mecanismo de busca conversacional que combina um modelo de linguagem IA com o poder do motor de busca Bing para fornecer respostas precisas, atualizadas e com fontes citadas às perguntas dos usuários. Em outras palavras, ele aproveita o índice web do Bing para obter, em tempo real, informações relevantes e, em seguida, integra esses resultados na resposta gerada pela IA, citando as fontes.

Consulta ao Bing pelo Perplexity

Assim que um usuário faz uma pergunta, o Perplexity a utiliza para realizar uma pesquisa na web via Bing. Na prática, a consulta do usuário (formulada em linguagem natural) é enviada ao motor de busca Bing, que atua como um sistema de recuperação de informações para o Perplexity. Graças à inteligência do modelo de linguagem, a pergunta pode ser compreendida semanticamente e transformada em termos de pesquisa apropriados, mesmo que seja formulada de maneira informal ou complexa. Dessa forma, o Perplexity se beneficia da capacidade do Bing de interpretar consultas naturais e encontrar resultados relevantes além de simples correspondências de palavras-chave.

O Perplexity atua como intermediário: ele entende a intenção da pergunta do usuário por meio de seu modelo de linguagem e, nos bastidores, aciona uma consulta ao mecanismo do Bing correspondente a essa intenção. Isso lhe permite acessar o vasto índice web do Bing sem que o usuário precise sair da interface do Perplexity.

Recuperação e processamento dos resultados do Bing

Uma vez que a consulta é enviada ao Bing, o Perplexity segue uma série de etapas para recuperar e processar os resultados:

1. Recuperação dos resultados relevantes: O Bing retorna uma lista de resultados (links web) associados à consulta. O Perplexity analisa esses resultados e seleciona as páginas mais relevantes, geralmente os primeiros links retornados ou trechos em destaque do mecanismo. Ao se apoiar no índice do Bing, o sistema obtém rapidamente páginas web que provavelmente contêm a resposta à pergunta.
2. Extração do conteúdo das páginas: Para cada uma das páginas selecionadas, o Perplexity recupera o conteúdo textual. Isso envolve rastrear as páginas relevantes via a API do Bing para extrair o texto. O Perplexity, inclusive, desenvolveu seu próprio robô de exploração, o PerplexityBot, capaz de percorrer os links e trazer o conteúdo respeitando as diretrizes dos arquivos robots.txt dos sites. O texto bruto das páginas web é então limpo (removendo código HTML, menus etc.) e preparado para análise.
3. Análise e filtragem da informação: O conteúdo coletado é então analisado pelo sistema de IA. O modelo de linguagem percorre as páginas e identifica os trechos que respondem precisamente à pergunta formulada. O Perplexity também pode classificar ou reorganizar as informações obtidas de acordo com sua relevância contextual (re-ranking), garantindo que os dados mais úteis e confiáveis sejam destacados. O objetivo é isolar os fatos e elementos-chave da resposta presentes nos documentos, descartando trechos irrelevantes ou menos confiáveis. Nesta fase, o Perplexity se beneficia da classificação própria do Bing (que prioriza fontes confiáveis), facilitando a identificação de conteúdos de qualidade. Ao combinar essa etapa de filtragem com a compreensão contextual do LLM, o sistema sintetiza um conjunto de conhecimentos prontos para serem formulados como resposta.

Integração dos resultados nas respostas do Perplexity

Após identificar as informações relevantes nas páginas web, o Perplexity integra esses resultados na resposta final entregue ao usuário. Essa etapa é realizada pelo modelo de linguagem (LLM), que gera uma resposta em linguagem natural baseada exclusivamente no conteúdo coletado anteriormente. Durante a geração, cada informação-chave é acompanhada por uma citação que remete à sua fonte original.

Na prática, o texto da resposta inclui referências numeradas correspondentes às páginas web consultadas, permitindo ao usuário verificar com um clique onde a IA encontrou determinada informação.

Essa integração dos resultados do Bing na resposta visa fornecer não apenas uma resposta concisa, mas também justificável e verificável. O Perplexity valoriza a transparência: o modelo foi treinado para não afirmar fatos que não sejam corroborados pelas fontes recuperadas. Assim, se uma informação não estiver nos resultados do Bing ou no conjunto de dados acessíveis, a IA evitará inventá-la. Essa metodologia, inspirada nas práticas acadêmicas de citação, ajuda a minimizar alucinações da IA, atrelando estritamente o conteúdo gerado aos dados verificados.

O resultado é uma resposta de estilo conversacional, pronta para uso, mantendo a confiabilidade de um motor de busca tradicional graças às fontes indicadas.

À medida que o usuário faz perguntas de acompanhamento na conversa, o Perplexity pode realizar novas pesquisas no Bing, levando em consideração o contexto já estabelecido. O sistema mantém a conversa coerente enquanto atualiza as informações conforme necessário, integrando a cada iteração os novos resultados encontrados em suas respostas, sempre com citações.

Interação técnica entre Perplexity AI e Bing

Do ponto de vista técnico, a integração entre Perplexity e Bing ocorre via a API de pesquisa do Bing, permitindo que o Perplexity consulte o Bing em tempo real. Quando o Perplexity recebe uma pergunta, seu backend envia uma requisição ao Bing via uma chamada REST para a API do Bing Web Search, utilizando as palavras-chave da pergunta. O Bing então retorna os resultados em um formato estruturado JSON, contendo títulos, trechos e URLs das páginas. O Perplexity pode usar diretamente esses dados: os trechos (snippets) fornecidos pelo Bing oferecem um resumo do conteúdo, e as URLs permitem recuperar o texto completo, se necessário. Essa comunicação máquina a máquina entre Perplexity e Bing é transparente para o usuário e aproveita a infraestrutura consolidada do Bing para pesquisas na web.

Foi confirmado que, nos primeiros anos do Perplexity (2022), a plataforma dependia quase inteiramente do Bing para alimentar seu módulo de pesquisa, em combinação com os modelos da OpenAI para gerar o texto das respostas.

Essa escolha estratégica permitiu que o Perplexity lançasse seu serviço rapidamente, aproveitando o imenso índice do Bing e seu algoritmo de classificação, em vez de precisar construir imediatamente seu próprio índice web. Essa interação provavelmente foi facilitada pelas APIs disponibilizadas pela Microsoft (Bing Search API) e possivelmente por uma colaboração técnica entre Perplexity e Microsoft Bing, considerando os volumes de consultas envolvidos.

Com o tempo, o Perplexity evoluiu sua arquitetura para ganhar mais autonomia. A empresa desenvolveu seu próprio crawler PerplexityBot e um sistema interno de indexação/ranking, permitindo enriquecer ou armazenar em cache certos dados da web sem depender exclusivamente do Bing.

No entanto, o Bing continua sendo um componente essencial de seu pipeline, especialmente para garantir uma cobertura abrangente da web e obter rapidamente resultados atualizados. Na prática, é provável que o Perplexity use uma combinação de fontes: seu próprio índice para conteúdos já descobertos e frequentemente acessados, e o Bing (ou outros mecanismos de terceiros) para complementar informações ausentes ou muito recentes.

A integração profunda entre o LLM do Perplexity e o motor de busca é um aspecto técnico fundamental. Os fundadores afirmam ter projetado uma infraestrutura de treinamento conjunta que conecta intimamente o módulo de pesquisa web e o modelo de linguagem. Isso significa que o modelo de IA foi treinado de ponta a ponta com o loop de busca incluído, permitindo que ele aprenda a usar os resultados do Bing ao formular suas respostas.

Essa abordagem melhora a relevância das respostas e reduz alucinações, pois o modelo aprende a se basear em dados reais recuperados, em vez de confiar apenas em seu conhecimento interno. Em outras palavras, o Bing e o modelo do Perplexity trabalham juntos: o Bing fornece os fatos atualizados, e a IA os transforma em respostas coerentes.

Cada consulta do usuário no Perplexity desencadeia uma sinergia técnica entre o mecanismo de busca Bing e o modelo conversacional do Perplexity. O Bing fornece ao Perplexity a riqueza de seu índice web em tempo real, e o Perplexity oferece ao usuário uma resposta sintética em linguagem natural, garantindo sempre a integração transparente dos resultados do Bing na resposta (com citações) e de forma confiável. Essa fusão entre busca e geração de linguagem permite que o Perplexity AI ofereça uma experiência de pesquisa inovadora, combinando a precisão factual de um motor como Bing com a conveniência de um assistente conversacional inteligente.

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Fontes: allthings.how, ethanlazuk.com, hyscaler.com