Pesquisar na web por voz
Perguntar «que tempo faz amanhã» a uma IA que nunca sai da sua cabeça é convidá-la a adivinhar. Conectámos uma pesquisa web real à conversa e aprendemos que nem todas as formas de procurar são iguais.
Responder certo, ou responder rápido
Um modelo de linguagem pode responder a quase tudo, inclusive quando não sabe: esta é a armadilha clássica da IA conversacional, uma resposta confiante que por vezes é apenas uma suposição disfarçada de facto. Para uma pergunta sobre o tempo do dia, uma notícia recente ou um tempo de viagem, não há atalho honesto: é preciso ir buscar a informação, não adivinhá-la a partir do que o modelo aprendeu num dado dia. Já tínhamos um primeiro mecanismo de pesquisa web conectado à conversa, mas ele mostrava as suas limitações em perguntas com várias etapas (uma viagem com vários segmentos, uma duração a recompor a partir de várias informações dispersas). «Quanto tempo para ir a Lyon passando por Chambéry» exige procurar duas viagens, somá-las e depois verificar se o itinerário faz sentido: o primeiro mecanismo muitas vezes tratava isso como uma única pergunta plana, e a resposta sofria com isso. O tipo de pergunta que, mais uma vez, incita a adivinhar em vez de procurar corretamente.
Mudar de motor a sério
Passámos, então, para um motor de pesquisa web concebido nativamente para este tipo de uso, em vez de uma extensão enxertada a posteriori num modelo de linguagem generalista. A diferença sente-se sobretudo nas perguntas compostas: um pedido de viagem em várias etapas já não é tratado como uma pergunta isolada, mas como um verdadeiro contexto de pesquisa, com várias fontes cruzadas antes de responder. O modelo utilizado para esta tarefa permanece configurável no lado do servidor, sem depender de um identificador fixo no código. Útil para mudar de versão assim que uma melhor aparece, sem reescrever o circuito que a chama.
Fontes, não afirmações
Cada resposta resultante de uma pesquisa web é acompanhada das fontes que a alimentaram. Não é um detalhe cosmético: muda a natureza da resposta. XNeuronal já não diz simplesmente «vai chover amanhã», pode dizer-te de onde vem essa informação, e tu manténs a possibilidade de verificar por ti mesmo se o assunto o merece. Uma resposta útil também pode tornar-se uma ficha memo consultável mais tarde, incluindo as fontes, em vez de se perder no fluxo da conversa assim que a frase seguinte é pronunciada. É este mecanismo que encontras hoje na pesquisa web de XNeuronal.
A fronteira entre lembrar e procurar
Este trabalho também clarificou uma fronteira que era melhor nunca turvar: a memória de XNeuronal retém o que tu lhe dizes, a pesquisa web vai procurar o que tu ainda não sabes. Os dois nunca devem substituir-se um ao outro: um facto que mencionaste não deve desencadear uma pesquisa externa inútil, e uma pergunta sobre as notícias do dia nunca deve ser adivinhada a partir de uma velha memória mal ajustada, mesmo recente, mesmo formulada com confiança. É uma distinção que parece óbvia no papel, mas que é preciso manter a cada turno de conversa, pergunta após pergunta, sem nunca a deixar esbater.
O compromisso que assumimos: uma pesquisa web leva estruturalmente mais tempo do que uma resposta tirada da memória imediata, porque é preciso efetivamente consultar o mundo exterior antes de responder. Preferimos este atraso assumido a uma resposta instantânea que poderia ter sido falsa: mais vale um ou dois segundos a mais do que um tempo inventado com confiança.