Pesquisa Profunda: Ciclo de Hype ou Mudança de Paradigma?

Uma onda de recursos de "Pesquisa Profunda" de laboratórios líderes de IA — Google, OpenAI, Perplexity e outros — gerou entusiasmo. No entanto, o termo carece de uma definição clara, representando essencialmente uma evolução da Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Esses sistemas utilizam LLMs como agentes, pesquisando e analisando informações iterativamente para produzir relatórios abrangentes. Este artigo analisa as implementações técnicas, desde abordagens iniciais de padrões compostos com prompts ajustados manualmente até sistemas otimizados de ponta a ponta, como o STORM da Stanford, que utiliza aprendizado por reforço. Embora o Google Gemini e o Perplexity ofereçam recursos semelhantes, os detalhes permanecem indisponíveis. O artigo conclui com um mapa conceitual comparando a profundidade iterativa e a sofisticação do treinamento de várias ofertas de "Pesquisa Profunda".