Glossário

Perplexity AI

O que é Perplexity AI?

A Perplexity AI é uma empresa de São Francisco, fundada em 2022, que gere um motor de pesquisa com IA. Em vez de uma lista de ligações, devolve uma resposta escrita que resume conteúdos atuais da web e cita as fontes utilizadas. Além de uma versão gratuita, existem planos pagos com escolha de modelos de linguagem, bem como o navegador de IA Comet (à data de outubro de 2026). Para as empresas, a Perplexity também é relevante porque altera a forma como os conteúdos na web são descobertos.

Temas

pesquisa com IA
motor de respostas
citações

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Termos relacionados

Pesquisa com IA

A pesquisa com IA designa métodos de pesquisa que usam IA para compreender a intenção por trás de uma consulta, ponderar resultados e, muitas vezes, gerar uma resposta resumida com fontes em vez de uma simples lista de ligações. Tecnicamente, utilizam pesquisa por palavras-chave, pesquisa vetorial sobre embeddings ou uma combinação, frequentemente seguida de um modelo de linguagem. Exemplos são os motores de resposta na web e a pesquisa interna de conhecimento que ajuda os colaboradores a encontrar o que precisam em manuais e políticas.

Pesquisa
Conhecimento
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Otimização para motores generativos (GEO)

A otimização para motores generativos (GEO, do inglês generative engine optimisation) abrange medidas que ajudam os conteúdos a ganhar visibilidade, e a serem citados como fonte, em sistemas de pesquisa com IA, como o ChatGPT, o Perplexity ou as visões gerais de IA nos motores de pesquisa. O termo provém de um artigo científico de 2023. Os fatores principais incluem respostas claras e diretamente citáveis, uma estrutura limpa, factos comprovados, informação atualizada e autores identificáveis. A GEO complementa a otimização para motores de pesquisa (SEO) clássica, em vez de a substituir.

pesquisa com IA
SEO
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Modelo

Pesquisa sem cliques

Uma pesquisa sem cliques (zero-click) ocorre quando os utilizadores obtêm a resposta diretamente na página de resultados, por exemplo através de caixas de resposta em destaque ou de resumos gerados por IA, e já não clicam para chegar a um site. Para as empresas, isto reduz o tráfego, mesmo quando os seus conteúdos servem de fonte. Ser visível como fonte citada torna-se, por isso, mais importante: com respostas claras, factos fundamentados e páginas bem estruturadas.

Modelo

Geração aumentada por recuperação (RAG)

A geração aumentada por recuperação combina pesquisa com geração de texto: antes de responder, o sistema pesquisa numa coleção de conhecimento – como manuais, diretrizes ou FAQ – as passagens relevantes e transmite-as ao modelo de linguagem como contexto. A resposta baseia-se assim em conteúdos atuais e específicos da empresa, e não apenas no conhecimento de treino do modelo. Isto reduz as afirmações inventadas, torna as fontes rastreáveis e permite atualizações sem retreino.

RAG
pesquisa de conhecimento
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