Como Fazer Pesquisa com IA?

Fazer pesquisa com IA foi um dos primeiros assuntos que surgiram na época que o ChatGPT foi apresentado ao público. 

E isso de várias formas diferentes. Você encontrava pessoas falando sobre a possibilidade de escanear bancos de dados específicos, de criar esses bancos de dados e ter IAs para te auxiliar na busca por termos específicos etc. 

E claro: a pesquisa publicitária também sempre foi uma grande preocupação logo no começo da IA. O que é possível automatizar na hora de aprender sobre um determinado assunto? 

Isso é fundamental para acelerar rotinas de produção de conteúdo, por exemplo, que precisam de uma quantidade considerável de pesquisa. 

Mas agora estamos em 2025 e vem o questionamento: o que se concretizou? Fazer pesquisa com IA é realmente viável? E que modalidades de pesquisa já existem? 

É sobre isso que vamos conversar no texto de hoje. Vamos juntos? 

As Formas de Fazer Pesquisa com IA em 2025

A pesquisa com IA já acontece hoje de algumas formas diferentes. 

Antes da gente entrar no assunto mais aprofundado do texto, que trata sobre a pesquisa publicitária para a produção de conteúdo, precisamos entender quais são as possibilidades da IA como um todo. 

Aliás, já criamos alguns textos bem completos sobre o assunto. Você consegue acessá-los logo abaixo: 

➡️ O que esperar da Inteligência Artificial em 2025?

➡️ Inteligência Artificial no Marketing Digital – 30 exemplos

➡️ Captação de clientes com Inteligência artificial – passo a passo

➡️ Como usar a Inteligência Artificial em Cada Segmento

A questão é que primeiro precisamos contextualizar quais são as formas de realmente fazer pesquisa com IA porque vamos usar essas modalidades de pesquisa ao longo do texto. 

Por exemplo: a pesquisa acadêmica com IA não é uma pesquisa publicitária. Mas a pesquisa publicitária pode usar recursos da pesquisa acadêmica. 

Entendendo tudo o que é possível pesquisar com a ajuda da IA, e o que é possível automatizar dentro dessas pesquisas, é fundamental para a produção de conteúdo. 

Logo abaixo conversamos melhor sobre os X tipos de pesquisa que a IA propicia em 2025. Vamos juntos: 

Treinamento da IA com seus Dados

Vamos primeiro desmitificar um dos usos mais interessantes (e complexos) da IA: o RAG, ou Retrieval Augmented Generation (Geração Aumentada de Recuperação). 

O funcionamento das IAs mais populares hoje é bastante simples: elas têm um grande banco de dados, e usam esses bancos como contexto para a criação de respostas. 

As IAs operam através de três pontos principais: o prompt do usuário, o banco de dados e o processo de geração da resposta, que usa um modelo probabilístico. 

Tudo isso resulta do Processamento de Linguagem Natural. Mais sobre esses pontos no link. 

Mas e se fosse possível substituir esse banco de dados das IAs pelas nossas próprias informações? 

Usando RAG, isso é plenamente possível, mas bastante complexo de aperfeiçoar. 

É possível hoje já começar a testar pelo menos uma plataforma desenvolvida exclusivamente para o RAG. É o Nvidia ChatRTX. 

Essa plataforma te permite adicionar sua base de dados à IA de uma forma bem simples, com low-code ou até, em casos mais simples, no-code. 

Também é possível fazer esse trabalho diretamente no ChatGPT, mas isso é um pouco mais complexo. 

No final do texto trazemos um tutorial rápido de como fazer essa configuração no ChatGPT. Ela vai precisar de pelo menos um desenvolvedor especialista em IA, mas o trabalho não é nem de longe extremamente complexo. 

Por enquanto, vamos seguindo nas formas de realizar a pesquisa com IA: 

Pesquisas em Bancos de Dados Acadêmicos com IA 

A questão é que através do RAG é possível fazer todos os tipos de pesquisa que você quiser, desde que você tenha os bancos de dados que te interessam salvos em documentos para alimentar a IA. 

Mas quem não tem muito conhecimento em desenvolvimento com IA — que repetindo, não é tão difícil assim e é completamente “aprendível” — requer ferramentas mais simples. 

Uma das formas de atingir essa simplicidade é usando plugins do ChatGPT. Não plugins que você instala, mas versões do ChatGPT que já estão plugadas em bancos de dados acadêmicos. 

Uma dessas ferramentas é o SciSpace. Ele é basicamente o ambiente do ChatGPT, mas com um plugin adicionado para fazer pesquisas em bancos de dados acadêmicos. Acesse logo abaixo: 

➡️ O site oficial; 

➡️ O plugin do ChatGPT; 

Outra IA interessante é a Scite, mas ela vem de uma tradição mais mão na massa. Através dela, você consegue criar uma lista de artigos e usá-los para pesquisas e citações. 

Nesse ponto, ela não é tanto uma IA de perguntas e respostas, mas funciona principalmente como um agregador de conteúdo com base no que você está pesquisando. 

Existem várias outras IAs no mercado voltadas especificamente para a pesquisa acadêmica, cada uma com particularidades específicas relacionadas ao trabalho que você vai realizar. 

É importante testar, testar e não parar de testar até encontrar a que faça mais sentido para você. 

IA que Cria um Banco de Dados da Empresa 

Esse é um dos usos menos fáceis de encontrar. 

A ideia é a seguinte: você quer construir um ChatGPT da empresa, capaz de responder desde questões mais complexas até outras mais simples. 

Por exemplo: você quer uma IA capaz de te falar sobre os dados do último relatório trimestral da empresa, inclusive respondendo questões específicas, como “quais equipes bateram a meta nesse trimestre?”. 

Ao mesmo tempo, você também quer informações simples, como “quem são os membros da equipe da gestora Daniela?”. 

Essa é uma das IAs mais complexas de criar. Ela não funciona como o RAG, e sim muito mais como um motor de buscas, uma ESS — Enterprise Search Service. 

No RAG, o seu banco de dados é analisado para fornecer as respostas, mas é a IA que oferece essas respostas ainda dentro do modelo probabilístico — ou seja, passível de erros. 

Em empresas, as informações precisam ser 100% corretas, ou a IA não é um recurso interessante. 

Hoje, a IA que mais se aproxima desse trabalho é a Kendra, da Amazon, mas seus custos são bem altos. 

IA que Usa os Dados da Empresa para Atender Clientes 

É aqui que está acontecendo uma das maiores revoluções da IA dos últimos tempos: no atendimento automatizado ao cliente, ou pelo menos na criação de assistentes IAs que ajudam os agentes humanos durante o atendimento. 

O ShopBot da Leadster é a principal ferramenta para esse trabalho nos e-commerces hoje. Com ela, você tem um agente de atendimento 24 horas no seu site, capaz de responder perguntas relacionadas aos produtos e categorias vendidos no site. 

Para atendimento direto dos clientes ou auxílio dos agentes durante o atendimento, a solução que mais se aproxima é a Zendesk. 

A pesquisa Publicitária Usando IA — Como Fazer?

Bom, entendemos a parte mais técnica sobre a pesquisa com IA, certo? 

Entendemos que, mesmo sendo um pouco complicado, é possível criar bancos de dados próprios, fazer análises acadêmicas, pesquisar por informações na documentação da própria empresa e até usar essa pesquisa para atender clientes. 

Mas não conversamos sobre o ponto principal do texto até agora: como fazer uma pesquisa publicitária com foco em marketing de conteúdo usando a IA. 

É muito importante conversar sobre esse assunto porque ele está bastante relacionado com a forma que a IA é usada no marketing de conteúdo. 

Hoje vivemos na era da produção através da IA, e não com a ajuda da IA. 

Ou seja: usar a IA para ter todas as ideias do conteúdo e criar o conteúdo em si. O resultado final não impressiona ninguém, e em muitos casos até desagrada. 

Nos 5 passos logo abaixo você vai entender melhor como usar a IA para fazer pesquisas que vão somar ao seu conteúdo, não ser o próprio conteúdo. 

Vamos lá? 

Passo 1 — A Definição de Pautas é um Trabalho Humano

O marketing de conteúdo trabalha com pautas. Para qualquer coisa ser desenvolvida, é necessário primeiro entender que coisa é essa. 

O trabalho de determinação de pautas pode ser muito simples ou muito complexo, além de qualquer outra dificuldade inserida entre essas duas. Tudo depende de você. 

O mais importante é não usar a IA para determinar o que você vai falar nem como. A IA não tem a menor ideia de como seu segmento funciona, por mais que ela pareça saber. 

E além disso, ela também não conhece o seu público-alvo dentro desse segmento. 

Por exemplo: você trabalha em uma empresa B2B que oferece serviços de reciclagem em Curitiba, PR. 

A IA não entende do mercado de reciclagem o suficiente para trazer pautas boas e interessantes para qualquer pessoa do segmento. Ela vai entregar sempre o mesmo feijão com arroz, que no marketing de conteúdo competitivo acaba não impressionando ninguém. 

E além dela não conhecer o segmento, ela não conhece o recorte desse segmento em Curitiba. Ela não sabe como funciona a coleta na cidade, quais empresas fornecem esse serviço, como o serviço é realizado etc. 

Sabe quem vai ter essas informações? Pessoas que trabalham no segmento. As pessoas que tiveram a ideia de montar a empresa. Os coletores, os motoristas, os vendedores etc. 

Usar a IA para criar pautas de conteúdo é ignorar o preceito mais básico do Inbound Marketing: toda a empresa deve se envolver no marketing. 

Desperdiçar experiências e expertise para acelerar o processo em um dia ou dois não vale a pena. 

Agora vamos para o segundo passo, já com as pautas definidas: 

Passo 2 –  Faça uma Pesquisa Geral Primeiro

Com a pauta já determinada, você já pode começar a usar a IA para fazer suas pesquisas. 

O importante é entender que essas pesquisas raramente vão ser muito específicas, já que é justamente na especificidade que a IA mais sofre. 

O ideal é buscar referências, autores, outros tipos de conteúdo que façam sentido com o que você está escrevendo. 

Por exemplo: você está fazendo pesquisas sobre a como cada tipo de resíduo é reciclado, e o que cada um deles se torna depois do processo de reciclagem. 

O ideal é pedir para a IA fazer uma listona com referências sobre cada um desses processos. Não pedir para a IA descrever todos esses processos, copiar, colar e “editar”. 

Editar entre aspas porque é muito raro de verdade encontrar produtores de conteúdo que realmente fazem uma revisão aprofundada do que a IA entrega. 

A maior parte do conteúdo gerado por IA não tem revisão nem mesmo para legibilidade. Os parágrafos são gigantescos e sempre aparecem aqueles chavões de IA fáceis de reconhecer. 

A IA, aliás, deve ser usada principalmente para uma finalidade ainda mais aprofundada que essa: o entendimento de termos técnicos e questões bem onerosas, mas que fazem a diferença na vida do usuário. 

Mais sobre isso agora: 

Passo 3 — Identificando Oportunidades de Enriquecimento do Texto

A IA também vem com uma outra grande aplicação: a possibilidade de incluir recursos que seriam impossíveis de incluir de outra forma. 

Espera, agora sem exageros porque não há nada que a IA consiga fazer hoje que um humano não consiga também. 

Na verdade, a IA abre a possibilidade de criar, com facilidade, recursos textuais ou de imagem que seriam muito dispendiosos. 

Exemplos são um ótimo caso. Toda explicação em um texto de qualidade vem acompanhada de um exemplo fictício, uma anedota ou um dado. É uma estratégia de fixação e validação do conteúdo, que ganha mais autoridade. 

O mesmo para prós e contras, por exemplo. 

A IA consegue enriquecer o texto dessa forma, criando listas de cenários hipotéticos, exemplos etc. 

Outro uso é a criação de código específico para uma finalidade. Quem trabalha na produção de conteúdo para empresas SaaS ou do universo tech em geral, por exemplo, não precisa saber código para apresentar código. 

Um post na rede social explicando como fazer um ajuste de SEO simples no site, por exemplo, pode ser construído com a IA, que entende o contexto e oferece o código. 

Passo 4 — Clarifique pontos específicos mais difíceis

A produção de conteúdo para a internet é bastante complicada e, dependendo do cliente, muito complexa. 

Até especialistas se encontram com problemas na hora de explicar conceitos que eles já conhecem há muitos anos. Nem todo mundo tem habilidades de clarificação assim. 

A IA pode servir de apoio na busca por essa clarificação, que pode vir de diversas formas diferentes, inclusive com exemplos (como citamos acima), cases reais etc. 

Passo 5 – IA como Parse de Documentos 

Essa é uma funcionalidade bem avançada, e diz respeito à habilidade que a IA tem de ler e entender documentos maiores, e fazer grandes resumos. 

Isso ainda está sendo desenvolvido, então é comum encontrar alguns problemas com alucinações etc.

Mas pense só. Você está escrevendo um texto e há um pedaço específico do texto que é altamente técnico. É o caso da maioria dos exemplos que citamos até agora aqui. 

Não precisa ser um técnico muito fora da sua realidade. Aliás, é provável que você até saiba como criar o passo a passo e o criaria tranquilamente. 

Você pode pedir à IA (de preferência uma que não seja modelo grátis) que analise o documento ou a página da internet em questão. 

E enquanto você trabalha nas partes discursivas do texto, a IA monta toda a estrutura do passo a passo. 

Aliás, fizemos isso aqui no finalzinho do texto. Já conversamos sobre tudo o que é necessário para a pesquisa com IA, e já conversamos sobre como essa pesquisa acontece, certo? 

Mas agora precisamos cumprir uma última promessa: como configurar o GPT 4o para fazer pesquisa com IA? 

Vamos deixar a própria IA responder: 

Como Configurar o ChatGPT com um Banco de Dados Próprio? 

A ideia aqui é mais um exemplo do poder que a IA tem no parse de documentos e na elaboração de pontos de resumo, e até na criação de passo a passo. 

Não esperamos que você realmente vá fazer esse trabalho de criação de um banco de dados RAG, até porque esse é um trabalho bem específico. 

Mas caso você queira, esses passos vão te mostrar exatamente o que você precisa fazer. 

As informações daqui foram coletadas do artigo “How to implement a RAG on the new GPT model”, da Dev.to, disponível no link. 

Pedimos ao ChatGPT-4o para ler o link (não copiamos e colamos o texto) e criar um resumo com base nessa introdução que você está lendo agora. 

O resultado foram os passos logo abaixo, revisados por mim e depois revisado novamente no nosso processo de marketing. 

Vamos ver? 

Passo a Passo para Implementar RAG com GPT-4o

1. Configuração da Conta na OpenAI

• Crie uma conta na plataforma da OpenAI.
  
• Após o cadastro, verifique seu e-mail e número de telefone.
  
• Gere uma chave de API secreta na seção “API Keys”.DEV Community+2Learn R, Python & Data Science Online+2DEV Community+2

2. Utilizando o Framework LangChain com o Projeto talkdai/dialog

• Clone o repositório:

  git clone https://github.com/talkdai/dialog

• Crie um arquivo .env baseado no .env.sample fornecido, preenchendo com sua chave de API e caminhos para os arquivos de conhecimento e configuração.

3. Definindo o Prompt e o Modelo

• Crie um arquivo prompt.toml para configurar o modelo e o prompt inicial:

[model]

  model_name = "gpt-4o"

  temperature = 0.1

  [prompt]

  prompt = """

  Você é um assistente amigável. Responda às perguntas dos usuários com base no conhecimento disponível.

  """

4. Preparando a Base de Conhecimento

• Crie um arquivo CSV (por exemplo, know.csv) com as seguintes colunas: category, subcategory, question, content.
  
• Exemplo:

category,subcategory,question,content

  faq,football,"Qual é o seu time de futebol favorito?","Meu time favorito é o Palmeiras, do Brasil."

5. Executando a Aplicação

• No terminal, execute: docker-compose up –build
• Acesse http://localhost:8000 em seu navegador.
• Utilize o endpoint /ask para interagir com o modelo.

Detalhes Técnicos

• O projeto utiliza o LangChain para orquestrar o fluxo de dados entre o prompt, o modelo GPT-4o e a base de conhecimento.
  
• A base de conhecimento é consultada com base na similaridade entre a pergunta do usuário e os conteúdos disponíveis, utilizando embeddings.
  
• O modelo responde considerando tanto o prompt inicial quanto as informações recuperadas da base de conhecimento.

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E aí, o que você achou do nosso guia rápido sobre como fazer pesquisas com IA? Ele ficou mais técnico do que a gente estava esperando. Ops! 

Mas a parte não técnica vai te ajudar bastante a entender como usar a IA da melhor forma possível — sem padronizar seu conteúdo e sem dificultar sua vida. 

Você tem alguma recomendação de ferramenta? Se sim, deixe nos comentários! E até das suas formas de fazer a pesquisa também. 

Vou ficar esperando. Obrigado pela leitura e nos vemos no próximo texto!