Las mejores API de búsqueda semántica en 2026 para aplicaciones basadas en IA

En esta guía aprenderás:

• Qué es la búsqueda semántica, sus principales tipos y los casos de uso fundamentales que abarca.
• Qué aspectos hay que tener en cuenta al comparar proveedores de API de búsqueda semántica.
• Las mejores API de búsqueda semántica, comparadas y clasificadas según estos criterios.

¡Empecemos!

TL;DR: Tabla comparativa de las mejores API de búsqueda semántica

Compare los principales proveedores de API de búsqueda semántica de un vistazo con la tabla resumen que aparece a continuación:

Introducción a las API de búsqueda semántica

Antes de explorar los mejores proveedores de API de búsqueda semántica, dedique algo de tiempo a comprender el propósito, la funcionalidad y el enfoque subyacente de estas soluciones.

¿Qué es una API de búsqueda semántica?

La búsqueda semántica es un enfoque de recuperación de información basado en la IA que va más allá de la simple coincidencia de palabras clave. Se basa enel procesamiento del lenguaje natural(NLP) y en la incrustación de vectores para comprender el significado y la intención detrás de una consulta.

En realidad, las consultas y el contenido se representan normalmente como vectores y se comparan mediante motores de búsqueda vectorial para recuperar resultados conceptualmente similares. Al mismo tiempo, también son posibles otras implementaciones. Independientemente de los detalles de implementación subyacentes, el objetivo es lograr un mecanismo de búsqueda que pueda manejar sinónimos, ambigüedades y contexto, y que devuelva resultados muy relevantes.

Como resultado, una API de búsqueda semántica es un servicio que expone capacidades de búsqueda semántica a través de puntos finales que se pueden integrar en los sistemas. Permite incorporar la búsqueda basada en IA en canalizaciones internas, scripts, aplicaciones web y otros componentes de software.

Tipos de API de búsqueda semántica

Las API de búsqueda semántica se pueden clasificar de diversas maneras, dependiendo de sus modelos de IA subyacentes, incrustaciones o detalles de implementación. Aun así, a alto nivel, se pueden dividir en:

• API SERP: estas API recuperan información de motores de búsqueda externos en lugar de bases de datos internas. El sistema traduce la consulta del usuario en una o varias consultas optimizadas para motores de búsqueda y obtiene los resultados que mejor se ajustan al contexto. La principal ventaja es que los datos semánticos recuperados son verificables. Esto se debe a que se puede replicar el mismo flujo de trabajo de búsqueda directamente en los motores de búsqueda y rastrear cada resultado hasta sus URL de origen originales, en lugar de depender de información opaca y sin fuentes.
• API basadas en bases de datos: estas se basan en fuentes de datos internas (o proporcionadas por el usuario), utilizando bases de datos vectoriales u otros enfoques basados en similitudes para hacer coincidir las consultas con el contenido almacenado.

Cabe señalar que algunos proveedores de búsqueda semántica combinan ambos enfoques. Primero intentan una búsqueda en la base de datos y, si no encuentran la información deseada, recurren a una búsqueda basada en SERP. Por eso, muchas API de búsqueda semántica también funcionan como API SERP.

Independientemente del enfoque, los resultados se devuelven generalmente en un formato compatible con LLM, como JSON estructurado o Markdown (dos de los formatos más eficaces para la ingestión en modelos de lenguaje grandes).

Casos de uso clave

Las API de búsqueda semántica cubren una amplia gama de escenarios y aplicaciones. Algunos de los casos de uso más populares son:

• Generación aumentada por recuperación (RAG): las API de búsqueda semántica actúan como filtro para los LLM, recuperando solo los fragmentos de datos más relevantes desde el punto de vista contextual. Reducen las alucinaciones y constituyen la columna vertebral de la mayoría de los sistemas RAG agenticos.
• Solución de problemas técnicos: las API de búsqueda interpretan las descripciones vagas de los problemas de los usuarios y las comparan con documentación técnica precisa. Esto permite resolver de forma rápida y precisa, y sin ayuda externa, problemas como errores de controladores, problemas de visualización o desajustes de configuración.
• Agentes de IA autónomos: las API interpretan el significado detrás de las consultas en lugar de limitarse a buscar coincidencias de palabras clave, lo que permite a los agentes navegar y recopilar información por sí mismos.
• Descubrimiento de conocimientos empresariales: la búsqueda semántica elimina la necesidad de convenciones rígidas para nombrar documentos. Los empleados pueden formular preguntas en lenguaje natural y recuperar información de los sistemas internos o de las bases de conocimientos públicas al instante.
• Descubrimiento y recomendaciones de productos de comercio electrónico: la búsqueda semántica mejora la búsqueda de productos al comprender el estilo, el ajuste, la ocasión y el contexto. Ofrece resultados pertinentes para consultas matizadas, imitando la experiencia de un asistente personal de compras y aumentando las conversiones.
• Aspectos legales y de cumplimiento normativo: las API de búsqueda semántica pueden identificar similitudes conceptuales en la jurisprudencia o las políticas reguladoras. Permiten a los agentes de IA comprobar cuestiones de cumplimiento normativo o precedentes críticos, lo que ayuda a los equipos jurídicos y a los responsables de cumplimiento normativo a trabajar de forma más eficaz.
• Personalización de contenidos: al comprender el significado en lugar de las palabras clave exactas, la búsqueda semántica puede ofrecer contenidos personalizados (por ejemplo, artículos, vídeos o lecciones) basados en la intención y los intereses del usuario, lo que mejora la participación en todas las plataformas.

Factores principales a tener en cuenta al evaluar las API de búsqueda semántica

Aunque la búsqueda semántica es todavía un área relativamente nueva en la IA, ya hay varios proveedores de API que merece la pena explorar. Para ahorrar tiempo y encontrar la mejor opción para sus necesidades, debe evaluarlos según un conjunto de criterios coherentes, como por ejemplo

• Tipo: si el proveedor es de código abierto o comercial y sigue un enfoque basado en SERP o en bases de datos.
• Fuentes de datos: de dónde obtiene la API su información (es decir, motores de búsqueda de confianza, bases de datos internas, páginas web públicas, sistemas de IA propietarios u otras fuentes).
• Escalabilidad e infraestructura: cómo gestiona el servicio grandes volúmenes de solicitudes, incluidos los límites de concurrencia, la limitación de la velocidad, etc.
• Rendimiento: velocidad, precisión de búsqueda y otras métricas que garantizan que reciba resultados correctos de forma fiable y en un plazo aceptable.
• Integraciones: disponibilidad de conectores oficiales para bibliotecas de IA populares, plataformas de automatización sin código, plataformas multicloud o marcos de creación de agentes.
• Cumplimiento normativo: políticas de privacidad de datos, estándares de cifrado y cumplimiento de normativas como el RGPD, la CCPA o la HIPAA.
• Opciones gratuitas: si se ofrece una prueba gratuita o un plan para probar el servicio antes de comprometerse con una suscripción de pago.
• Precios: cómo estructura el servicio sus planes de precios, incluidas las opciones de pago por uso, los niveles de suscripción o los precios para empresas.

Las 7 mejores API de búsqueda semántica

Descubra las mejores API de búsqueda semántica, con cada proveedor cuidadosamente seleccionado y clasificado en función de los aspectos presentados anteriormente.

1. Bright Data

Bright Data comenzó como proveedor de Proxies y desde entonces ha crecido hasta convertirse en una plataforma de datos web líder. En la actualidad, ofrece una infraestructura de nivel empresarial, altamente escalable y preparada para la IA, diseñada para gestionar casos de uso que van desde la simple recopilación de datos hasta avanzados procesos de datos de extremo a extremo.

En concreto, cubre los dos principales escenarios de API de búsqueda semántica a través de dos ofertas complementarias:

• API SERP: ofrece resultados de motores de búsqueda geolocalizados de Google, Bing, Yandex, Baidu y otros motores importantes. Los resultados se devuelven en JSON o Markdown preparados para LLM y se pueden integrar con una lista muy larga de marcos de IA. Esto lo hace muy adecuado para implementaciones de búsqueda semántica basadas en SERP, donde la trazabilidad de los resultados y la verificabilidad de los datos son fundamentales.
• Deep Lookup: un producto de búsqueda basado en IA que permite consultar la web pública como una base de datos estructurada. Identifica empresas, profesionales, productos y otras entidades mediante consultas en lenguaje natural, y devuelve datos listos para su uso en tablas con la atribución completa de la fuente. El servicio está disponible a través de API, lo que lo hace adecuado para escenarios de búsqueda semántica basados en bases de datos en los que los sistemas de IA necesitan datos web históricos precisos a nivel de entidad a gran escala.

Ambos servicios funcionan con una red global de Proxies de más de 150 millones de IP, lo que permite alcanzar un tiempo de actividad del 99,99 %, un rendimiento de baja latencia y altas tasas de éxito y precisión. Esta infraestructura da soporte a organizaciones que van desde startups en fase inicial hasta empresas de la lista Fortune 500.

En conjunto, estos aspectos posicionan a Bright Data como el mejor proveedor de API de búsqueda semántica tanto para desarrolladores como para empresas que operan a cualquier escala.

➡️ Ideal para: integraciones de API de búsqueda semántica escalables, fiables y de nivel empresarial, que admiten una amplia gama de escenarios.

Tipo:

• Solución comercial con componentes de código abierto, incluidos SDK y un servidor MCP.
• Admite tanto la búsqueda basada en SERP a través de la API SERP como la búsqueda de tipo base de datos a través de Deep Lookup, cubriendo una gama completa de experiencias de API de búsqueda semántica.

Fuentes de datos:

• Para la API SERP, se obtiene acceso a los resultados de Google, Bing, Baidu, DuckDuckGo, Yandex y otros motores de búsqueda importantes.
• Para Deep Lookup, puede realizar búsquedas con consultas en lenguaje sencillo en LinkedIn, Amazon, Yahoo Finance, Instagram, TikTok, YouTube, Reuters, Walmart y miles de otras fuentes.

Escalabilidad e infraestructura:

• Capacidad y concurrencia ilimitadas, respaldadas por más de 150 millones de Proxies residenciales, móviles, ISP y de centros de datos en 195 países.
• Tecnología patentada para eludir los bots, Resolución de CAPTCHA y extracción de datos estructurados.
• Admite la extracción masiva (hasta 5000 URL por solicitud).
• Asistencia dedicada 24/7 por parte de expertos en datos.
• Deep Lookup permite realizar búsquedas simultáneas en más de 1000 fuentes.

Rendimiento:

• Las API SERP devuelven datos en JSON y Markdown optimizado para LLM para facilitar su ingestión.
• Deep Lookup alcanza una precisión superior al 95 %.
• 99,99 % de tiempo de actividad de la plataforma:
• Índice de éxito de la API de scraping del 99,99 %.
• Opciones de respuesta en menos de un segundo para los resultados SERP de los principales motores de búsqueda.

Integraciones:

• Compatible con más de 70 marcos y soluciones de IA, incluidos LlamaIndex, LangChain, CrewAI, Dify, Agno, OpenClaw, IBM Watsonx, AWS Bedrock AI Agents, Microsoft Copilot Studio y muchos más.
• Integración simplificada para agentes de IA a través de Web MCP, el servidor MCP de código abierto de Bright Data con más de 2000 estrellas en GitHub.
• SDK oficiales de Python y JavaScript.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD y la CCPA.
• Certificado según las normas ISO 27001, SOC 2 Tipo II y CSA STAR Nivel 1.
• Datos obtenidos exclusivamente de información disponible públicamente.

Opciones gratuitas:

• Prueba gratuita disponible para probar tanto la API SERP como Deep Lookup.

Precios:

• Precios flexibles con modelos de pago por uso/pago por resultado y suscripción:
  • API SERP: desde 1,50 $ por cada 1000 resultados.
  • Deep Lookup: 1,00 $ por registro coincidente (incluye 10 columnas de enriquecimiento).

2. Exa

Exa es un motor de búsqueda nativo de IA diseñado para proporcionar a los LLM y a los agentes de IA contenido web estructurado y de alta calidad. Su punto final de API de búsqueda admite consultas neuronales y basadas en incrustaciones, y devuelve resúmenes, textos completos o resúmenes eficientes en cuanto a tokens. La API admite la recuperación rápida, la extracción de contenido y las respuestas estructuradas.

➡️ Ideal para: Proporcionar resúmenes, fragmentos destacados o texto completo optimizados específicamente para el consumo de LLM con eficiencia de tokens.

Tipo:

• Solución comercial con API alojadas y algunos componentes de código abierto (SDK y un servidor MCP).
• Enfoque de búsqueda que combina métodos neuronales con indexación tradicional para un consumo LLM optimizado.

Fuentes de datos:

• Índices de búsqueda propios de Exa, que abarcan personas, empresas, código, artículos de investigación, noticias, tuits y sitios personales.
• Rastreo web en tiempo real para obtener contenido actualizado cuando sea necesario.

Escalabilidad e infraestructura:

• Admite flujos de trabajo en tiempo real, como autocompletar y sugerencias en vivo.
• Limitado a 5 consultas por segundo, con niveles de alto volumen que ofrecen límites de velocidad personalizados y acuerdos de nivel de servicio (SLA).

Rendimiento:

• Admite una latencia inferior a 200 ms para obtener resultados más rápidos.
• Los modos de salida eficientes en tokens (destacados, texto, resumen) reducen el uso de tokens hasta 10 veces.
• Índices especializados disponibles para búsquedas de alta precisión sobre personas, empresas y código.
• Resultados con una precisión del 94 %.

Integraciones:

• SDK disponibles para Python y JavaScript.
• Los marcos de agentes y IA compatibles incluyen LangChain, LlamaIndex, CrewAI, OpenAI SDK/Tool Calling, Vercel AI SDK y Google Sheets.
• Servidor MCP de código abierto disponible para integraciones simplificadas de agentes de IA.

Cumplimiento normativo:

• Certificado SOC 2 Tipo II.
• Opciones de retención de datos cero y SSO para un acceso seguro del equipo.

Opciones gratuitas:

• 10 $ en créditos gratuitos.

Precios:

• Precios de pago por uso basados en solicitudes, páginas o tareas (por ejemplo: entre 5 y 25 $ por cada 1000 solicitudes de búsqueda, dependiendo del tipo de búsqueda).
• Los planes empresariales ofrecen precios personalizados, descuentos por volumen, moderación a medida y acuerdos de nivel de servicio (SLA) dedicados.

3. Cohere Rerank

Cohere es una empresa de IA especializada en potentes modelos y soluciones que ayudan a las empresas a automatizar procesos, capacitar a los empleados y convertir datos fragmentados en información útil. Para la búsqueda semántica, ofrece dos API que exponen sus modelos Embed y Rerank. Estos permiten la incrustación de texto y la búsqueda multimodal, multilingüe y sensible al comportamiento.

➡️ Ideal para: gestionar la relevancia semántica en varios idiomas y tipos de documentos mixtos.

Tipo:

• Plataforma de IA comercial, con SDK de código abierto.
• Proporciona una API de búsqueda semántica de tipo base de datos basada en incrustaciones de texto y un modelo Rerank para la búsqueda sensible al comportamiento y al contexto.

Fuentes de datos:

• Conjuntos de datos proporcionados por los usuarios en más de 100 idiomas, incluyendo texto no estructurado y documentos de modalidad mixta (por ejemplo, texto, imágenes, PDF).

Escalabilidad e infraestructura:

• Implementación basada en la nube a través de la plataforma Cohere o implementaciones privadas (VPC o locales).

Rendimiento:

• Los modelos de incrustación capturan el significado semántico más allá de la coincidencia de palabras clave.
• Admite ventanas de contexto grandes (128 000 tokens para Embed, 32 768 para Rerank).
• Los modelos Rerank aplican la atención cruzada para una clasificación detallada, lo que mejora la relevancia en consultas complejas.

Integraciones:

• SDK para Python, Typescript, Java y Go.
• Integraciones con LangChain y LlamaIndex.
• Se integra con Elasticsearch, MongoDB, Redis, Haystack, OpenSearch, Vespa, Chroma, Qdrant, Weaviate, Pinecone y Milvus.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con SOC 2 Tipo II.
• Cumple con la norma ISO 27001.
• Cumple con el RGPD, la CCPA y los requisitos esenciales cibernéticos del Reino Unido.
• Cumple con HIPAA.

Opciones gratuitas:

• Clave API de prueba gratuita disponible para experimentación.

Precios:

• Incrustado: 0,12 $ por cada millón de tokens (texto) o 0,47 $ por cada millón de tokens (imágenes).
• Rerank 4 Fast: 2,00 $ por cada 1000 búsquedas.
• Rerank 4 Pro: 2,50 $ por cada 1000 búsquedas.
• Las implementaciones empresariales y privadas tienen precios personalizados (contáctanos para obtener más información).

4. Firecrawl Search

Firecrawl es una plataforma de Scraping web y extracción de datos web basada en IA con un núcleo de código abierto. Proporciona múltiples puntos finales, incluida una API de búsqueda. Esto le permite realizar búsquedas web y extraer instantáneamente los resultados en Markdown o JSON limpios y listos para LLM. Maneja páginas renderizadas con JavaScript, PDF y sitios web completos, admite la extracción estructurada impulsada por IA y acelera los flujos de trabajo de RAG y búsqueda semántica.

➡️ Ideal para: Obtener datos de sitios web modernos, PDF y páginas renderizadas con JavaScript.

Tipo:

• API comercial con componentes de código abierto, incluyendo un servidor MCP, una versión de código abierto y SDK.
• Enfoque basado en SERP (de un motor de búsqueda no revelado) que combina la búsqueda web con la extracción automatizada de contenido.

Fuentes de datos:

• Páginas web públicas recuperadas mediante búsqueda web en tiempo real.
• Los datos se obtienen y extraen directamente de los sitios web de destino en el momento de la solicitud.

Escalabilidad e infraestructura:

• Límites de concurrencia claramente definidos por plan, que van desde 2 hasta más de 150 solicitudes simultáneas.
• Los planes Scale y Enterprise ofrecen acuerdos de nivel de servicio (SLA) dedicados y configuraciones personalizadas.

Rendimiento:

• Admite salidas estructuradas en JSON, Markdown y HTML optimizadas para el uso de LLM.
• Gestiona automáticamente las páginas renderizadas con JavaScript.
• Tasa de éxito de cobertura del 77,2 %.
• Puntuación F1 de calidad de 0,638.
• 3387 s de latencia P95.

Integraciones:

• Integraciones con marcos de agentes y automatización como LangChain, LlamaIndex, CrewIA, Flowise, Langflow, Dify, CamelIA y SourceSync.ai.
• Se puede utilizar a través del servidor MCP de código abierto.
• Proporciona un SDK de Python, un SDK de Node.js y una CLI.

Cumplimiento:

• El plan Enterprise incluye retención de datos cero, SSO y seguridad avanzada.

Opciones gratuitas:

• Plan gratuito con 500 créditos únicos.

Precios:

• Planes por suscripción:
  • Plan gratuito: Nivel gratuito único con 500 créditos.
  • Afición: 19 $/mes + créditos adicionales a 9 $ por cada 1000 créditos extra.
  • Estándar: 99 $/mes + créditos adicionales a 47 $ por cada 35 000 créditos extra.
  • Crecimiento: 399 $/mes + créditos adicionales a 177 $ por cada 175 000 créditos extra.
• Planes Scale:
  • Escala: 749 $ al mes con 1 000 000 de créditos.
  • Empresa: créditos y precios personalizados.

5. Meilisearch

Meilisearch es un motor de búsqueda flexible de código abierto. Se puede integrar en sitios web y aplicaciones para ofrecer resultados relevantes con una configuración mínima. Su API de búsqueda semántica permite realizar consultas basadas en IA y admite la búsqueda híbrida, que combina enfoques basados en texto completo y vectores. Con SDK para múltiples idiomas, implementación en la nube o autohospedada, tolerancia a errores tipográficos, búsqueda multimodal y almacenamiento vectorial, le permite crear experiencias de búsqueda inteligentes y de alto rendimiento.

➡️ Ideal para: Equipos que desean una solución de motor de búsqueda semántico de código abierto con escalabilidad opcional gestionada en la nube.

Tipo:

• Solución Rust de código abierto con más de 55 estrellas en GitHub, con una oferta comercial en la nube.
• API de búsqueda semántica basadas en bases de datos con incrustaciones vectoriales y búsqueda híbrida de palabras clave y semántica.

Fuentes de datos:

• Funciona con conjuntos de datos proporcionados por el usuario y cargados en la instancia de Meilisearch.

Escalabilidad e infraestructura:

• Depende completamente de usted con la versión de código abierto.
• La versión en la nube ofrece una infraestructura totalmente gestionada y escalable horizontalmente con escalado automático de servidores, alta disponibilidad y métricas en tiempo real.

Rendimiento:

• Consultas de búsqueda en múltiples formatos (texto, imagen, sonido, vídeo) con una latencia inferior a 50 ms.
• Búsqueda híbrida semántica y por palabras clave con tolerancia a errores tipográficos para una alta precisión.
• 99,9 % de tiempo de actividad garantizado en la versión Cloud.

Integraciones:

• Integraciones oficiales para aplicaciones Laravel, JavaScript genérico y React.
• Integraciones oficiales de Langchain.
• SDK para .NET, Dart, Golang, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Rust y Swift para simplificar la integración de API.
• Compatibilidad con modelos integrados como OpenAI y Hugging Face.

Cumplimiento normativo:

• Cumplimiento del RGPD.
• Cumple con SOC 2 Tipo II.

Opciones gratuitas:

• La versión de código abierto es gratuita.
• Meilisearch Cloud ofrece una prueba gratuita de 14 días.

Precios:

• Los planes basados en el uso de Mailisearch Cloud comienzan en 30 $ al mes o planes personalizados basados en recursos.
• Edición empresarial autohospedada disponible mediante presupuesto personalizado.

6. Shaped

Shaped es un motor de relevancia nativo de IA que abre la puerta a búsquedas, feeds y recomendaciones personalizadas. Le ofrece opciones para gestionar múltiples fuentes de datos, ajustar modelos y aprovechar la infraestructura modular para sistemas de búsqueda y recomendación. Su API de búsqueda semántica combina el aprendizaje profundo con la reclasificación basada en el comportamiento para ofrecer resultados específicos para cada usuario.

➡️ Ideal para: Alimentar feeds, descubrir productos y clasificar contenidos en los que la relevancia depende del contexto del usuario.

Tipo:

• Plataforma comercial de búsqueda semántica nativa de IA con reclasificación basada en el comportamiento, con SDK de código abierto.
• Enfoque de API de búsqueda semántica basada en bases de datos/incrustación de vectores con búsqueda semántica híbrida basada en el comportamiento del usuario.

Fuentes de datos:

• Funciona con conjuntos de datos proporcionados por los usuarios.
• Se integra con fuentes externas, incluidas bases de datos populares.

Escalabilidad e infraestructura:

• Infraestructura basada en la nube con arquitectura modular que se adapta automáticamente al volumen de solicitudes.
• Admite más de 1000 consultas por segundo.

Rendimiento:

• Búsqueda semántica basada en el comportamiento, diseñada para ofrecer resultados personalizados y sensibles al contexto.

Integraciones:

• SDK disponibles para JavaScript y Python.
• Conectores para plataformas populares de análisis y bases de datos (Segment, Amplitude, BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Snowflake).

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD, SOC 2 y HIPAA para empresas.

Opciones gratuitas:

• Plan gratuito con 300 $ al mes de uso gratuito.

Precios:

• Starter: 300 $ al mes de uso gratuito.
• Estándar: uso mínimo de 500 $ al mes (incluye uso de pago por uso para las capas de datos, inteligencia y consultas).
• Enterprise: precios personalizados (contáctanos para obtener más información).

7. Búsqueda semántica de Typesense

Typesense es un motor de búsqueda de código abierto y alto rendimiento diseñado para ofrecer velocidad y facilidad de uso. Entre los muchos escenarios que cubre, también se encuentra la búsqueda semántica, incluso a través de la API en su versión en la nube. Esta función admite la búsqueda por palabras clave y vectores en un único flujo de trabajo, basándose en incrustaciones generadas con modelos integrados o externos. El resultado es una experiencia de búsqueda tolerante a los errores tipográficos y basada en el significado, muy adecuada para aplicaciones de IA y sistemas RAG.

➡️ Ideal para: aplicaciones que requieren un control estricto de la lógica de clasificación combinando señales léxicas y semánticas.

Tipo:

• Motor de búsqueda de código abierto con una oferta comercial en la nube (Typesense Cloud).
• Búsqueda semántica basada en bases de datos que utiliza incrustaciones vectoriales y admite la búsqueda híbrida por palabras clave y semántica.

Fuentes de datos:

• Funciona con conjuntos de datos vectoriales preparados para IA proporcionados por el usuario e indexados en colecciones de Typesense.
• Las incrustaciones se pueden generar utilizando modelos de aprendizaje automático integrados o servicios externos como OpenAI, PaLM API o Vertex IA.

Escalabilidad e infraestructura:

• En la versión de código abierto, la escalabilidad es gestionada íntegramente por el usuario.
• La versión en la nube proporciona clústeres dedicados sin límites en cuanto a registros u operaciones, y ofrece memoria configurable, vCPU, alta disponibilidad y aceleración GPU opcional para grandes Conjuntos de datos.

Rendimiento:

• Paginación, búsqueda de k vecinos más cercanos, umbrales de distancia y reordenación híbrida opcional para una puntuación completa de los resultados.
• Posibilidad de lograr búsquedas de baja latencia y alto rendimiento, dependiendo de la configuración del clúster.

Integraciones:

• Admite incrustaciones de OpenAI, PaLM y Vertex IA.
• Integraciones con LangChain.
• API oficiales de Typesense para JavaScript, PHP, Python y Ruby, con bibliotecas de clientes mantenidas por la comunidad para Go, .NET, Java, Rust, Dart, Perl, Swift, Clojure y Elixir.

Cumplimiento normativo:

• Informe SOC 2 Tipo II y HIPAA BAA disponibles a través de planes de soporte de pago.

Opciones gratuitas:

• Siempre disponible a través de una versión de código abierto.
• Typesense Cloud ofrece una asignación gratuita.

Precios:

• Precios basados en el uso para clústeres (por ejemplo, 0,03 $/hora por memoria, 0,09 $/GB por ancho de banda saliente).
• Hay planes de soporte empresarial adicionales disponibles para usuarios de nivel superior.

Conclusión

En este artículo, ha aprendido qué es una API de búsqueda semántica, cómo funciona y los principales casos de uso que admite. Hay muchos proveedores en línea, pero no todos merecen la pena. Aquí hemos analizado algunas de las principales API de búsqueda semántica para ayudarle a tomar una decisión informada.

Entre los proveedores comparados, Bright Data destaca por varias razones:

• API SERP: acceda a resultados de búsqueda de usuarios reales a gran escala en los principales motores de búsqueda, con opciones de integración en sistemas de IA para admitir implementaciones de búsqueda semántica.
• Deep Lookup: un motor de búsqueda basado en IA que se puede consultar a través de una API para descubrir empresas, profesionales y entidades mediante consultas complejas, y que ofrece resultados estructurados y procesables.

Estas soluciones cubren ambos tipos de API de búsqueda semántica: basadas en SERP para resultados de búsqueda en vivo y de alta variabilidad, y basadas en datos web para consultas históricas y ricas en contexto.

Lo que hace que Bright Data sea especialmente notable es su infraestructura de nivel empresarial, respaldada por una red de Proxies de 150 millones de IP, un tiempo de actividad del 99,99 % y una tasa de éxito del 99,99 %. En combinación con un soporte prioritario 24/7, una entrega de datos flexible y salidas JSON/Markdown, la búsqueda de datos web semánticos a gran escala se vuelve sencilla.

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Preguntas frecuentes

API de búsqueda semántica frente a API SERP: ¿cuál es la diferencia?

Las API de búsqueda semántica recuperan información (normalmente de un conjunto de datos determinado) basándose en el significado y el contexto, a menudo utilizando incrustaciones y similitud vectorial. Por su parte, las API SERP extraen los resultados directamente de los motores de búsqueda, basándose en clasificaciones basadas en palabras clave.

API de búsqueda semántica frente a API de incrustaciones: ¿cuál es la diferencia?

Las API de búsqueda semántica utilizan incrustaciones para identificar y clasificar la información relevante basándose en el significado. Por el contrario, las API de incrustaciones solo generan representaciones vectoriales del texto, dejando la recuperación, la clasificación y la lógica de búsqueda en manos del desarrollador. Por lo tanto, los sistemas de API de búsqueda semántica pueden basarse en las API de incrustaciones, pero estas últimas no proporcionan una funcionalidad de búsqueda semántica completa.

¿Cómo se crea un sistema RAG con una API de búsqueda semántica?

Los pasos principales para crear un sistema RAG agencial con una API de búsqueda semántica consisten en dar acceso a la API como herramienta a un agente de IA. Cuando un usuario formula una pregunta, el agente puede determinar si ya conoce la respuesta o si necesita realizar una búsqueda, llamando a la API según sea necesario. A continuación, los resultados recuperados se introducen en el sistema agencial, lo que le permite generar respuestas más precisas. Para obtener una guía detallada, consulte nuestro tutorial sobre la creación de un sistema RAG agencial.

¿Cuál es la diferencia entre la búsqueda semántica y la búsqueda vectorial?

La búsqueda semántica y la búsqueda vectorial están relacionadas, pero son distintas. La búsqueda vectorial recupera contenido basándose en la similitud numérica en el espacio de incrustación, sin comprender la intención. La búsqueda semántica se basa en la búsqueda vectorial interpretando el significado, el contexto y las relaciones de la consulta, y clasificando los resultados por relevancia.