Muito obrigado pelo seu comentário! Concordo, inicialmente, foi desafiador compreender como utilizar o ElasticEnterprise para essa finalidade. A resposta veio através de experimentos, testes e MUITOS questionamentos ao Carlos (nome carinhoso que dou ao chatGPT), onde percebi que o machine learning oferece a possibilidade de "recompensar" ou "punir" sites dentro do algoritmo. Isso abre portas para aprimorar a qualificação das buscas de maneira inovadora.

Ao indexar o TabNews (para fins de teste), percebi que a busca inicialmente direcionava para um artigo específico, deixando o próprio site do TabNews para a segunda posição. No entanto, conseguimos ajustar a precisão da busca, aplicando boosts em campos específicos como "domain", "headings" e "title". Essa abordagem possibilita que resultados específicos ganhem destaque na busca, proporcionando uma experiência mais refinada.

Uma ideia futura envolve a implementação de machine learning para analisar o tempo que o usuário gasta em uma página e em qual resultado ele clica. Se o usuário demorar mais de 5 segundos e tende a clicar no terceiro ou quarto resultado, podemos atribuir um boost a esse resultado, indicando que é mais relevante do que o primeiro. Além disso, podemos explorar a criação de um sistema de pontuação (Scores) para aprimorar ainda mais essa abordagem.

Agradeço novamente por compartilhar essas ideias e sugestões! Vamos estar sempre em busca de inovações para oferecer a melhor experiência de busca possível. 🚀