O primeiro passo é ler o artigo que introduziu o Google ao mundo. Este documento é uma referência fundamental no campo de crawlers de web e motores de busca.

http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html

Python, sendo a linguagem usada nos primeiros crawlers do Google, é uma escolha adequada para o desenvolvimento de crawlers de web.

Ao construir crawlers, a limitação não está na velocidade da linguagem de programação, mas sim na espera por respostas da rede. Portanto, uma linguagem "mais rápida" não vai trazer benefícios significativos. A melhor abordagem para melhorar a eficiência do crawling não é mudar a linguagem, mas sim usar um cluster de crawlers distribuídos. Isso vai aumentar significativamente a velocidade e a abrangência do processo de crawling.

A inteligência artificial pode ser usada após o processo de crawling para gerar sumários das páginas, gerar listas de sinônimos e listar todas as entidades nomeadas reconhecidas. Esses processos podem enriquecer os dados coletados, tornando a busca mais eficiente. Em vez de buscar correspondência direta no texto original da página, pode ser mais eficaz e útil buscar similaridade nos textos gerados pela IA.

Finalmente, tenho dúvias sobre o uso do ElasticSearch, ele é uma ferramenta poderosa que abstrai muitas das complexidades envolvidas no armazenamento, indexação e recuperação de grandes volumes de dados. Embora isso seja vantajoso em termos de facilidade de uso, é limitador na compreensão dos processos subjacentes e na customização destes para suas necessidades: indexar a web inteira.

Por exemplo, o ElasticSearch usa o BM25, um algoritmo de ranking sofisticado, para determinar a relevância dos documentos em relação a uma consulta. No entanto, ele faz isso de forma opaca, sem permitir que o usuário explore e entenda plenamente todas as nuances e complexidades desse algoritmo. Para construir um motor de busca que seja verdadeiramente personalizado e otimizado, é crucial entender e possivelmente modificar tais algoritmos de acordo com suas necessidades.

Compreender como armazenar e indexar muitos terabytes de dados de forma eficiente é fundamental no desenvolvimento de sistemas de busca. O ElasticSearch gerencia essas tarefas de maneira eficaz, mas também mantém os detalhes internos ocultos, como a estrutura de índices e o gerenciamento de arquivos. Esse conhecimento oculto pode ser essencial para otimizar o desempenho e a eficácia de um sistema de busca, especialmente quando lidamos com requisitos específicos ou desafios únicos de indexar toda a Web.