Trie para autocomplete
Busca sugestões por prefixo enquanto a pessoa digita, sem percorrer todos os termos do índice.
Projeto de recuperação de informação
Do documento bruto ao resultado relevante.
Este projeto implementa um motor de busca em Python e Flask para demonstrar como estruturas de dados, ranqueamento e uma interface web trabalham juntas.
Fluxo de uma busca
- Pré-processamento: normaliza o texto e remove stopwords em português.
- Índice invertido: localiza rapidamente os documentos que contêm cada termo.
- Ranqueamento: usa TF-IDF normalizado e similaridade do cosseno.
- Apresentação: mostra trechos, termos destacados e links para os documentos.
Decisões de engenharia
JSON para persistência
O índice é legível, não executa código ao ser carregado e a Trie é reconstruída em memória.
Interface e API
A interface HTML e a API JSON compartilham a mesma regra de ranqueamento para evitar resultados inconsistentes.
Qualidade contínua
Testes cobrem o motor e as rotas Flask, enquanto o GitHub Actions os executa a cada alteração enviada.
O que este projeto demonstra
Modelagem de dados, algoritmos de busca, normalização de texto, desenvolvimento web, API REST, testes automatizados e integração contínua.
Experimentar a busca