Tuve la idea dolorosa de construir un buscador desde cero y pensé que sería sencillo. La realidad fue otra: es muy difícil. Sigo inmerso en el proceso y quiero compartir los bloqueos, los errores y los dolores de cabeza de ensamblar un crawler, un parser, un indexador y un frontend que más o menos funcionen como Google, pero mucho peor.
La arquitectura que creí sensata era modular para que cada componente funcionara de forma independiente y pudiera escalar por separado. La estructura aproximada fue: un crawler en Python que rascara páginas web, un parser en Go para extraer HTML y texto útil, un indexador en Go para construir el índice de búsqueda, una API de búsqueda en Python para gestionar consultas, un frontend en Vue.js para que los usuarios escribieran sus consultas y PostgreSQL para almacenar metadatos. Sonó limpio hasta que la práctica golpeó fuerte.
El crawler en Python fue la primera sorpresa. Pensé que con requests y BeautifulSoup bastaría. No fue así. Manejar robots.txt es más enrevesado de lo esperado, encontré bucles infinitos rastreando el mismo sitio una y otra vez, algunas páginas bloquean crawlers a menos que falsees cabeceras y la limitación de tasa puede derribar tu red local si te pasas. El crawling expone multitud de casos borde; ahora entiendo por qué grandes empresas invierten millones en mantener sus crawlers.
Elegí Go para el parsing buscando mejor rendimiento y concurrencia, pero resultó más trabajoso de lo previsto. Las bibliotecas de HTML en Go son básicas y, aunque rápidas, hacen que lidiar con HTML roto sea una pesadilla. Además, cambiar constantemente entre Python y Go añade fricción al desarrollo.
El indexado en Go fue otra fuente de complicaciones. La tokenización en múltiples idiomas obliga a decisiones tempranas: ¿soportar japonés ahora mismo? la respuesta fue no. Almacenamiento eficiente de índices invertidos, consultas que no provoquen escaneos completos en PostgreSQL y la gestión de memoria son desafíos reales. Muchas soluciones ya existentes como ElasticSearch o Meilisearch resuelven estos problemas, pero rehacerlas es instructivo aunque costoso en tiempo.
El manejo de consultas de búsqueda es donde estoy atascado actualmente. Balancear el scoring de relevancia plantea preguntas: usar TF-IDF, BM25 o simplemente devolver coincidencias sin orden coherente. La paginación parece fácil hasta que te das cuenta de que las consultas deben mantenerse consistentes entre recargas. Implementé la API con FastAPI por ser moderna y rápida, pero la convivencia entre código asíncrono en Python y el indexador en Go genera fricciones: cada pequeño cambio obliga a reiniciar todo el entorno para verificar la comunicación. Problemas como CORS, serialización JSON y llamadas bloqueantes a la base de datos aparecen en el peor momento. Hoy por hoy los resultados son aleatorios a lo sumo y si buscas Python a veces encuentras entradas sobre cocina. Lo llamo búsqueda creativa.
El frontend con Vue.js ha sido, sorprendentemente, la parte más sencilla. Construir la barra de búsqueda y la página de resultados es satisfactorio. El frontend sencillamente pone en evidencia las debilidades del backend: no hay nada más desmoralizante que introducir una consulta y ver que tu propio proyecto falla.
PostgreSQL me encanta, pero decidir qué almacenar en la base de datos frente a qué mantener en índices en memoria ha sido complicado. He rehecho el esquema varias veces. El full-text search de Postgres es útil, pero integrarlo con mi indexador en Go añade complejidad.
Lecciones aprendidas hasta ahora: el search es difícil de verdad. La optimización prematura mata el impulso. Probablemente no hacía falta usar Go tan pronto para parsing e indexado. La web es caótica y los crawlers te enseñan cuán rotos están muchos sitios. Está bien apoyarse en gigantes: ElasticSearch, Solr y Meilisearch existen por una razón.
Sigo luchando con hacer el indexado lo suficientemente rápido sin consumir excesiva memoria, con una puntuación de relevancia que no parezca aleatoria y con una comunicación fluida entre módulos Python, Go, Postgres y Vue. También lucho con la motivación; a veces pienso que habría sido más fácil construir una aplicación de tareas.
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Si estás pensando en construir un buscador, hazlo por el aprendizaje y no por la expectativa de competir con grandes motores en un fin de semana. Y si prefieres centrarte en tu negocio mientras un equipo con experiencia se encarga de la arquitectura, la seguridad y la inteligencia aplicada, en Q2BSTUDIO podemos acompañarte desde el diseño hasta el despliegue y la operación.
En resumen: la experiencia ha sido frustrante pero increíblemente educativa. La próxima vez tal vez utilice componentes existentes antes de reinventar la rueda, o al menos tendré a mano un equipo con experiencia en software a medida, inteligencia artificial y servicios en la nube para no caer en los mismos errores.
