Publicado em 30 de junho de 2026, o paper propõe organizar sistemas de recuperação de informação com índices, modelos e inferência nos dispositivos dos usuários, deixando serviços remotos como opcionais.
O paper “As We May Search” propõe uma abordagem local-first para recuperação de informação: índices, modelos e inferência ficam nos dispositivos dos usuários, enquanto serviços remotos são opcionais. Seu framework organiza decisões de arquitetura de retrieval em torno da privacidade e de outras dimensões, com foco em engenheiros que avaliam sistemas que lidam com dados sensíveis.
A publicação informa a proposta e seu escopo, mas não apresenta, no material disponível, resultados experimentais ou medidas de desempenho. Para avaliar as afirmações, consulte o paper original e verifique seus critérios, exemplos e evidências. Se usar IA para estudá-lo ou aplicar suas ideias, evite inserir dados sensíveis da organização; use exemplos fictícios ou anonimizados e siga a política interna de dados.