Une méthode de recherche d'informations utilisant la recherche fédérée regroupe les résultats des requêtes provenant de nombreuses sources d'informations. La recherche fédérée permet aux utilisateurs d'envoyer une seule requête à plusieurs systèmes et d'obtenir des résultats de tous ces systèmes, qu'il s'agisse de sources de données sur site ou de fournisseurs de services en nuage. Il n'est donc plus nécessaire d'interroger chaque système individuellement. Le mot fédérer signifie "joindre ensemble" ou "unir".
Certains programmes de recherche fédérée sont capables d'intégrer des recherches provenant de sources fédérées et non fédérées. Dans un tel scénario, l'application de recherche fédérée crée des index pour les sources non fédérées et les recherche en même temps que les index natifs des sources d'information fédérées. Cette recherche fédérée hybride utilise des index d'interrogation qui sont des instantanés des sources de données et sont mis à jour régulièrement.
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Vous pouvez également faire référence à la recherche fédérée en tant que recherche distribuée (également connue sous le nom de recherche intégrée croisant les bases de données), recherche universelle (également connue sous le nom de recherche universelle), ou même recherche multi-bases de données.
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Un moteur de recherche fédéré envoie des requêtes à plusieurs sources simultanément. L'utilisateur obtient ainsi des résultats en temps réel provenant de toutes les sources de données pertinentes. Les résultats des requêtes peuvent être intégrés de sorte qu'ils apparaissent comme s'ils provenaient d'une seule source, ou ils peuvent être affichés dans des sections distinctes de la même page de résultats de recherche (SERP). En général, les moteurs de recherche fédérés utilisent des interfaces de programmation d'applications (API) pour accéder à plusieurs sources de données et un code connecteur pour renvoyer les résultats des requêtes de manière cohérente. Cependant, il peut parfois être difficile de classer des résultats provenant de différentes sources en temps réel. Cela nécessite l'application de plusieurs algorithmes prédictifs, un concept connu sous le nom d'apprentissage profond.