Recuperación (RAG)16 empresas
16 empresas, 16 rastreadas. La mediana de identidad es 83 de 100. Las filas van por preparación; las aún sin valorar, al final.
16 empresas · 16 rastreadas · último rastreo 2026-09-16
83/100
mediana
Por preparación
- #1
Cohere
cohere.comProvides generative language models and retrieval optimization for enterprise AI applications.
bots en parte✓ llms.txt92/100
#1 de 16 en Recuperación (RAG) - #2
Unstructured
unstructured.ioConverts unstructured documents into clean structured data for AI applications.
bots dentro— llms.txt87/100
#2 de 16 en Recuperación (RAG) - #3
LangChain
langchain.comBuilds and deploys agents with observability, evaluation, and monitoring tools.
bots dentro— llms.txt81/100
#3 de 16 en Recuperación (RAG) - #4
Pinecone
pinecone.ioStores and retrieves vector embeddings at scale for retrieval-augmented generation and agent knowledge systems.
bots en parte✓ llms.txt76/100
#4 de 16 en Recuperación (RAG) - #5
Qdrant
qdrant.techStores and searches vectors at scale with metadata filtering, hybrid search, and reranking.
bots dentro✓ llms.txt76/100
#5 de 16 en Recuperación (RAG) - #6
Jina AI
jina.aiConverts URLs to markdown and provides multimodal embeddings and reranking for search and retrieval systems.
bots dentro— llms.txt74/100
#6 de 16 en Recuperación (RAG) - #7
Reducto
reducto.aiParses documents into structured data with layout preservation, table extraction, and bounding box citations.
bots dentro✓ llms.txt74/100
#7 de 16 en Recuperación (RAG) - #8
LlamaIndex
llamaindex.aiParses and extracts structured data from complex documents using agentic OCR and layout-aware processing.
bots dentro— llms.txt70/100
#8 de 16 en Recuperación (RAG) - #9
Zilliz
zilliz.comManages vector data for AI applications with real-time search, discovery, and analytics on a single platform.
bots en parte✓ llms.txt70/100
#9 de 16 en Recuperación (RAG) - #10
Chiri
chiri.aiEmbeds engineering teams to build production AI applications and agents integrated with your existing software and data.
bots dentro✓ llms.txt67/100
#10 de 16 en Recuperación (RAG) - #11
turbopuffer
turbopuffer.comVector and full-text search database built on object storage, scaling to 256TB per index with sub-10ms latency.
bots dentro✓ llms.txt63/100
#11 de 16 en Recuperación (RAG) - #12
Weaviate
weaviate.ioVector database that stores, indexes, and searches high-dimensional vectors for retrieval-augmented generation and semantic search.
bots en parte✓ llms.txt63/100
#12 de 16 en Recuperación (RAG) - #13
Vectara
vectara.comBuilds retrieval-augmented generation agents with policy enforcement and hallucination detection across on-premises, VPC, and SaaS deployments.
bots en parte— llms.txt59/100
#13 de 16 en Recuperación (RAG) - #14
Voyage AI
voyageai.comGenerates embeddings and reranks search results to improve retrieval quality for unstructured data.
bots dentro— llms.txt49/100
#14 de 16 en Recuperación (RAG) - #15
Chroma
chroma.comManufactures optical filters and beamsplitters for imaging, spectroscopy, and scientific applications.
bots en parte— llms.txt40/100
#15 de 16 en Recuperación (RAG) - #16
LlamaParse
llamaparse.comAún sin línea escrita.
bots dentro— llms.txt36/100
#16 de 16 en Recuperación (RAG)
Cómo leer una fila
- rastreado
- Leído por un crawler: HTTP y parsing, sin llamada a un modelo. Todas las filas, cada semana.
- medido
- La ejecución completa del analizador, preguntada a cuatro motores. Se muestra solo donde la empresa aceptó.
¿Puede un motor de búsqueda encontrar, resolver y citar este sitio? Cuatro partes, cada una leída por el rastreo, cada una mostrada junto al total.
Entidad 25 · Legible por máquina 35 · Acceso de recuperación 20 · Huella 20
Una parte que nunca se leyó queda fuera y el total se recalcula sobre lo leído. Nunca cuenta como cero.