Recuperação (RAG)16 empresas
16 empresas, 16 lidas. A mediana de identidade é 83 em 100. As linhas vão por prontidão; as ainda sem avaliação ficam no fim.
16 empresas · 16 varridas · última varredura 2026-09-16
83/100
mediana
Por prontidão
- #1
Cohere
cohere.comProvides generative language models and retrieval optimization for enterprise AI applications.
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#1 de 16 em Recuperação (RAG) - #2
Unstructured
unstructured.ioConverts unstructured documents into clean structured data for AI applications.
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#2 de 16 em Recuperação (RAG) - #3
LangChain
langchain.comBuilds and deploys agents with observability, evaluation, and monitoring tools.
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#3 de 16 em Recuperação (RAG) - #4
Pinecone
pinecone.ioStores and retrieves vector embeddings at scale for retrieval-augmented generation and agent knowledge systems.
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#4 de 16 em Recuperação (RAG) - #5
Qdrant
qdrant.techStores and searches vectors at scale with metadata filtering, hybrid search, and reranking.
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#5 de 16 em Recuperação (RAG) - #6
Jina AI
jina.aiConverts URLs to markdown and provides multimodal embeddings and reranking for search and retrieval systems.
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Reducto
reducto.aiParses documents into structured data with layout preservation, table extraction, and bounding box citations.
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#7 de 16 em Recuperação (RAG) - #8
LlamaIndex
llamaindex.aiParses and extracts structured data from complex documents using agentic OCR and layout-aware processing.
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Zilliz
zilliz.comManages vector data for AI applications with real-time search, discovery, and analytics on a single platform.
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#9 de 16 em Recuperação (RAG) - #10
Chiri
chiri.aiEmbeds engineering teams to build production AI applications and agents integrated with your existing software and data.
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#10 de 16 em Recuperação (RAG) - #11
turbopuffer
turbopuffer.comVector and full-text search database built on object storage, scaling to 256TB per index with sub-10ms latency.
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#11 de 16 em Recuperação (RAG) - #12
Weaviate
weaviate.ioVector database that stores, indexes, and searches high-dimensional vectors for retrieval-augmented generation and semantic search.
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#12 de 16 em Recuperação (RAG) - #13
Vectara
vectara.comBuilds retrieval-augmented generation agents with policy enforcement and hallucination detection across on-premises, VPC, and SaaS deployments.
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#13 de 16 em Recuperação (RAG) - #14
Voyage AI
voyageai.comGenerates embeddings and reranks search results to improve retrieval quality for unstructured data.
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#14 de 16 em Recuperação (RAG) - #15
Chroma
chroma.comManufactures optical filters and beamsplitters for imaging, spectroscopy, and scientific applications.
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#15 de 16 em Recuperação (RAG) - #16
LlamaParse
llamaparse.comLinha ainda não escrita.
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#16 de 16 em Recuperação (RAG)
Como ler uma linha
- varrido
- Lido por um crawler: HTTP e parsing, sem chamada a modelo. Todas as linhas, toda semana.
- medido
- A execução completa do analisador, perguntada a quatro motores. Mostrada só onde a empresa concordou.
Um motor de busca consegue encontrar, resolver e citar este site? Quatro partes, cada uma lida pela varredura, cada uma mostrada ao lado do total.
Entidade 25 · Legível por máquina 35 · Acesso de recuperação 20 · Pegada 20
Uma parte que nunca foi lida fica de fora e o total é recalculado sobre o que foi. Nunca conta como zero.