Поиск по данным (RAG)16 компаний
16 компаний, 16 обойдено. Медианная оценка идентичности - 83 из 100. Строки идут по готовности; не оценённые - в конце.
16 компаний · 16 обойдено · последний обход 2026-09-16
83/100
медиана
По готовности
- #1
Cohere
cohere.comProvides generative language models and retrieval optimization for enterprise AI applications.
боты частично✓ llms.txt92/100
#1 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #2
Unstructured
unstructured.ioConverts unstructured documents into clean structured data for AI applications.
боты пущены— llms.txt87/100
#2 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #3
LangChain
langchain.comBuilds and deploys agents with observability, evaluation, and monitoring tools.
боты пущены— llms.txt81/100
#3 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #4
Pinecone
pinecone.ioStores and retrieves vector embeddings at scale for retrieval-augmented generation and agent knowledge systems.
боты частично✓ llms.txt76/100
#4 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #5
Qdrant
qdrant.techStores and searches vectors at scale with metadata filtering, hybrid search, and reranking.
боты пущены✓ llms.txt76/100
#5 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #6
Jina AI
jina.aiConverts URLs to markdown and provides multimodal embeddings and reranking for search and retrieval systems.
боты пущены— llms.txt74/100
#6 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #7
Reducto
reducto.aiParses documents into structured data with layout preservation, table extraction, and bounding box citations.
боты пущены✓ llms.txt74/100
#7 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #8
LlamaIndex
llamaindex.aiParses and extracts structured data from complex documents using agentic OCR and layout-aware processing.
боты пущены— llms.txt70/100
#8 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #9
Zilliz
zilliz.comManages vector data for AI applications with real-time search, discovery, and analytics on a single platform.
боты частично✓ llms.txt70/100
#9 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #10
Chiri
chiri.aiEmbeds engineering teams to build production AI applications and agents integrated with your existing software and data.
боты пущены✓ llms.txt67/100
#10 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #11
turbopuffer
turbopuffer.comVector and full-text search database built on object storage, scaling to 256TB per index with sub-10ms latency.
боты пущены✓ llms.txt63/100
#11 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #12
Weaviate
weaviate.ioVector database that stores, indexes, and searches high-dimensional vectors for retrieval-augmented generation and semantic search.
боты частично✓ llms.txt63/100
#12 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #13
Vectara
vectara.comBuilds retrieval-augmented generation agents with policy enforcement and hallucination detection across on-premises, VPC, and SaaS deployments.
боты частично— llms.txt59/100
#13 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #14
Voyage AI
voyageai.comGenerates embeddings and reranks search results to improve retrieval quality for unstructured data.
боты пущены— llms.txt49/100
#14 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #15
Chroma
chroma.comManufactures optical filters and beamsplitters for imaging, spectroscopy, and scientific applications.
боты частично— llms.txt40/100
#15 из 16 в категории Поиск по данным (RAG) - #16
LlamaParse
llamaparse.comСтрока ещё не написана.
боты пущены— llms.txt36/100
#16 из 16 в категории Поиск по данным (RAG)
Как читать строку
- обход
- Прочитано краулером: HTTP и разбор, без вызова модели. Каждая строка, каждую неделю.
- замер
- Полный прогон анализатора, вопросы четырём движкам. Показан только там, где компания согласилась.
Может ли поисковый движок найти этот сайт, распознать и процитировать? Четыре части, каждую читает обход, каждая показана рядом с итогом.
Сущность 25 · Машиночитаемость 35 · Доступ для поиска 20 · След 20
Часть, которую не читали, исключается, и итог пересчитывается на прочитанное. Она никогда не считается нулём.