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Exa-D: Next-Link Prediction y recuperación estructurada a escala web

A partir del 13 de enero de 2026, Exa ha desplegado Exa-D, un rediseño fundamental de su pipeline de datos. La arquitectura abandona los scripts de scraping codificados manualmente en favor de un Grafo de Dependencias donde las columnas base (datos en ingesta) y las columnas derivadas (incrustaciones, extracciones) evolucionan de forma independiente 📑. Esto garantiza que los agentes de IA eviten cálculos redundantes y accedan a estados web almacenados en caché y recuperables en miles de nodos del Exacluster 📑.

Infraestructura central y modalidades de recuperación

Exa-D prioriza el contexto legible por máquina sobre los resúmenes legibles por humanos, ofreciendo endpoints especializados para diversas necesidades de agentes autónomos.

• Exa Fast (Rey de la latencia): Alcanza tiempos de respuesta inferiores a 350 ms mediante el uso de índices neuronales optimizados, lo que lo convierte en la opción principal para RAG en tiempo real en entornos de baja latencia 📑.
• Integración remota de MCP: Soporte nativo para el servidor remoto mcp.exa.ai, permitiendo que herramientas como Cursor, Claude Code y agentes GPT-5 accedan a la web mediante un protocolo estandarizado y seguro sin configuración local 📑.
• Indexación basada en dependencias: Las definiciones de columnas de Exa-D (p. ej., Tokenizer: str → Tensor) imponen garantías de tipo, asegurando que las señales derivadas, como extracciones estructuradas, sean siempre consistentes con el último rastreo base 🧠.

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Investigación con agentes y integridad de datos

El marco está diseñado para gestionar el ruido de la web moderna al tiempo que proporciona procedencia verificable para el grounding de LLM.

• Next-Link Prediction: A diferencia de los motores de palabras clave, Exa está entrenado para predecir el enlace más relevante en el que un humano haría clic a continuación, lo que resulta en coincidencias conceptuales que la búsqueda semántica estándar suele pasar por alto 📑.
• Websets y búsqueda de personas: Capas de filtrado potentes para extraer conjuntos de datos masivos y estructurados (p. ej., perfiles de LinkedIn, documentación técnica) directamente en formatos JSON/tabulares para su ingesta en bases de datos 📑.
• Retención cero de datos (ZDR): La seguridad de nivel empresarial garantiza que las consultas de los agentes y los fragmentos recuperados nunca se almacenen, cumpliendo con los estándares SOC2 y GDPR para 2026 📑.

Directrices de evaluación

Los equipos técnicos deben priorizar los siguientes pasos de validación:

• Eficiencia del grafo de dependencias: Evaluar la velocidad de recuperación de campos derivados en Exa-D al procesar consultas multicolo para verificar la eficiencia de la nueva capa de caché 🧠.
• Latencia de MCP remoto: Comparar el rendimiento del servidor alojado mcp.exa.ai frente a implementaciones locales de MCP para determinar la sobrecarga de la invocación remota de herramientas en bucles de alta frecuencia 📑.
• Recuperación conceptual: Probar la lógica de 'Next-Link' con consultas oscuras y de alta intención (p. ej., «Encontrar un artículo científico que refute la afirmación del superconductor a temperatura ambiente de 2025») para validar la precisión semántica 📑.