Exa

Exa-D: Next-Link Prediction и структурированный поиск веб-масштаба

По состоянию на 13 января 2026 года Exa внедрила Exa-D — фундаментальную переработку своей конвейерной архитектуры данных. Новая архитектура отходит от жестко закодированных скриптов парсинга в пользу графа зависимостей, где базовые колонки (ингестированные данные) и производные колонки (эмбеддинги, извлечения) развиваются независимо 📑. Это гарантирует, что ИИ-агенты избегают избыточных вычислений и получают доступ к кэшированным, восстанавливаемым состояниям веба на тысячах узлов Exacluster 📑.

Базовая инфраструктура и модальности извлечения

Exa-D ставит приоритет на машиночитаемый контекст, а не на человекочитаемые сводки, предлагая специализированные эндпоинты для различных потребностей агентов.

• Exa Fast (Лидер по задержке): Достигает времени отклика менее 350 мс за счет оптимизированных нейронных индексов, что делает его основным выбором для RAG в условиях низкой задержки 📑.
• Интеграция с удаленным MCP: Нативная поддержка удаленного сервера mcp.exa.ai, позволяющая инструментам вроде Cursor, Claude Code и GPT-5 агентам получать доступ к вебу через стандартизированный защищенный протокол без локальной настройки 📑.
• Индексация на основе зависимостей: Определения колонок Exa-D (например, Токенизатор: str → Tensor) обеспечивают гарантии типов, гарантируя, что производные сигналы, такие как структурированные извлечения, всегда согласованы с последним базовым сканированием 🧠.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Агентные исследования и целостность данных

Фреймворк создан для работы с шумами современного веба, обеспечивая проверяемое происхождение данных для заземления LLM.

• Next-Link Prediction: В отличие от ключевых движков, Exa обучается предсказывать наиболее релевантную ссылку, по которой кликнет человек, что приводит к концептуальным совпадениям, которые часто упускает стандартный семантический поиск 📑.
• Websets и поиск людей: Мощные слои фильтрации для извлечения крупных структурированных наборов данных (например, профили LinkedIn, техническая документация) напрямую в форматах JSON/Таблицы для ингестии в базы данных 📑.
• Zero Data Retention (ZDR): Корпоративная безопасность гарантирует, что запросы агентов и извлеченные фрагменты никогда не сохраняются, соответствуя стандартам SOC2 и GDPR на 2026 год 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим командам следует уделить приоритетное внимание следующим шагам валидации:

• Эффективность графа зависимостей: Проведите бенчмарк скорости извлечения производных полей в Exa-D при обработке многоколоночных запросов для проверки эффективности нового слоя кэширования 🧠.
• Задержка удаленного MCP: Сравните производительность размещенного сервера mcp.exa.ai с локальными реализациями MCP, чтобы определить накладные расходы удаленного вызова инструментов в высокочастотных циклах 📑.
• Концептуальный отзыв: Протестируйте логику «Next-Link» на неочевидных, нагруженных интентом запросах (например, «Поиск научной статьи, опровергающей заявление о сверхпроводниках при комнатной температуре 2025 года») для проверки семантической точности 📑.