Открытый ИИ-поисковик в духе Perplexity: ответы с источниками, генеративные интерфейсы на Vercel AI SDK — свой поисковый движок за один деплой.
Поисковый движок с векторным поиском: классический полнотекстовый и семантический поиск в одном запросе, отказоустойчивый кластер за минуты.
Мгновенный поиск с опечатками из коробки: движок, который понимает опечатки, синонимы и ранжирование без настройки — для сайтов и приложений.
Поиск Meilisearch внутри ИИ-ассистента: выполнение поисковых запросов и управление индексами через MCP.
ИИ-ассистент для вашей библиотеки Zotero: поиск по коллекциям, чтение аннотаций и управление источниками через MCP.
RAG-система для научных статей с цитируемыми ответами: ищет по литературе, собирает контекст и отвечает со ссылками на конкретные работы.
Открытая Perplexica — альтернатива Perplexity: поиск с LLM, локальные модели через Ollama, фокусные режимы и ответы со ссылками.
Открытая альтернатива Perplexity: поисковик на базе LLM с поддержкой XAI, OpenAI и Groq — красивый интерфейс и прозрачные ответы со ссылками.
MCP-сервер Exa: нейросетевой поиск по смыслу, поиск похожих страниц и автоматическое получение контента для ИИ-агентов.
Агент глубокого поиска по своим данным от создателей Milvus: раскладывает вопрос на подзапросы, ищет в векторной БД и синтезирует развёрнутый ответ со ссылками.
Мультиязычный OCR-инструментарий от Baidu: распознавание, таблицы, штампы и формулы — с серверным и мобильным развёртыванием.
Точный OCR и анализ макета документов на 90+ языках: распознаёт текст, таблицы, колонки и читает порядок чтения.
Открытая реализация глубокого исследования в стиле OpenAI от LangChain: многошаговый агент с промежуточными отчётами и цитатами.
MCP-сервер на базе Docling: агенты конвертируют сложные документы в чистый Markdown и структурированные данные.
Популярный инструмент для академической работы с ИИ: перевод и объяснение PDF-статей, генерация LaTeX и рецензирование.
Утилита Microsoft для конвертации файлов в Markdown: PDF, Office, аудио и изображения — единый текстовый формат для LLM.
Система Стэнфорда для генерации Википедия-подобных статей: агенты задают вопросы, ищут источники и пишут структурированные обзоры.
Автономный исследователь: планирует поиск, просматривает десятки источников и собирает подробный отчёт с цитатами.
Приватный ChatGPT для ваших документов: всё работает локально — ни один байт не покидает вашу машину.
Корпоративный поиск с ИИ поверх всех рабочих приложений: Slack, Drive, Jira, Confluence — единые ответы с цитатами.