Keenable
Keenable est une infrastructure indépendante de recherche web pour agents et laboratoires d'IA, offrant des API à faible latence pour des résultats récents, la récupération de contenu de page nettoyé, et la recherche à un instant donné. Conçu pour un nombre élevé de requêtes par seconde, une capacité dédiée, et un déploiement cloud ou sur site pour supporter l'inférence en production.
Vue d’ensemble
Les agents émettent des requêtes de recherche, reçoivent des liens classés avec scores et extraits, puis récupèrent le contenu nettoyé des pages pour étayer les réponses ou construire des fenêtres contextuelles. Time Machine ancre la récupération à un query_time choisi, permettant des chaînes de raisonnement reproductibles, des audits et des évaluations alors que le web évolue en temps réel.
Fonctionnalités Clés
Keenable convient aux équipes d'ingénierie qui déploient des systèmes de génération augmentée par la recherche, de navigation agentique, de copilotes de recherche et de systèmes de surveillance nécessitant une recherche stable et auditable. Les laboratoires d'IA, fournisseurs d'inférence et équipes plateformes d'entreprise peuvent l'intégrer comme backend géré, évitant la complexité du crawling web, de la déduplication, des workflows de fraîcheur et du classement. Les développeurs bénéficient d'une performance prévisible pour les évaluations, tests A/B et revues de conformité, notamment lorsque la reproductibilité temporelle via Time Machine est requise.
- Récupérez des résultats web classés avec métadonnées depuis un index volumineux continuellement mis à jour.
- Récupérez le texte normalisé des pages pour citation, re-classement, résumé et ancrage de modèles.
- Ancrez les recherches à des instantanés historiques grâce au paramètre query_time pour des expériences reproductibles.
- Montez en charge avec un nombre élevé de requêtes par seconde grâce à une capacité dédiée et un débit prévisible.
- Déployez en cloud ou sur site pour répondre aux exigences de résidence des données.
Points Forts
Différenciateurs et Points d'Attention
Inscrivez-vous dans la Console pour obtenir une clé API, puis intégrez l'API Search pour les liens classés et le point de terminaison Fetch Page Content pour le texte normalisé. Utilisez Time Machine en ajoutant un paramètre query_time lorsque vous avez besoin de sorties reproductibles et ancrées dans l'historique. Le Builder Tier Agent est uniquement cloud, offre une allocation gratuite de 100 000 requêtes et une tarification à l'usage. Le Frontier Tier débloque une capacité dédiée, un RPS soutenu plus élevé et un déploiement cloud ou sur site. La documentation inclut les paramètres des endpoints et des exemples de requêtes pour permettre aux équipes de prototyper rapidement avant de passer en production.
Un backend de recherche prêt pour la production qui privilégie la latence, l'échelle et la reproductibilité temporelle plutôt que le marketing tape-à-l'œil.
Premiers Pas
Keenable se distingue comme un backend de recherche web ciblé pour les systèmes IA : index volumineux, faible latence, capacité prévisible et modèle temporel natif pour la reproductibilité. Les équipes évitent d'exploiter des crawlers et parseurs, s'appuient sur des API cohérentes et évoluent de quotas gratuits pour développeurs à des RPS dédiés. Si vous cherchez un compromis coût-qualité maîtrisé et un ancrage vérifiable sur des pages en évolution, Keenable est une solution pragmatique.
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Keenable
Keenable est développé par une équipe d'infrastructure de recherche dirigée par Andrey Styskin (ex-CEO Search & Ads chez Yandex ; Directeur Web Infra chez Amazon AGI) et Matthias Petri (ex-Principal Applied Scientist chez Amazon AGI). L'équipe a auparavant créé le service de grounding web d'Alexa et un index de trillions de tokens pour la recherche à grande échelle.
Keenable fournit un backend de recherche web de qualité production spécialement conçu pour les agents LLM et les plateformes d'inférence. Un index volumineux et continuellement enrichi (plus de 100 milliards de documents) avec une latence p95 inférieure à 250 ms sur la côte Est des États-Unis permet des workflows réactifs et fiables à grande échelle. Les développeurs utilisent l'API Search pour récupérer des résultats classés et leurs métadonnées, puis l'API Fetch Page Content pour extraire le texte normalisé des pages afin de citer, référencer ou reclasser. Time Machine ajoute un paramètre query_time, permettant aux équipes de rechercher des instantanés historiques et de reproduire les réponses au fil des évolutions des pages. La capacité est disponible en cloud partagé pour les développeurs ou en capacité dédiée Frontier avec un RPS plus élevé, un débit prévisible, et un déploiement cloud ou sur site. Les comparaisons publiques sur le benchmark NEEDLE mettent en avant un profil coût-qualité adapté à un usage à fort volume. Keenable mise sur des API stables, une fiabilité opérationnelle et une tarification simple pour que les équipes puissent déployer des systèmes augmentés par la recherche sans gérer leur propre crawler, index ou système de classement.
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