26 октября 2026 года Nace AI выпустила Drex for Search — поисковый слой для документов, рассчитанный на работу с ИИ-агентами. Он предназначен для поиска подтверждений в больших наборах файлов и может подключаться к агентам через CLI, SDK, MCP или REST. Для разработчиков это ещё один способ дать агенту доступ к корпоративным документам, но приведённые показатели пока следует рассматривать как оценки производителя. О запуске и результатах сообщает MarkTechPost.
Поиск как последовательность решений
По описанию Nace AI, Drex for Search применяет её модели принятия решений к поиску: система последовательно сужает область от папки и файла до раздела, страницы, таблицы или столбца. К языковой модели затем передаются отобранные фрагменты; ответы, как сообщает публикация, сопровождаются ссылкой на файл и страницу, строку либо минуту записи.
Такой подход рассчитан не только на поиск по тексту. Среди примеров, которые приводит компания, — ответ в таблице, требующий нескольких переходов между файлами, или информация в отсканированном PDF. Публикация указывает поддержку PDF и сканов, электронных таблиц, документов, презентаций, аудио и видео. Это описание возможностей, а не независимая проверка качества обработки каждого типа файла.
Что показывают заявленные оценки
На BrowseComp-Plus, наборе из 830 вопросов для многошагового поиска по примерно 100 тысячам фиксированных веб-документов, Nace AI сообщает о точности 92,05% с GPT-5 и в среднем 12,61 поискового вызова на вопрос. По таблице, приведённой в статье, это второе место среди 86 записей. Результат Drex выше по точности, чем у следующих перечисленных систем, но не является максимальным в таблице.
Для OfficeQA Pro компания приводит оценки девяти сочетаний агента и модели на 133 вопросах по бюллетеням Министерства финансов США. По данным Nace AI, которые передаёт MarkTechPost, точность с Drex выросла на 6%, число ходов агента сократилось на 62%, потребление токенов — на 56%, а скорость увеличилась в 2,3 раза. Это показатели теста производителя, а не гарантия такого же выигрыша на документах или задачах конкретной организации.
Где можно развернуть систему
MarkTechPost перечисляет управляемое облако Nace AI, выделенное облако, собственные аккаунты AWS или Azure, а также локальное и изолированное развёртывание. Доступ описан через консоль Nace и инструменты для командной строки, Python, TypeScript и MCP. В статье также говорится о рабочих пространствах с отдельными индексами и возможности хранить файлы в собственном S3 или Azure Blob; режим нулевого хранения указан для варианта с собственным хранилищем.
Подробная цена и полные условия доступа в публикации не приведены. В ней нет и независимой проверки результатов: сравнения и места в рейтингах представлены со ссылкой на оценки Nace AI. Поэтому организациям, выбирающим поисковый слой для агентной системы, эти цифры дают ориентир для дальнейшей оценки, но не заменяют испытания на собственных документах и проверку условий развёртывания.
