Keenable SELECT: Web-Suche per SQL statt teurer LLM-Token
Keenable SELECT: an agent that searches the web in SQL
Keenable SELECT ist ein MCP-Server, der Web-Recherche in eine einzige DuckDB-SELECT-Abfrage verwandelt. Statt zehn Links und langen LLM-Antworten durchsucht ein Aufruf über 1.000 Seiten, filtert mit exakten WHERE-Klauseln ohne LLM-Kosten und extrahiert Felder mit einem kleinen LLM-Aufruf pro Zeile. Semantische Operatoren wie WEB_SEARCH, SEM_EXTRACT und SEM_MATCH laufen innerhalb normaler SQL-Abfragen. Ein Forschungsagent schreibt eigene Abfragen, ein Berichtsagent erstellt daraus HTML-Berichte mit Sandbox-Python und Screenshots. Die Showcase-Seite zeigt fertige Berichte samt vollständigem Verlauf.
Eine traditionelle Websuche gibt einem Agenten zehn Links. Der Agent muss dann jede Seite lesen und die Antwort aus teuren Token aufbauen. SELECT verlagert diese Arbeit in die Abfrage.
- simonw
Angenommen, das stimmt, ist das Diagramm, das die Wechsel zwischen verschiedenen KI-Labors zeigt, ziemlich interessant: https://select.keenable.ai/r/frontier-ai-researcher-moves-si... Es deutet darauf hin, dass Meta AI, als es anfing, diese Multi-Millionen-Dollar-Gehälter zu zahlen, 12 von OpenAI, 5 von DeepMind, 2 von Thinking Machines Lab und niemanden von Anthropic bekam. (Unten gibt es einen Kleingedruckt-Haftungsausschluss zur Genauigkeit: "Dieser Bericht wurde automatisch von Keenable SELECT auf Anfrage eines Benutzers aus den hier verlinkten öffentlich zugänglichen Webquellen generiert. Keenable überprüft, verifiziert oder befürwortet dessen Inhalt nicht und gibt keine Zusicherung hinsichtlich Richtigkeit, Vollständigkeit oder Aktualität; KI-basierte Extraktion kann Fehler enthalten.")
- embedding-shape
"Ein Nutzer, inigyou, hat im August 2026 ganz Hacker News übertroffen – 3.344 Kommentare, 4,4× so viele wie der Zweitplatzierte" – https://select.keenable.ai/artifacts/MarIEMVi6t63M4qovQ2cVw. Die Eingabeaufforderung war "Welcher Benutzer auf Hacker News hat im August 2026 die meisten Kommentare abgegeben?". Schien ziemlich schnell zu sein, nutzte vernünftige Quellen, die Ergebnisse ergeben Sinn, ziemlich gute Arbeit von den Leuten, die das gebaut haben :) Einige andere: – "Welche Website/Domain war am beliebtesten auf der Startseite von Hacker News ..." – https://select.keenable.ai/artifacts/SITl-y08FZxJLnif_c_fSw (scheint auf den ersten Blick vernünftig) – "Wie hat sich die Stimmung von PG auf Hacker News zwischen 2010 und 2026 verändert?" – https://select.keenable.ai/artifacts/pmW5bxWt4t1CgniaF8kBeg (weniger gut, zu wenig Daten gefunden, trotzdem mit einer Analyse fortgefahren) Ich wünschte, es gäbe eine Möglichkeit, die Anfragen abzubrechen/abzubrechen/zu bearbeiten, da ich, wie viele von euch, immer noch menschlich bin und daher manchmal Fehler mache, aber ich merke sie, wenn auch manchmal etwas zu spät.
- spullara
Ich liebe es zu sehen, wie Leute mit Sachen wie YQL (https://en.wikipedia.org/wiki/Yahoo_Query_Language) experimentieren; die Nutzung all der KI-Sachen erhöht definitiv die Leistungsfähigkeit.