Show HN: Scry、輻輳課金付きプログラマブルインターネット検索

Scryを紹介します。ClickHouse上の500TB NVMeインターネットインデックスで、ほぼ任意の読み取り専用SQLと一部のDatalogを実行できます。私は輻輳ベースのマイクロオークション価格設定でリソース競合の問題を扱います。容量がある場合、サービスは非商用利用では無料です。 こんにちは。2026年です。私たちはシミュレートされたショウジョウバエの脳をBeat Saberで遊ぶように訓練していますが、インターネット（再）検索を、私たちが何もできないブラックボックス（自然言語 -> ブラックボックス -> ランキングリスト/要約）に閉じ込められたままにしなければならないのでしょうか？ リレーショナルデータベースと少しのSQLで実現される非常に高度なことを行おうとする試みには長い歴史があります。それらには重力があり、苦い教訓があります。汎用的な機械学習トレーニング方法のスケーリングと同様です。多くの、多くの情報製品が、基本的に巨大なリアルタイムOLAPデータベースと、優れたSQL+Datalog+ベクトル+Jevなどのクエリを書く最先端LLMから構築できることを意味します。 Google検索、Tavily、Exaは、本質的に、あなたが提供をいとわないエージェントのコンテキストを、そのインデックスの小さなサブセットにマッピングするという問題を抱えています。あなたは非常に困難な問題に対して固定コストを支払いますが、その困難さには分布があり、それは彼らがあなたを助けるために予算化されたコンピューティングを使い果たしたときに、あなたがその欠点を被ることを意味します。 それらのアルゴリズムは呼び出し元には不透明であり、ユーザー制御はほとんどありません。また、レキシカル+Jevレシピのように、最先端のAIビルダーを選択するために信頼する検索レシピを共同で改善する真剣な機会もありません。 さらに、検索企業はテキストからSQLへの変換さえ追求していません（何社かが私に話しました）...彼らは2024年の苦痛なテキストからSQLへの日々の中で決断を下しました。彼らは単に早すぎたのです。 楽しんでいただければ幸いです。私は、より多くのデータに対して、差別化されたハードウェア上でこのパラダイムをスケーリングすることに意欲を持っていますので、私が披露できる説得力のあるユースケースやクエリがあれば、大いに感謝されます！