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Zortex Indra：您的第二智能。

您的第二智能。

您的生活分散在十几个应用程序中。您的电子邮件知道您承诺了什么，您的日历知道您下周会在哪里，您的笔记、文件和消息各自保存着同一个故事的一部分。您使用的任何AI都无法看到所有这些。

Zortex Indra 将这些碎片整合到您自己的计算机上。 它连接您已使用的应用程序，并了解其中人物、项目和计划之间的联系。然后，您选择的任何 AI 都可以从该上下文中工作。询问您自己的生活并获得带有来源的答案，或者要求它采取下一步行动。

Zortex Indra 即将登陆 Windows 和 macOS。抢先体验免费。

询问你自己的生活。

像询问一位一直在场的同事那样询问。Indra 会找到包含答案的电子邮件、消息和会议，并向您展示每个部分来自何处。

以下示例使用一个虚构人物的演示帐户。

“我这周是怎么过的？” Indra 会汇总您日历和时间跟踪器中的时间，并显示每个时间属于哪个客户。

“我承诺了什么但还没做？” Indra 会找到您在消息和电子邮件中做出的承诺，并显示每个承诺已等待了多长时间。

“我有一个月没和谁说话了？” Indra 会检查每个客户的每个收件箱和聊天记录，并列出那些已安静下来的。

它为您服务。

当答案是任务时，Indra可以在您已链接的应用程序中执行下一步：起草后续邮件，打开您需要的文件。它只在您要求时才采取行动，并且每个行动都会留下收据，说明它做了什么以及基于什么。

“给这三个人起草一份签到。” Indra 会写下您与该人的最后一次对话中的每条消息，供您发送。

“打开海港角信件。” Indra 会找到最新草稿并打开它，并说明其出现的原因：客户已询问两次。

每项操作都列出了所做的事情及其来源记录。

一个世界，所有应用。

大多数助手每次都从零开始。Indra 维护着你世界的实时地图：你与谁合作，你在做什么，已经决定了什么，以及什么仍然悬而未决。你链接的每个应用程序都会添加到同一张地图中，当一个应用程序中的某些内容发生变化时，地图也会随之变化。

您链接的每个应用程序都会将其人员、项目和对话添加到同一个世界。

由您持有。

您的世界存在于您的计算机上。您决定每个AI可以看到什么，并且您可以随时删除任何内容。当您的计算机关闭时，云访问（用于访问您的世界）是您的选择。您的数据绝不会用于训练AI模型。

基准

每一个好的答案都始于找到正确的片段。我们测量了五个公共问答基准（每个基准 1,000 个问题）的这两个步骤，并将 Indra 与其他方法在相同问题上进行了比较。

Indra 的答案在所有五种方法中得分最高。在查找证据方面，它在四种方法中领先，在 NQ 方面，它比最好的方法落后 0.11 分。

答案质量 (QA F1) · 2WikiMultiHopQA
0102030405060708090100 85.28 Indra 61.5 NV-Embed-v2 71.0 HippoRAG 2 75.3 PropRAG 78.06 SAG

需要来自两篇维基百科文章事实的问题。

答案质量 (QA F1) · NQ
0102030405060708090100 68.96 Indra 61.9 NV-Embed-v2 63.3 HippoRAG 2 62.5 PropRAG

人们在 Google 搜索中输入的真实问题。

答案质量 (QA F1) · PopQA
0102030405060708090100 71.01 Indra 55.7 NV-Embed-v2 56.2 HippoRAG 2 56.4 PropRAG

关于人物、地点和事物的问题，其中许多鲜为人知。

答案质量 (QA F1) · HotpotQA
0102030405060708090100 83.71 Indra 75.3 NV-Embed-v2 75.5 HippoRAG 2 76.1 PropRAG 79.66 SAG

需要来自两篇或更多文章事实的问题。

答案质量 (QA F1) · MuSiQue
0102030405060708090100 73.07 Indra 45.7 NV-Embed-v2 48.6 HippoRAG 2 53.9 PropRAG 61.15 SAG

将两到四个事实串联起来的问题。

查找证据 (Recall@5) · 2WikiMultiHopQA
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100% 96.57% Indra 76.5% NV-Embed-v2 90.4% HippoRAG 2 94.1% PropRAG 93.34% SAG

需要来自两篇维基百科文章事实的问题。

查找证据 (Recall@5) · NQ
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100% 77.89% Indra 75.4% NV-Embed-v2 78.0% HippoRAG 2 77.9% PropRAG

人们在 Google 搜索中输入的真实问题。

查找证据 (Recall@5) · PopQA
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100% 70.70% Indra 51.0% NV-Embed-v2 51.7% HippoRAG 2 56.2% PropRAG

关于人物、地点和事物的问题，其中许多鲜为人知。

查找证据 (Recall@5) · HotpotQA
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100% 97.95% Indra 94.5% NV-Embed-v2 96.3% HippoRAG 2 97.4% PropRAG 96.50% SAG

需要来自两篇或更多文章事实的问题。

查找证据 (Recall@5) · MuSiQue
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100% 82.54% Indra 69.7% NV-Embed-v2 74.7% HippoRAG 2 78.3% PropRAG 80.36% SAG

将两到四个事实串联起来的问题。

答案质量，QA F1（越高越好）

方法 NQ PopQA MuSiQue 2Wiki HotpotQA
因陀罗 68.96 71.01 73.07 85.28 83.71
NV-Embed-v2 61.9 55.7 45.7 61.5 75.3
HippoRAG 2 63.3 56.2 48.6 71.0 75.5
PropRAG 62.5 56.4 53.9 75.3 76.1
SAG — — 61.15 78.06 79.66

检索，召回率@5 (%)

方法 NQ PopQA MuSiQue 2Wiki HotpotQA
因陀罗 77.89 70.70 82.54 96.57 97.95
NV-Embed-v2 75.4 51.0 69.7 76.5 94.5
HippoRAG 2 78.0 51.7 74.7 90.4 96.3
PropRAG 77.9 56.2 78.3 94.1 97.4
SAG — — 80.36 93.34 96.50
2026

脚注

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