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REPOGEO 报告 · LITE

run-llama/sec-insights

默认分支 main · commit a9b6da0f · 扫描时间 2026/5/29 13:48:18

星标 2,600 · Fork 691

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 run-llama/sec-insights 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

2 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Emphasize 'reference architecture' and 'production-ready example' in the README's opening

    原因：

    当前
    SEC Insights uses the Retrieval Augmented Generation (RAG) capabilities of LlamaIndex to answer questions about SEC 10-K & 10-Q documents.
    复制粘贴的修复
    SEC Insights is a full-stack, production-ready reference application demonstrating Retrieval Augmented Generation (RAG) with LlamaIndex. It answers questions about SEC 10-K & 10-Q documents, serving as a robust template for building your own real-world generative AI applications.
  • mediumcomparison#2
    Add a 'Comparison to Alternatives' section to clarify its role versus traditional search engines

    原因：

    复制粘贴的修复
    Compared to traditional search engines like Elasticsearch or Solr, SEC Insights offers a complete, full-stack RAG application for semantic Q&A and insight extraction from documents, rather than just keyword search and indexing. It provides the full LLM orchestration, citation, and user interface for a ready-to-deploy solution.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 run-llama/sec-insights
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
Azure Cognitive Search
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Azure Cognitive Search · 被推荐 2 次
  2. Amazon OpenSearch Service · 被推荐 2 次
  3. elastic/elasticsearch · 被推荐 1 次
  4. apache/solr · 被推荐 1 次
  5. opensearch-project/OpenSearch · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to build a production-ready application for querying large document sets?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Elasticsearch (elastic/elasticsearch)
    2. Apache Solr (apache/solr)
    3. OpenSearch (opensearch-project/OpenSearch)
    4. Azure Cognitive Search
    5. Amazon OpenSearch Service
    6. MongoDB Atlas Search

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 run-llama/sec-insights。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are good full-stack reference architectures for generative AI applications?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers
    2. Hugging Face Diffusers
    3. Hugging Face Inference Endpoints
    4. TGI (Text Generation Inference)
    5. Hugging Face Datasets
    6. LangChain
    7. LlamaIndex
    8. Gradio
    9. Streamlit
    10. Pinecone
    11. Weaviate
    12. ChromaDB
    13. Amazon Bedrock
    14. Anthropic Claude
    15. AI21 Labs Jurassic
    16. Amazon Titan
    17. Amazon SageMaker
    18. Amazon EC2
    19. Amazon ECS
    20. Amazon EKS
    21. AWS Step Functions
    22. Amazon S3
    23. Amazon OpenSearch Service
    24. Amazon Aurora
    25. pgvector
    26. AWS Amplify
    27. Next.js
    28. React
    29. Amazon DynamoDB
    30. Amazon RDS
    31. Google Cloud Vertex AI
    32. Gemini
    33. PaLM 2
    34. Google Kubernetes Engine (GKE)
    35. Cloud Run
    36. Google Cloud Workflows
    37. Google Cloud Storage
    38. Google Cloud AlloyDB AI
    39. Google Cloud Vector Search
    40. Firebase
    41. Google Cloud Firestore
    42. Google Cloud SQL
    43. Azure OpenAI Service
    44. GPT-4
    45. DALL-E 3
    46. Azure Machine Learning
    47. Azure Kubernetes Service (AKS)
    48. Azure Container Apps
    49. Azure Logic Apps
    50. Azure Data Factory
    51. Azure Blob Storage
    52. Azure Cognitive Search
    53. Azure Database for PostgreSQL
    54. Azure Static Web Apps
    55. Azure Cosmos DB
    56. Azure SQL Database
    57. FastAPI
    58. PyTorch
    59. TensorFlow
    60. Llama.cpp
    61. vLLM
    62. Triton Inference Server
    63. Apache Airflow
    64. Prefect
    65. MinIO
    66. Qdrant
    67. Milvus
    68. PostgreSQL
    69. MongoDB
    70. Redis
    71. Vercel AI SDK
    72. OpenAI
    73. Anthropic
    74. PlanetScale

    AI 推荐了 74 个替代方案，却始终没点名 run-llama/sec-insights。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of run-llama/sec-insights?
    pass
    AI 明确点名了 run-llama/sec-insights

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts run-llama/sec-insights in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 run-llama/sec-insights

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo run-llama/sec-insights solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 run-llama/sec-insights

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 run-llama/sec-insights 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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