llmsmap.ru

Независимый технический аудит

deepset.ai

deepset.ai

Итоговая оценка ИИ-оптимизации

Сводный результат по всем сигналам аудита.

70из 100Средне
Проверка ИИ-оптимизации: 21.07.2026Публичные технические данные

Итоговая оценка ИИ-оптимизации

Насколько deepset.ai оптимизирован для работы с ИИ

70/100

deepset (deepset.ai) получил 70/100 по результатам автоматического технического аудита готовности к работе с ИИ. Файл llms.txt доступен, llms-full.txt не найден, ai.txt не найден. Анализ robots.txt показал: явно разрешено ИИ-ботов — 0, заблокировано — 0, объявлено sitemap — 1. Полнота разметки главной страницы — 40%; типы Schema.org не обнаружены, OpenGraph-тегов — 4. Результаты соответствуют публичным ответам сайта на момент проверки 2026-07-21T08:39:29.962Z.

Контекст итоговой оценки

Файл llms.txt доступен и содержит 1 836 токенов. Расширенный llms-full.txt не найден, поэтому подробный контекст агенту придётся собирать из обычных страниц. Отдельный ai.txt не обнаружен; это не обязательная часть предлагаемого формата llms.txt, но такой файл может явно описать политику обучения, цитирования и автоматического доступа.

robots.txt доступен. Из 11 отслеживаемых ИИ-ботов 11 не заблокированы. Объявлено карт сайта: 1. На главной не обнаружена Schema.org-разметка. OpenGraph-тегов найдено 4, расчётная полнота публичной разметки — 40%. Без сущностей и связей ИИ сложнее однозначно определить организацию, продукт и канонические страницы.

Мобильный профиль Lighthouse дополняет аудит: производительность 26/100, доступность 90/100, технические практики 81/100, SEO 100/100 и экспериментальная готовность браузерных агентов 57/100. Эти данные входят в итоговую оценку ИИ-оптимизации с ограниченным весом: они дополняют, но не заменяют проверку llms.txt, robots.txt и машинной разметки.

Подтверждённые сильные стороны

  • llms.txt доступен
  • Объявлено sitemap: 1

Приоритетные улучшения

  1. 1Добавить llms-full.txt с расширенным контекстом ключевых разделов.
  2. 2Добавить JSON-LD для организации, сайта и основных сущностей.
  3. 3Дополнить OpenGraph и канонические метаданные главной страницы.
  4. 4Сократить задержки мобильного рендера и занятость основного потока.
Токены llms.txt1 836
Токены llms-full.txt
ai.txt
sitemap.xml

Технический профиль Google Lighthouse

Замер мобильной версии. Экспериментальная категория Google Agentic Browsing показана отдельно и не заменяет итоговую оценку ИИ-оптимизации от llmsmap.

Мобильная версия · Lighthouse
26

Производительность

90

Доступность

81

Технические практики

100

Техническое SEO

57

Работа браузерных агентов

Что означают результаты

Производительность мобильной версии — 26/100; самый крупный видимый блок появился за 6.5 s, а суммарная блокировка основного потока составила 1,750 ms. Показатель смещения макета — 0.167. Основной поток выполняет JavaScript, рассчитывает расположение элементов и рисует страницу: пока он занят, интерфейс хуже реагирует и на действия человека, и на команды браузерного агента.

Доступность получила 90/100, технические практики — 81/100, SEO — 100/100. Экспериментальная категория Agentic Browsing получила 57/100. Она отражает сигналы, которые Google сейчас проверяет для программных агентов, и не заменяет итоговую оценку ИИ-оптимизации от llmsmap.

1

Освободить основной поток и ускорить первый экран

Разделите длинные JavaScript-задачи, отложите необязательные скрипты и критические стили, уменьшите цепочки блокирующих запросов. Это ускорит появление основного контента и позволит интерфейсу раньше принимать действия.

2

Сократить код, который загружается без пользы

Удалите неиспользуемые CSS и JavaScript, загружайте тяжёлые виджеты по необходимости и ограничьте сторонние скрипты. Меньший объём кода снижает нагрузку на устройство и количество фоновой работы.

3

Оптимизировать изображения и порядок их загрузки

Отдавайте изображения в подходящем размере и современном формате, заранее приоритизируйте главный визуальный блок, а контент ниже первого экрана загружайте лениво.

4

Сократить сетевые задержки

Уменьшите время ответа сервера, лишние редиректы и повторные загрузки; настройте сжатие, кеширование и ранние соединения только с действительно важными источниками.

FCP4.5 s

Первый контент

LCP6.5 s

Главный блок

CLS0.167

Стабильность

TBT1,750 ms

Блокировка

SI8.9 s

Скорость экрана

Расшифровка показателей
FCP · Первый контент
Когда на экране появился первый текст или изображение.
LCP · Главный блок
Когда отрисовался самый крупный видимый элемент первого экрана.
CLS · Стабильность
Насколько сильно элементы неожиданно смещались при загрузке; меньше — лучше.
TBT · Блокировка
Сколько времени основной поток не мог быстро ответить на действие.
SI · Скорость экрана
Насколько быстро видимая область страницы заполнилась контентом.
21.07.2026Lighthouse 13.4.0Мобильный профиль

Проверки ИИ-оптимизации

Машиночитаемые файлы, правила краулинга, обнаружение страниц и разметка главной.

llms-full.txt

Полная версия не найдена

ai.txt

Файл ai.txt не найден

robots.txt

Файл найден

https://deepset.ai/robots.txt
Sitemap в robots.txt1 шт.

Найдено карт сайта: 1

Schema.org (JSON-LD)

Разметка Schema.org не найдена на главной

OpenGraph40%

Найдено OG-тегов: 4

Доступ ИИ-ботов

На основе анализа robots.txt

GPTBotНе упомянут
OAI-SearchBotНе упомянут
ChatGPT-UserНе упомянут
Google-ExtendedНе упомянут
ClaudeBotНе упомянут
Claude-SearchBotНе упомянут
Claude-UserНе упомянут
BytespiderНе упомянут
CCBotНе упомянут
PerplexityBotНе упомянут
Perplexity-UserНе упомянут

Карты сайта

Объявленные маршруты для поисковых роботов и ИИ-агентов.

OpenGraph теги

Метаданные превью главной страницы для соцсетей и мессенджеров.

Полнота разметки: 40%
og:typewebsite
og:titleThe Sovereign AI Platform for Agents
og:descriptionDeploy production AI with full control. Build agents and RAG systems using the Haystack Enterprise Platform, trusted by enterprise, defense, and regulated industries.
# deepset

> deepset builds production-ready, custom AI agents and LLM applications with unmatched time-to-value, powered by the trusted open-source Haystack framework used by thousands of enterprises worldwide.

# This file provides structured information to support responsible LLM indexing and usage. Inspired by llms.txt emerging standard.

Source: https://www.deepset.ai/
Contact: https://www.deepset.ai/contact-us
Sitemap: https://www.deepset.ai/sitemap.xml
Last Updated: 6/18/2025

## Overview

Deepset's mission is to make custom AI solutions accessible to every organization, driving adoption and impact. By combining innovation with expertise, we simplify the complexity of LLM agent and application development, empowering teams to solve their most mission-critical challenges with speed, trust, and control.

## About/Company Information

- [About deepset](https://www.deepset.ai/about): deepset’s mission is to make custom AI accessible to every organization, empowering businesses to solve critical challenges with secure, scalable, and innovative solutions.
- [deepset AI Platform](https://www.deepset.ai/products-and-services/deepset-ai-platform): Build, test, and deploy custom GenAI agents and applications with the deepset AI Platform, powered by Haystack.
- [Haystack](https://www.deepset.ai/products-and-services/haystack): Haystack is the leading open-source framework for building custom, production-grade AI agents and applications. As the backbone of the deepset AI Platform, it powers scalable, secure, and enterprise-ready solutions.
- [AI Case Studies](https://www.deepset.ai/case-studies): Explore deepset AI case studies for companies and organizations such as: YPulse, Airbus, creed, Zeit Online, Manz, and others.
- [AI Reports & White Papers](https://www.deepset.ai/guides): Read deepset's white papers and reports on the AI Industry. 

## Products & Services

- [Product Overview (Custom AI Applications)](https://www.deepset.ai/products-and-services): Build, test, and deploy custom AI agents and applications with the deepset AI Platform, powered by Haystack.
- [Building AI Agents](https://www.deepset.ai/solutions/ai-agents): Build AI intelligent agents and virtual assistants that streamline workflows, solve real business challenges, and deliver practical, effective solutions.
- [Intelligent Document Processing Solutions (IDP)](https://www.deepset.ai/solutions/intelligent-document-processing-idp): Process documents at scale, accelerate insight extraction, and boost workflow efficiency with AI-powered intelligent document processing (IDP) solutions.
- [RAG Systems & Architecture](https://www.deepset.ai/solutions/retrieval-augmented-generation-rag): Build extraction tools, chatbots, and knowledge apps for AI Agents with flexible retrieval augmented generation (RAG) systems and solutions.
- [Text to SQL](https://www.deepset.ai/solutions/text-to-sql): Leverage text-to-SQL with LLMs & AI solutions to simplify data analysis, generate SQL queries from plain language, & boost business intelligence insights.
- [AI Enterprise Search](https://www.deepset.ai/solutions/enterprise-search): AI enterprise search solutions, software, tools, and platforms for fast, accurate results and better information access across your organization.

## Industries

- [AI in Finance](https://www.deepset.ai/industries/financial-services): Generative AI in finance transforms complex operations into smart workflows, automates decisions, and improves analysis and customer experience.
- [AI in Media/Publishing](https://www.deepset.ai/industries/media-and-publishing): Empower your editorial teams with modern AI tools that enhance and amplify the value of your quality content.
- [AI in Legal/Law](https://www.deepset.ai/industries/legal): Improve accuracy, compliance, and team efficiency with intelligent AI assistants.
- [AI in Retail/Consumer Goods](https://www.deepset.ai/industries/retail-and-consumer-goods): Integrate trusted AI apps and agents into your customer experience and operations. With deepset, you can customize AI to perfectly support your brand, customers, and business.
- [AI in Technology](https://www.deepset.ai/industries/technology): Transform customer experiences and streamline operations with trusted, fully customizable AI solutions tailored to your business needs.
- [AI in Life Sciences](https://www.deepset.ai/industries/health-and-life-sciences): Accelerate the shift from Gen AI strategy to execution with applications and agents designed to meet the industry's highest standards for quality and trust.
- [AI in Government](https://www.deepset.ai/industries/government): Empower public sector agencies with secure, efficient, and custom AI solutions to deliver better services, enhance transparency, and modernize operations.
- [AI in Manufacturing](https://www.deepset.ai/industries/manufacturing): Accelerate the transition from Gen AI strategy to execution with applications and agents that are designed to meet the highest standards of quality and trust in the industry.


## Resources

- [deepset AI Webinars](https://www.deepset.ai/webinars): Attend and watch recorded webinars related to the AI industry, targeting: Developers, Products, Solutions, Partnerships, Customers & more.
- [deepset AI Blog](https://www.deepset.ai/blog): The deepset AI blog covers AI Architecture, AI Fundamentals, AI Best Practices, AI Trends, and AI Solutions & Products.
- [How to Build a Semantic Search Engine in Python](https://www.deepset.ai/blog/how-to-build-a-semantic-search-engine-in-python): Search your large collection of documents in the most effective way using open source tools.
- [Understanding the Model Context Protocol (MCP)](https://www.deepset.ai/blog/understanding-the-model-context-protocol-mcp): How MCP is standardizing context integration for AI applications.
- [The Beginner’s Guide to Text Embeddings](https://www.deepset.ai/blog/the-beginners-guide-to-text-embeddings): Text embeddings represent human language to computers, enabling tasks like semantic search. Here, we introduce sparse and dense vectors in a non-technical way.
- [What Is Text Vectorization?](https://www.deepset.ai/blog/what-is-text-vectorization-in-nlp): A guide to the history and the role of text vectorization in semantic search systems.
- [The Role of Preprocessing in RAG](https://www.deepset.ai/blog/preprocessing-rag): Half of a Retrieval Augmented Generation project is data preparation and indexing.
- [Evaluating LLM Answers with the Groundedness Score](https://www.deepset.ai/blog/rag-llm-evaluation-groundedness): Improve LLM security, trust, and observability with our pioneering Groundedness metric for RAG applications.
- [Evaluating RAG Part I: How to Evaluate Document Retrieval](https://www.deepset.ai/blog/rag-evaluation-retrieval): A guide to the evaluation of components in retrieval augmented generation.
- [GraphRAG: Using the Power of Knowledge Graphs to Improve Retrieval and Generation](https://www.deepset.ai/blog/graph-rag): Discussion of the graph-based approach to processing complex datasets for context-rich LLM responses.
- [Intelligent Document Processing with LLMs](https://www.deepset.ai/blog/intelligent-document-processing-with-llms): LLM-powered IDP in action: Three real-world examples of intelligent automation of complex reports and portfolios.



Поделиться или продолжить анализ
Поделиться результатами
Обсудить с ИИ
Добавлен 19.07.2026
deepset.ai - проверка ИИ-оптимизации | llmsmap.ru