Хотите более умное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас
Сегодня, VectorShift, стартап, работающий по упрощению разработки приложений с большой языковой моделью (LLM) с модульным подходом без кода, объявил, что привлекло 3 миллиона долларов в виде семян с 1984 года, Defy.vc, Formus Capital и Y Combinator.
Нью-Йоркский стартап был основан выпускниками Гарварда Алексом Леонарди и Альбертом Мао. VectorShift предоставляет предприятиям комплексную платформу искусственного интеллекта, где пользователи могут просто перетаскивать компоненты для создания, развертывания и поддержания рабочих процессов LLM производного уровня, поисковых систем, помощников и автоматизаций.
Предложение используется предприятиями в секторах и имеет потенциал для обработки и автоматизации большой куски ежедневных бизнес-процессов, экономя время и усилия команд, чтобы сосредоточиться на задачах высшего порядка. Это происходит в то время, когда компании идут все, чтобы зацикливаться на языковых моделях во внутренние и внешние приложения с конечной целью повышения эффективности и повышения рентабельности инвестиций.
Что VectorShift приносит на стол?
Сегодня создание надежного приложения LLM или автоматизации на основе LLM требует работы над несколькими техническими аспектами, от выбора данных и модели для точной настройки до настройки и прототипирования. Каждый слой в этом трубопроводе требует значительного объема работы — что -то, что Леонарди и Мао видели в своих предыдущих ролях в Блэкстоун и МакКинси, где они оценили, как организации могут дополнить повторяющиеся процессы с помощью ИИ.
«Работая в тесном контакте с предприятиями на стратегическом уровне, мы с Альбертом увидели препятствия в принятии новых технологий и сложность, связанную со строительством надежных интегрированных систем ИИ», — говорится в заявлении Леонарди. Этот опыт побудил их построить VectorShift, сквозную платформу, развертывающую приложения ИИ.
В ядре платформа модулизует основные части развертывания любого приложения LLM через интерфейсы без кодов и программного обеспечения (SDK). Пользователи могут легко подключать свои инструменты и базы данных на платформу, импортировать данные из них в векторный хранилище и использовать интерфейс перетаскивания и отключения для создания конвейера, определяющего, как эти данные будут работать с языковой моделью (от серии GPT до Mistral) для доставки желаемого приложения ИИ.
Библиотека компонентов в интерфейсе позволяет командам строить и быстро итерацию по архитектуре целевого приложения. Существует также возможность выбрать из предварительно созданных шаблонов приложений, чтобы быстро начать, а затем настроить их с помощью данных и застройщика перетаскивания. Как только архитектура и внешний вид приложения будут завершены, ее можно экспортировать для развертывания конечным пользователям.
Согласно VectorShift, подход без кода, который он использует для объединения данных, инструментов и LLMS может помочь в ряде приложений, включая улучшение внутренних продуктов с помощью поиска на основе искусственного интеллекта, что может позволить командам извлекать информацию из приложений документов, таких как понятие через запросы естественного языка. В другом случае это может помочь автоматизировать действия на основе триггеров между приложениями, например, отправка персонализированного электронного письма, сгенерированного GPT-4 в ответ на конкретный запрос.
На фронте приложений предложение также может помочь командам прототипа и развернуть чат-боты, нацеленные на поддержку клиентов, поток по течению, коллекция свинца и консультативные консультации. Он может даже использоваться для создания генераторов отчетов или возобновления просмотра, сообщила компания.
Хорошая начальная тяга
В то время как VectorShift не раскрыл, сколько компаний использует свои технологии, компания подтвердила, что в VentureBeat, что ее клиентская база поступает из разных секторов, и что они привлекли свои технологии для автоматизации внутренних процессов и создания целых продуктов искусственного интеллекта.
Например, европейский конгломерат использует VectorShift для автоматизации написания отчетов для своих клиентов, в то время как фирма профессиональных услуг, работающая с правительством США, развернула платформу для автоматизации предложений по продажам и поиска в их библиотеке контрактов. Точно так же компания здравоохранения использует технологию для поддержания чат -бота, который отвечает на вопросы пациента, используя их обширную базу знаний.
Тем не менее, важно отметить, что компания не одинока в этом пространстве. Несколько других стартапов, в том числе некоторые хорошо финансируемые, такие как Langchain, Vectara и DataSaur, предлагают наборы инструментов для ускорения и оптимизации разработки приложений, основанных на AI. Совсем недавно Брет Тейлор, который является директором совета директоров Openai, объявил о своем собственном стартапе «Sierra», чтобы помочь предприятиям построить всегда доступных агентов ИИ для своих предприятий.
«Существуют и другие инструменты (помогая с разработкой приложений ИИ), но наша основная дифференциация-это гибкость и готовность к сценариям использования предприятий. Помимо нашего строителя без кодов, мы поддерживаем способность автоматически внедрять тысячи файлов в векторные базы данных (на основе AI) и сохранять их синхронизированными изменениями, и мы позволяем AI Workflows для автоматического подключения к соответствующим интеграциям (EG, EG,, чтобы иметь основания для посылки, мы. Оценка рабочих процессов и полностью изготовленного Python SDK, позволяя разработчикам взаимодействовать с платформой через код », — сказал Леонарди VentureBeat.
В качестве следующего шага компания планирует использовать семенный раунд, чтобы опираться на свою работу и сделать VectorShift платформой для All-In-One для создания и развертывания рабочих процессов LLM на уровне производства, агентов и автоматизаций. Цель состоит в том, чтобы поехать на растущий спрос на приложения на основе LLM, которые в настоящее время рассматриваются как движущая сила современного бизнеса.
«Многие предприятия могут извлечь выгоду из разработки продуктов на основе LLM, а платформа VectorShift позволяет компаниям эффективно реализовать эту ценность»,-сказал Боб Розин, партнер Defy.vc.
Согласно данным McKinsey, Generative AI может генерировать стоимость, эквивалентную от 2,6 триллиона долларов США до 4,4 трлн. Глобальной корпоративной прибыли на ежегодной основе. Организация выявила до 63 вариантов использования, в которых генеративный ИИ может повысить производительность, включая предоставление поддержки взаимодействия, создание творческого контента для маркетинга и программного кода по продажам и составления составления программного кода на основе естественного языка.
Источник
