Компания Hebbia получила $130 млн на создание платформы искусственного интеллекта для поиска знаний

Они вкладывают миллионы, но воплотить эти сценарии использования в жизнь - с окупаемостью инвестиций - далеко не так просто. Сегодня нью-йоркская компания Hebbia, стартап, упрощающий этот подход с упором на поиск информации, объявила о привлечении $130 млн в рамках серии B финансирования от Andreessen Horowitz, Index Ventures, Питера Тиля и венчурного подразделения Google.

Hebbia строит очень просто: интерфейс продуктивности, родной для LLM, который упрощает извлечение пользы из данных, независимо от их типа или размера. Компания уже работает с некоторыми крупными фирмами в сфере финансовых услуг, включая хедж-фонды и инвестиционные банки, и в ближайшие дни планирует вывести технологию на новые предприятия."ИИ, несомненно, является самой важной технологией в нашей жизни. Но революции происходят не благодаря технологиям, а благодаря продуктам. Hebbia создает человеческий слой - слой продукта - для ИИ", - написал в своем блоге Джордж Сивулка, основатель и генеральный директор компании. До этого компания привлекла 31 миллион долларов в ходе нескольких раундов.

Что предлагает Hebbia?

Несмотря на то что чат-боты на основе LLM могут опираться на внутреннюю документацию или запрашивать документы, многие заметили, что эти помощники могут не справляться с ответами на сложные вопросы о бизнес-функциях. В некоторых случаях проблема заключается в контекстном окне, которое не справляется с размером предоставленного документа, а в других - в сложности запроса, из-за которой модель не может точно ответить на него. Ошибки могут даже повлиять на уверенность команд в силе языковых моделей. Компания Hebbia, основанная в 2020 году, решает эту проблему, предоставляя предприятиям агента-копилота, связанного с LLM, под названием Matrix. Это предложение внедряется в бизнес-среду компаний и позволяет работникам сферы знаний задавать сложные вопросы, связанные с внутренними документами - от PDF-файлов, электронных таблиц и документов Word до аудио-транскриптов - с бесконечным контекстным окном.

Как только пользователь задает запрос и предоставляет связанные с ним документы/файлы, Matrix принимает запрос и разбивает его на более мелкие действия, которые может выполнить LLM, сидящий под капотом. Это позволяет ему сразу проанализировать всю информацию, содержащуюся в документах, и извлечь именно то, что нужно, в структурированном виде. По словам Хеббиа, платформа позволяет модели рассуждать над любыми объемами (от миллионов до миллиардов документов) и модальностями данных, предоставляя при этом соответствующие ссылки, чтобы помочь пользователям проследить каждое действие и понять, как именно платформа пришла к окончательному ответу.

"Разработанная для работников сферы знаний, Hebbia позволяет поручать агентам искусственного интеллекта выполнять задачи точно так же, как это делаете вы, - ни одна задача не будет слишком сложной, ни один набор данных не будет слишком большим, а гибкость и прозрачность электронных таблиц (или человеческого аналитика!) будут полностью обеспечены", - поясняет Сивулка в своем сообщении. Как сообщается, Сивулка создал платформу с целью упростить жизнь работникам финансовой отрасли, которые тратили большую часть времени на выуживание нужной информации из документов. Однако с течением времени компания завоевала популярность и в других сегментах. В настоящее время в производстве находится более 1 000 примеров использования решений, реализованных в различных крупных компаниях, включая CharlesBank, American Industrial Partners, Oak Hill Advisors, Center View Partners, Fisher Phillips и ВВС США.

"За последние 18 месяцев мы увеличили выручку в 15 раз, в пять раз увеличили численность персонала, обеспечили более 2 % ежедневного объема OpenAI и заложили основу для того, чтобы клиенты смогли переосмыслить свои методы работы", - отметил Сивулка. Однако пока неясно, является ли OpenAI единственной моделью, которую они используют в рамках платформы Matrix, или у пользователей есть возможность выбрать и другие LLM.

Благодаря последнему раунду финансирования компания надеется развить эту работу и привлечь больше крупных предприятий к своей платформе, чтобы упростить процесс получения знаний их работниками.

"Я с нетерпением жду мира неограниченного прогресса, в котором агенты искусственного интеллекта вносят больший вклад в мировой ВВП, чем каждый сотрудник-человек. Я верю, что Hebbia приведет нас к этому", - добавил Сивулка, отметив, что компания создает самый важный программный продукт следующих 100 лет. Однако важно отметить, что Hebbia - не единственная компания, работающая в этом направлении. Другие предприятия также изучают возможности поиска знаний на основе ИИ для предприятий, в том числе Glean. Стартап из Пало-Альто, Калифорния, достиг статуса единорога в 2022 году и создал помощника, похожего на ChatGPT, специально для повышения производительности на рабочем месте. Есть и такие игроки, как Vectara, которые работают над созданием генетического ИИ, основанного на корпоративных данных.