2024 год стал знаменательным для Perplexity. Стартап по поиску в сфере ИИ, основанный бывшим исследователем DeepMind и OpenAI Аравиндом Шринивасом, привлек сотни миллионов долларов (по последним данным, стоимость компании в ходе раунда финансирования составила 9 миллиардов долларов) и представил несколько примечательных функций, включая Pages, Spaces и инновационный опыт покупок.
Эти разработки укрепили репутацию Perplexity как «ИИ-первый» поисковый механизм, выделяющийся среди традиционных поисковых гигантов, таких как Google и Bing, которые прикручивают возможности ИИ к своим существующим механизмам. Столкнувшись с усиливающейся конкуренцией, Perplexity расширяет сферу своей деятельности, добавив в свое портфолио новое дополнение: Carbon. Компания только что приобрела этот стартап за нераскрытую сумму, чтобы устранить «пробел в данных», с которым сталкиваются предприятия при поиске ИИ, и оптимизировать процесс обнаружения знаний в своих рабочих процессах.
Carbon разработала комплексную структуру поиска, которая оптимизирует процесс подключения внешних источников данных к LLM. Пользователи могут использовать универсальный API или SDK Carbon для синхронизации своих источников данных и извлечения данных для использования с LLM. Он предлагает встроенную интеграцию с более чем 20 коннекторами данных и поддерживает более 20 форматов файлов, включая текстовые, аудио- и видеофайлы.
Расширяющаяся сфера поиска ИИ
От частных лиц до бизнес-пользователей, почти все сегодня используют поиск ИИ как часть своих рабочих процессов. Идея технологии довольно проста — вам не нужно просматривать множество ссылок и контента, чтобы найти релевантные идеи и информацию. Вместо этого информация придет к вам как прямой ответ на ваш запрос.
Perplexity процветает на этом подходе, используя ряд больших языковых моделей для извлечения информации из Интернета и упрощая работу пользователей. Он даже позволяет командам извлекать информацию из своих личных или деловых файлов, таких как PDF-файлы и документы Word.
Но вот в чем дело. Интернет является домом для публичной информации, и загрузка внутренних файлов — PDF-файлов, разговоров, изображений — по отдельности невозможна для бизнес-пользователей, работающих с большими объемами закрытых данных. Это влияет на качество ответов, делая их общими и лишенными важных контекстов, имеющих отношение к организации.
Подчеркивая этот «пробел в данных», Санджив Мохан, бывший вице-президент Gartner Research по данным и аналитике, сказал VentureBeat, что одной из самых больших тенденций ИИ в 2025 году станет ETL для неструктурированных данных. Это позволит командам извлекать и преобразовывать данные из разрозненных внутренних источников, в конечном итоге давая возможность их LLM генерировать высокорелевантные и точные ответы.
Именно это Perplexity планирует сделать с приобретением комплексной, оптимизированной поисковой среды Carbon. Perplexity интегрирует поисковую систему и коннекторы Carbon в свой технологический стек, предоставляя пользователям поисковой платформы прямой способ подключения своих разнообразных источников данных, от Google Docs и Notion до Hubspot и Slack.
По словам компании, это расширит пул знаний, на котором работает поисковая система ИИ, сделав ее ответы более полными, релевантными и персонализированными для пользователей.
Чего пользователи могут ожидать от Perplexity на базе Carbon?
Хотя Perplexity только что приобрела Carbon, и интеграция еще не выполнена, довольно легко представить, как дополнительные коннекторы данных улучшат рабочие процессы корпоративных команд, использующих поисковую систему ИИ.
Например, если нужно перенести дату запуска и выяснить последний срок и рекомендации, установленные командой, Perplexity сможет проанализировать все данные в Google Docs, Notion и Slack — и сделать необходимые корреляции — чтобы найти информацию, которая отвечает на вопрос.
По сути, больше не нужно будет беспокоиться о том, чтобы сшить воедино контекст из Интернета, отдельных приложений и сообщений. Платформа делает все сама, чтобы предоставить ответ.
«Значительное преимущество этой настройки заключается в том, что наша технология может найти ответ, не заставляя вас указывать документ/базу данных, где хранится эта информация», — сказала VentureBeat Сара Платник, которая руководит коммуникациями в Perplexity.
Еще одним примером, по ее словам, может быть извлечение информации о встречах с клиентами. Perplexity сможет мгновенно извлекать детали и фокус разговора из подключенных CRM.
В частности, используя рабочие процессы генерации дополненной информации (RAG) Carbon, Perplexity делает корпоративный поиск более доступным, избавляя компании от необходимости создавать собственные конвейеры RAG с нуля.
«Находя и интерпретируя собственные данные с помощью Perplexity и Carbon, компании могут решать целый ряд многогранных задач использования искусственного интеллекта. Мы обнаружили, что ведущие пользователи больше всего сосредоточены на обслуживании клиентов, обработке документов, обработке изображений и системах рекомендаций, — сказал вице-президент по исследованиям BARC US в интервью VentureBeat.
Реализация будет иметь ключевое значение
Приобретение Carbon — это только начало. Реальным ключом будет реализация или то, насколько плавно и безопасно интегрирована технология стартапа. В конце концов, мы говорим о собственных данных из некоторых из самых важных хранилищ знаний, которые поддерживают предприятия.
«Компании справедливо опасаются раскрывать свою интеллектуальную собственность общественности. Поэтому Perplexity и Carbon необходимо будет обеспечить контроль управления, который гарантирует, что компании смогут сохранить свою д
0 комментариев