Kontekstinis AI už savo „RAG 2.0“ platformą atima 80 mln. USD

„Contextual AI Inc.“, startuolis, padedantis įmonėms kurti patobulintos kartos dirbtinio intelekto programas, užbaigė 80 mln. USD vertės A serijos etapą, kad paremtų savo komercializavimo pastangas.

Bendrovė atskleidė savo skelbimas iš ketvirtadienio padidinimo, kad Greycroft buvo pagrindinis investuotojas. Prie rizikos kapitalo įmonės prisijungė daugiau nei pusšimtis kitų rėmėjų, įskaitant Nvidia Corp., Snowflake Inc. ir HSBC Holdings plc. Taip pat dalyvavo Jeffo Bezoso „Bezos“ ekspedicijos.

Kontekstiniam AI vadovauja vyriausiasis vykdomasis pareigūnas Douwe Kiela (nuotraukoje, centre), kuris buvo „Meta Platforms Inc.“ tyrimų grupės, kuri 2020 m. išrado RAG, dalis. Iki atradimo dideli kalbų modeliai galėjo atsakyti į klausimus tik naudodami mokymų informaciją. duomenų rinkinius, kurie apribojo jų naudingumą. RAG yra mašininio mokymosi metodas, leidžiantis LLM remtis informacija iš išorinių duomenų šaltinių.

Kontekstinės AI pavyzdinis produktas yra programinės įrangos platforma, palengvinanti RAG programų kūrimo užduotį. Bendrovės teigimu, platformoje įdiegta patobulinta technologijos, kurią ji vadina RAG 2.0, versija. Kontekstinis AI teigia, kad jo duomenų gavimo metodo versija leidžia AI programoms atsakyti į vartotojų užklausas tiksliau nei pradinė versija.

RAG sistemą sudaro trys pagrindiniai komponentai. Yra LLM, kurios užduotis yra atsakyti į vartotojų klausimus, taip pat programinės įrangos modulis, vadinamas retriveriu, kuris tiekia LLM informaciją iš išorinių duomenų šaltinių. AI modelis tuos išorinius duomenis įtraukia į generuojamus atsakymus.

Trečias pagrindinis komponentas, būtinas kuriant RAG programą, yra įterpimo modelis. Tai specializuotas neuroninis tinklas, kurio užduotis yra paversti neapdorotus duomenis, pvz., verslo dokumentus, matematinėmis struktūromis, kurias LLM gali lengviau apdoroti.

Kūrėjai dažnai kuria RAG programas, sujungdami LLM, retriverį ir įterpdami skirtingų tiekėjų modelį. Įvairių įmonių sukurti programinės įrangos komponentai dažnai nėra optimizuoti dirbti vienas su kitu. Todėl jų susiejimas į veikiančią programą gali būti labai sudėtingas procesas.

Pagal Contextual AI, jos RAG 2.0 technologija supaprastina darbo eigą. Tai leidžia pateikti LLM, retriverio ir įterpimo modelį, kuris sudaro RAG sistemą kaip vieną iš anksto optimizuotą paketą. Taip klientai išvengia rūpesčių rankiniu būdu sujungti skirtingų tiekėjų programinės įrangos komponentus, o tai taupo laiką ir sumažina kūrimo išlaidas.

Kontekstinis AI taip pat žada dar vieną naudą. Kovo mėnesį įmonė atskleista kad ji sukūrė kalbų modelių rinkinį, pagrįstą RAG 2.0. Kontekstinis AI teigia, kad jie pralenkė keletą pažangių LLM, įskaitant GPT-4, atliekant vidinį testą, kuriame buvo lyginamas modelių gebėjimas teisingai atsakyti į klausimus remiantis informacija iš išorinių duomenų šaltinių.

Kontekstinis AI teigia, kad jos platforma, skirta kurti RAG 2.0 programas, sutrumpina kūrimo procesą iki kelių minučių. Platforma, kuri dar nėra visuotinai prieinama, bus siūloma kaip valdoma debesies paslauga ir kaip atskira programa, kuri gali veikti vietinėje aplinkoje. Kontekstinis AI jau užsiregistravo keliems pirmiesiems klientams, įskaitant „Qualcomm Inc.“, kuri naudoja paleisties technologiją, kad padėtų savo inžinieriams išspręsti technines problemas.

Reuters pranešė kad Contextual AI panaudos savo naują 80 milijonų dolerių sumą, kad pristatytų savo platformą į rinką. Pranešama, kad bendrovė dar nenustatė pradžios datos. Kontekstinis planas kartu paspartinti klientų pritraukimo pastangas.

Nuotrauka: kontekstinis AI