|
Хотите верьте, хотите нет, но веб-поиск по-прежнему процветает как индустрия. По мере того как компании инвестируют в использование ИИ-агентов для получения максимальной отдачи от своих данных, растет спрос на инструменты, которые не только просматривают Интернет, чтобы узнать, что делают эти ИИ-боты, но и возвращают эти результаты в виде, более удобном для использования с современными инструментами обработки данных.
Именно это обещает стартап по веб-поиску Nimble , который недавно собрал 47 миллионов долларов в рамках раунда серии B под руководством Norwest. Платформа нью-йоркской компании использует агентов с искусственным интеллектом для поиска в Интернете в режиме реального времени, проверки и валидации результатов, а затем структурирования информации в аккуратные таблицы, к которым затем можно обращаться как к базе данных.
Последняя часть здесь важна. LLM и агенты искусственного интеллекта отлично подходят для поиска в Интернете, сопоставления результатов из различных источников и их анализа, но они часто возвращают результаты в виде обычного текста, с которым может быть сложно работать на корпоративном уровне. И это до того, как вы учтете галлюцинации, риск того, что агент неправильно поймет ваши инструкции, или использование ненадежных источников.
Проверяя и структурируя результаты в виде таблиц, Nimble позволяет компаниям использовать веб-данные так, как если бы они уже были частью их существующих баз данных. Стартап также интегрируется с корпоративными хранилищами данных и озерами данных — крупными централизованными хранилищами, где предприятия хранят и анализируют данные, — предлагаемыми такими компаниями, как Databricks и Snowflake. Это означает, что ее агенты с искусственным интеллектом могут подключаться к данным компании, используя их для создания контекста и формирования структуры результатов поиска.
По сути, это позволяет предприятиям получать живые структурированные веб-данные в рамках существующих информационных сред, рассказал AGI_LOG генеральный директор и соучредитель Nimble Ури Кнорович (на фото вверху, посередине).
Такая интеграция также позволяет программному обеспечению Nimble запоминать ограничения — например, как вы хотите выполнять поиск или к каким источникам данных обращаться. Это особенно полезно для таких приложений, как анализ конкурентов, исследование ценообразования, процессы "знай своего клиента" (KYC), мониторинг бренда, глубокие исследования и финансовый анализ. (Кнорович отметил, что Nimble работает над тем, чтобы все данные клиентов оставались в информационной инфраструктуре клиентов в соответствии с политиками хранения данных и безопасности.)
С этой целью стартап сотрудничает с Databricks, Snowflake, AWS и Microsoft, чтобы помочь оптимизировать корпоративные развертывания, требующие доступа к внутренним источникам данных. (Databricks также участвовала в этой серии B.)
“Модели могут многое делать, но большинство сбоев производственного ИИ происходят не из—за того, что модели недостаточно хороши, а из-за сбоя данных”, - сказал Кнорович. “Сегодня мы видим, что предприятиям не нужно больше искусственного интеллекта; им нужен искусственный интеллект с хорошим, надежным веб-поиском [...] Если разобраться, если вы можете выбирать, что может искать ваш агент, а что нет, это переломный момент для предприятий, когда они могут сказать: "Эй, мы действительно можем доверять ИИ. Мы действительно можем использовать ИИ в большем количестве случаев использования”."
Кнорович говорит, что возможность масштабного поиска в Интернете в режиме реального времени, а также проверки и структурирования результатов поиска - это то, что отличает Nimble от других брокеров данных, уже работающих в этой сфере.
В настоящее время у стартапа более 100 клиентов, причем большая часть его выручки приходится на крупные предприятия, компании из списка Fortune 500 и даже некоторые компании из списка Fortune 10, включая крупных ритейлеров, хедж-фонды, банки и компании, производящие потребительские товары в упаковке, а также некоторые стартапы, основанные на искусственном интеллекте.
“Nimble решает проблему, которая существовала в течение многих лет без надлежащего решения и теперь приобретает критическую актуальность”, - сказал Ассаф Харел, партнер Norwest, в своем заявлении. “Надежные веб-данные в реальном времени все чаще становятся необходимым условием для ИИ-агентов, принимающих важные бизнес-решения”.
В серии B также приняли участие возвращающиеся инвесторы Target Global, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R-Squared Ventures, J-Ventures и InvestInData. Доходы от раунда будут направлены на расширение исследований и разработок в области мультиагентного веб-поиска и управляемого уровня данных, который обрабатывает и проверяет результаты поиска.
На данный момент Nimble привлекла в общей сложности 75 миллионов долларов.
