뉴욕 회사 Hebbia는 최근 Andreessen Horowitz, Index Ventures, Peter Thiel 및 Google Ventures를 포함한 강력한 투자자 라인업과 함께 1억 3천만 달러 규모의 시리즈 B 자금 조달을 완료했다고 발표했습니다. Hebbia는 모든 유형과 크기의 데이터에서 가치를 추출하는 프로세스를 단순화하도록 설계된 현지화된 LLM 생산성 인터페이스를 구축하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 대상 고객층은 헤지펀드, 투자은행 등 금융서비스이며, 앞으로 더 많은 기업으로 확대할 계획이다.
뉴욕에 본사를 둔 Hebbia는 Andreessen Horowitz, Index Ventures, Peter Thiel 및 Google의 벤처 캐피탈 부문을 포함한 투자자로부터 시리즈 B 자금으로 1억 3천만 달러를 유치했다고 발표했습니다.
Hebbia가 구축하고 있는 것은 상당히 간단한 것입니다. 즉, 유형이나 크기에 관계없이 데이터에서 더 쉽게 가치를 얻을 수 있게 해주는 LLM 기반 생산성 인터페이스입니다. 회사는 이미 헤지펀드, 투자 은행 등 금융 서비스 업계의 주요 기업들과 협력하고 있으며 앞으로 더 많은 기업에 이 기술을 제공할 계획입니다.
제품 입구: https://top.aibase.com/tool/hebbia
LLM 기반 챗봇은 내부 또는 프롬프트 문서를 기반으로 할 수 있지만 많은 사람들은 이러한 보조자가 비즈니스 기능에 대한 복잡한 질문에 답할 수 없다는 점을 지적합니다. 어떤 경우에는 제공된 문서의 크기를 처리할 수 없는 컨텍스트 창이 문제인 반면, 다른 경우에는 쿼리의 복잡성으로 인해 모델이 이를 정확하게 해결하지 못하는 경우도 있습니다. 오류는 언어 모델에 대한 팀의 신뢰도에 영향을 미칠 수도 있습니다.
Hebbia는 LLM 관련 에이전트 부조종사 매트릭스를 제공하여 이러한 격차를 해소합니다. 이 제품은 회사의 비즈니스 환경에 설치되어 지식 근로자가 무제한의 상황별 창을 통해 PDF, 스프레드시트, Word 문서에서 오디오 전사에 이르기까지 내부 문서와 관련된 복잡한 질문을 할 수 있도록 해줍니다.
사용자가 쿼리 및 관련 문서/파일을 제공하면 Matrix는 이를 LLM이 수행할 수 있는 더 작은 작업으로 분류합니다. 이를 통해 문서에 포함된 모든 정보를 한번에 분석하고 필요한 내용을 구조화된 형태로 추출할 수 있습니다. Hebbia는 이 플랫폼을 통해 모델이 모든 볼륨(수백만에서 수십억 개의 문서) 및 데이터 형식에 대해 추론할 수 있게 하는 동시에 사용자가 각 작업을 추적하고 플랫폼이 궁극적으로 답변에 어떻게 도달했는지 이해할 수 있도록 관련 참조를 제공한다고 말했습니다.
이번 자금 조달을 통해 회사는 이러한 기반을 구축하고 직원들이 지식을 검색하는 방식을 단순화하기 위해 플랫폼을 사용하도록 더 많은 대기업을 유치하기를 희망합니다.
Hebbia만이 이 분야의 유일한 회사는 아닙니다. Glean을 포함한 다른 회사들도 기업을 위한 AI 기반 지식 검색을 모색하고 있습니다. 캘리포니아주 팔로알토에 본사를 둔 이 스타트업은 2022년에 유니콘 지위에 도달했으며 특히 업무 생산성을 위해 ChatGPT와 유사한 도우미를 구축했습니다. 기업 데이터를 기반으로 보편적인 AI 경험을 구현하기 위해 노력하는 Vectara와 같은 플레이어도 있습니다.
가장 밝은 부분:
? Hebbia는 데이터에서 더 쉽게 가치를 얻을 수 있도록 LLM을 위한 현지화된 생산성 인터페이스를 만들기 위해 시리즈 B 자금 조달에서 미화 1억 3천만 달러를 받았습니다.
? 헤비아의 에이전트 부조종사 매트릭스는 모든 문서에 포함된 정보를 분석하고 필요한 내용을 구조화된 형태로 추출할 수 있습니다.
? Hebbia는 CharlesBank, Center View Partners 및 미 공군과 같은 기관과 파트너십을 맺었으며 1,000개 이상의 실제 사용 사례를 보유하고 있습니다.
Downcodes의 편집자는 다음과 같이 결론을 내렸습니다. Hebbia의 자금 조달 및 제품 포지셔닝은 주목할 가치가 있습니다. 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 능력과 LLM 애플리케이션의 혁신으로 인해 AI 생산성 도구 분야에서 중요한 역할을 했습니다. 앞으로의 발전을 기대해볼 가치가 있습니다.