Нью-йоркская компания Hebbia недавно объявила о завершении раунда финансирования серии B на сумму 130 миллионов долларов США с сильным составом инвесторов, включая Andreessen Horowitz, Index Ventures, Peter Thiel и Google Ventures. Hebbia стремится создать локализованный интерфейс продуктивности LLM, призванный упростить процесс извлечения ценности из данных всех типов и размеров. Его целевая клиентская база охватывает финансовые услуги, такие как хедж-фонды и инвестиционные банки, и планирует в дальнейшем расширяться за счет большего количества компаний.
Нью-йоркская компания Hebbia объявила, что привлекла $130 млн в рамках серии B от таких инвесторов, как Andreessen Horowitz, Index Ventures, Питера Тиля и венчурного подразделения Google.
То, что создает Хеббиа, представляет собой нечто довольно простое: собственный интерфейс продуктивности LLM, который упрощает извлечение пользы из данных, независимо от их типа или размера. Компания уже работает с некоторыми крупнейшими игроками в индустрии финансовых услуг, включая хедж-фонды и инвестиционные банки, и планирует в ближайшие дни внедрить эту технологию в большем количестве предприятий.
Вход в продукт: https://top.aibase.com/tool/hebbia
Хотя чат-боты на базе LLM могут основываться на внутренних или оперативных документах, многие отмечают, что эти помощники не способны отвечать на сложные вопросы о бизнес-функциях. В некоторых случаях проблема заключается в контекстном окне, которое не может справиться с размером предоставленного документа, а в других случаях сложность запроса не позволяет модели точно его решить. Ошибки могут даже повлиять на уверенность команды в языковой модели.
Hebbia устраняет этот пробел, предоставляя матрицу второго пилота агента, связанную с LLM. Продукт находится в бизнес-среде компании, позволяя работникам умственного труда задавать сложные вопросы, связанные с внутренними документами — от PDF-файлов, электронных таблиц и документов Word до аудиотранскрипций — с неограниченным количеством контекстных окон.
Как только пользователь предоставляет запрос и связанные документы/файлы, Matrix разбивает его на более мелкие операции, которые может выполнить LLM. Это позволяет ему сразу анализировать всю информацию, содержащуюся в документе, и извлекать необходимый контент в структурированном виде. Хеббиа сказал, что платформа позволяет моделям рассуждать о любом объеме (от миллионов до миллиардов документов) и модальностях данных, одновременно предоставляя соответствующие ссылки, которые помогут пользователям отслеживать каждое действие и понимать, как платформа в конечном итоге пришла к ответу.
Благодаря этому последнему раунду финансирования компания надеется закрепить этот фундамент и привлечь больше крупных предприятий к использованию ее платформы, чтобы упростить способ получения знаний их сотрудниками.
Hebbia — не единственная компания в этой сфере. Другие компании, в том числе Glean, также изучают возможность извлечения знаний на основе искусственного интеллекта для предприятий. Стартап из Пало-Альто, штат Калифорния, достиг статуса единорога в 2022 году и создал помощника, похожего на ChatGPT, специально для повышения производительности труда. Есть также такие игроки, как Vectara, которые работают над созданием универсальных возможностей искусственного интеллекта на основе корпоративных данных.
Выделять:
? Хеббиа получил 130 миллионов долларов США в рамках финансирования серии B для создания локализованного интерфейса повышения производительности для LLM, чтобы упростить получение пользы от данных.
? Агент Хеббиа, второй пилот Matrix, может анализировать информацию, содержащуюся во всех документах, и извлекать необходимый контент в структурированном виде.
? Hebbia сотрудничает с такими учреждениями, как CharlesBank, Center View Partners и ВВС США, и имеет более 1000 реальных вариантов использования.
Редактор Downcodes заключил: «Финансирование и позиционирование продукции Hebbia заслуживают внимания. Ее способность решать сложные бизнес-задачи и инновации в приложениях LLM сделали ее важным игроком в области инструментов повышения производительности на основе искусственного интеллекта». Будущего развития стоит ожидать с нетерпением.