ترفع Seltz 12.5 مليون دولار في جولة التمويل الاولى لبناء طبقة جديدة من بنية البحث للوكلاء الذكية

مع زيادة قدرة الوكلاء الذكية في أداء البحث وتشغيل سير العمل واتخاذ القرارات بشكل مستقل، ظهرت تحديات متزايدة: لم تكن الويب مصممة في الأصل للأجهزة. في حين أن نماذج اللغة الكبيرة الحالية يمكنها المنطق والتلخيص وتوليد المحتوى، لا تزال تعتمد بشكل كبير على أنظمة الاسترجاع التي تم بناؤها في الأصل للبشر الذين ي点击ون الروابط. Seltz، شركة ناشئة تركز على إعادة بناء بنية بحث الويب خصيصًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي، أعلنت أعلنت جولة تمويل أولية بقيمة 12.5 مليون دولار لمعالجة هذا الفجوة. قاد التمويل Speedinvest وB Capital، مع مشاركة من عدة شركات رأس المال الاستثماري ومجموعة من المستشارين والمستثمرين الملاك من شركات بما في ذلك Amazon (AMZN ) وGoogle وCohere وDatabricks وRamp وSynthesia.

لماذا تحتاج الوكلاء الذكية إلى نوع مختلف من محرك البحث

لم تكن محركات البحث على الويب مُحسنة حول سلوك الإنسان لعدة عقود. تعيد محركات البحث قوائم مرتبة من الروابط والملخصات والإعلانات المصممة لمساعدة الأشخاص على التنقل في المواقع. ومع ذلك، فإن الوكلاء الذكية لديهم متطلبات أساسية مختلفة.

بدلاً من تصفح صفحات متعددة، تحتاج الوكلاء إلى معلومات منظمات يتم تسليمها بسرعة، مع مصدر واضح وسياق كافٍ لدعم التفكير المنطقي. يصبح التحدي أكثر أهمية عندما يقوم الوكلاء بعمليات بحث متعددة خلال مهمة واحدة، حيث تتراكم التأخيرات وتؤثر جودة الاسترجاع مباشرة على الأداء.

تجادل Seltz بأن حلول البحث الحالية للوكلاء الذكية غالبًا ما تعمل كغلاف حول محركات البحث التقليدية مثل Google (GOOGL ) أو Bing أو Brave. في حين أن هذه الأنظمة تعمل جيدًا للمستخدمين البشر، لم تُبنَ لتخدم كبنية معرفية للبرمجيات المستقلة. يعتمد نهج الشركة على بناء نظام استرجاع مصمم من البداية للاستهلاك الآلي بدلاً من تصفح الإنسان.

بناء كافة أنابيب الاسترجاع

تأسست Seltz من قبل أنطونيو ماليا، الذي يشمل خلفيته أدوارًا بحثية في Amazon وPinecone وBloomberg، وقد اتخذت الشركة المسار الأصعب من بناء وتشغيل بنية تحتية خاصة بها.

بدلاً من الاعتماد على مزودي البحث من الجانب الثالث، تملك الشركة كافة أنابيب الاسترجاع، بما في ذلك زحف الويب و استخراج المعرفة و الفهرسة و الاسترجاع و الترتيب. يسمح هذا المستوى من التحكم لـSeltz بتحسين كل مرحلة من مراحل العملية خصيصًا لتحميلات العمل الذكية. وفقًا للشركة، يسمح امتلاك البنية بتحكم أكثر صرامة على الجودة والأداء وتحقق المصدر والتطوير المستقبلي للمنتج.

يوفر واجهة برمجة تطبيقات المعرفة على الويب للمطورين وصولًا في الوقت الفعلي إلى معلومات الويب التي تمت معالجتها وتنظيمها للاستخدام بواسطة نماذج اللغة الكبيرة، نظم التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والوكلاء المستقلين. بدلاً من إعادة تقديم نتائج البحث فقط، تركز المنصة على تقديم معلومات غنية بالسياق مع مراجع المصدر التي يمكن استهلاكها مباشرة بواسطة الأنظمة الذكية.

سوق متزايد للبنية التحتية الأصلية للذكاء الاصطناعي

جاء التمويل في ظل اهتمام متزايد بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. ركز الكثير من ازدهار الذكاء الاصطناعي الحديث على مزودي النماذج والرقائق وأطر العمل، ولكن بنية الاسترجاع تظهر كطبقة حرجة أخرى من البنية التحتية.

原因 واحد هو أن الأنظمة الذكية تتوقع بشكل متزايد العمل مع معلومات طازجة. يصبح بيانات التدريب قديمة بسرعة، خاصة في مجالات مثل الأخبار واللوائح والأسعار والوثائق الفنية وبيانات الشركات. ونتيجة لذلك، أصبح الاسترجاع في الوقت الفعلي ضروريًا ل许多 تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.

تضع Seltz نفسها كمُزوِّد لهذه الطبقة من الاسترجاع. بدلاً من المنافسة مباشرة مع محركات البحث الاستهلاكية، تستهدف الشركة المطورين وشركات الذكاء الاصطناعي الأصلية ومختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة والشركات التي تبني أنظمة تتطلب الوصول الموثوق به إلى المعلومات الحالية. يعكس هذا التحول نحو بنية تحتية متخصصة مصممة خصيصًا للتفاعلات بين الآلة وتآثر الآلة، وليس الواجهات البشرية.

أداء البenchmarks يصبح ميزة تنافسية

يُعرف أن جودة البحث صعبة القياس، خاصة عند تقييم الأنظمة المخصصة للوكلاء الذكية بدلاً من المستخدمين البشر. لمعالجة هذا، أطلقت Seltz مؤخرًا معيار بحث الأخبار الديناميكي (DNSB)، وهو معيار عام مصمم لتقييم جودة الاسترجاع والتأخير عبر مزودي بحث الذكاء الاصطناعي المختلفين.

تُبلغ الشركة عن نتائج قوية في سرعة الاسترجاع وفعاليتها. أشارت تحديثات المنتج السابقة إلى تأخير استرجاع يقاس بالمللي ثانية، وهو عامل مهم للوكلاء الذين قد يؤدون عمليات بحث متعددة خلال مهام التفكير المعقدة. لا ي cải thiện فقط سرعة الاسترجاع تجربة المستخدم، بل يمكن أن يقلل أيضًا من تكاليف الحوسبة عن طريق تقصير الوقت الذي تقضيه النماذج في انتظار المعلومات الخارجية.

يعكس التركيز على المعايير اتجاهًا أوسع في بنية تحتية الذكاء الاصطناعي، حيث تصبح معايير الأداء القابلة للقياس أكثر أهمية مع تقييم الشركات للمنصات التنافسية.

التوسع ما وراء نتائج البحث

في حين أن بحث الويب لا يزال محور تركيز الشركة الأساسي، بدأت Seltz بالفعل في توسيع قدرات منصتها. تشمل الإصدارات الأخيرة من المنتج مرشحات التاريخ، ومرشحات النطاق، والتكاملات، وأدوات مصممة لمساعدة المطورين في إدارة جودة وم鮮ة المعلومات المسترجعة. كما أصدرت الشركة ميزات تهدف إلى جعل معرفة الويب في الوقت الفعلي أكثر سهولة الوصول داخل سير العمل والوكلاء الذكية.

تُشير هذه الإضافات إلى أن Seltz ترى الاسترجاع ليس كميزة منفصلة، ولكن كطبقة أوسع من البنية التحتية للمعرفة التي يمكن دمجها عبر أنظمة الشركات والتطبيقات وسير العمل المستقلة.

الآثار الأوسع لبنية الاسترجاع الأصلية للذكاء الاصطناعي

تشير تقنيات مثل Seltz إلى تطور أوسع في كيفية تفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع الإنترنت. تم تصميم محركات البحث التقليدية حول سير العمل البشرية، حيث يقيم المستخدمون الروابط ويقارنون المصادر ويتحققون من الصلة بأنفسهم. على النقيض من ذلك، تتطلب الوكلاء الذكية أنظمة استرجاع يمكنها أن تظهر بسرعة معلومات موثوقة في صيغ مُحسنة للمنطق والآلية.

يمكن أن يؤثر تطوير بنية الاسترجاع المخصصة أيضًا على الجيل التالي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. قد تحسن الوصول السريع إلى المعلومات الطازجة أداء الأنظمة الوكيلية العاملة في مجالات مثل استخبارات الشركات والتحليل المالي والبحث العلمي وأمن السيبرانية ودعم اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. في الوقت نفسه، يمكن أن يساهم التركيز المتزايد على مصدر التحقق والمصادقة في معالجة المخاوف المستمرة حول الهلوسة والمعلومات القديمة وشفافية الذكاء الاصطناعي.

مع نشر المنظمات لأنظمة مستقلة بشكل متزايد، قد تصبح طبقة الاسترجاع مكونًا حرجًا من حزمة الذكاء الاصطناعي، إلى جانب النماذج وقواعد البيانات المتجهة وأطر العمل. تساهم الشركات التي تبني هذه التكنولوجيا التأسيسية في إنشاء البنية التحتية التي يمكن أن تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر موثوقية والمسؤولة والمدركة للمعلومات في المستقبل.