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Interviews

Bryon Jacob, CTO und Mitgründer von data.world – Interviewreihe

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Bryon Jacob ist CTO und Mitbegründer von daten.welt – mit der Mission, die weltweit bedeutendste, kollaborativste und reichhaltigste Datenressource aufzubauen. Vor data.world war er zehn Jahre lang in Positionen mit zunehmender Verantwortung bei HomeAway.com, was in einer Position als VP of Tech / Technical Fellow gipfelte. Bryon hat zuvor auch bei Amazon gearbeitet und ist langjähriger Mentor bei Capital Factory. Er hat einen BS/MS in Informatik von der Case Western University.

Was hat Sie ursprünglich an der Informatik interessiert?

Ich bin süchtig nach Coden, seit ich mit 64 Jahren einen Commodore 10 in die Hände bekam. Ich begann mit BASIC und wechselte schnell zur Assemblersprache. Für mich ist Informatik wie das Lösen einer Reihe komplizierter Rätsel mit dem zusätzlichen Nervenkitzel der Automatisierung. Es ist dieser Aspekt der Problemlösung, der mich immer gefesselt und begeistert hat.

Können Sie uns die Entstehungsgeschichte von data.world erzählen?

data.world entstand aus einer Reihe von Brainstorming-Sitzungen in unserem Gründungsteam. Brett, unser CEO, wandte sich an Jon und Matt, mit denen er bereits zuvor zusammengearbeitet hatte. Sie begannen, sich zu treffen, um Ideen auszutauschen, und Jon brachte mir einige dieser Konzepte zur technischen Bewertung. Obwohl diese Ideen nicht aufgingen, lösten sie Diskussionen aus, die eng mit meiner eigenen Arbeit übereinstimmten. Im Laufe dieser Gespräche kamen wir auf die Idee, aus der schließlich data.world wurde. Unsere gemeinsame Geschichte und unser gegenseitiger Respekt ermöglichten es uns, schnell ein großartiges Team aufzubauen, die besten Leute, mit denen wir in der Vergangenheit zusammengearbeitet hatten, ins Team zu holen und eine solide Grundlage für Innovationen zu legen.

Was hat data.world zur Entwicklung der AI Context Engine inspiriert und welche konkreten Herausforderungen adressiert sie für Unternehmen?

Von Anfang an wussten wir, dass ein Knowledge Graph (KG) für die Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten von entscheidender Bedeutung sein würde. Mit dem Aufkommen der generativen KI wollten unsere Kunden KI-Lösungen, die konversationell mit ihren Daten interagieren können. Eine große Herausforderung bei heutigen KI-Anwendungen ist die Erklärbarkeit. Wenn Sie Ihre Arbeit nicht zeigen können, sind die Antworten weniger vertrauenswürdig. Unsere KG-Architektur stützt jede Antwort auf nachprüfbare Fakten und liefert klare, nachvollziehbare Erklärungen. Dies erhöht die Transparenz und Zuverlässigkeit und ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen.

Wie verbessert die Wissensgraphenarchitektur der AI Context Engine die Genauigkeit und Erklärbarkeit von LLMs im Vergleich zu alleinigen SQL-Datenbanken?

In unserer bahnbrechendes Papierhaben wir eine dreifache Verbesserung der Genauigkeit durch die Verwendung von Knowledge Graphs (KGs) gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken nachgewiesen. KGs verwenden Semantik, um Daten als reale Entitäten und Beziehungen darzustellen, wodurch sie genauer sind als SQL-Datenbanken, die sich auf Tabellen und Spalten konzentrieren. Zur Erklärbarkeit ermöglichen KGs uns, Antworten mit Begriffsdefinitionen, Datenquellen und Metriken zu verknüpfen und so eine überprüfbare Spur bereitzustellen, die Vertrauen und Benutzerfreundlichkeit verbessert.

Können Sie einige Beispiele nennen, wie die AI Context Engine die Dateninteraktion und Entscheidungsfindung in Unternehmen verändert hat?

Die AI Context Engine ist als API konzipiert, die sich nahtlos in die vorhandenen KI-Anwendungen der Kunden integrieren lässt, seien es benutzerdefinierte GPTs, Co-Piloten oder maßgeschneiderte Lösungen, die mit LangChain erstellt wurden. Das bedeutet, dass Benutzer nicht auf eine neue Benutzeroberfläche umsteigen müssen – stattdessen bringen wir ihnen die AI Context Engine. Diese Integration verbessert die Benutzerakzeptanz und -zufriedenheit und ermöglicht bessere Entscheidungen und effizientere Dateninteraktionen, indem leistungsstarke KI-Funktionen direkt in vorhandene Arbeitsabläufe eingebettet werden.

Auf welche Weise sorgt die AI Context Engine für Transparenz und Nachvollziehbarkeit bei KI-Entscheidungen, um regulatorische und Governance-Anforderungen zu erfüllen?

Die AI Context Engine ist mit unserem Knowledge Graph und Datenkatalog verknüpft und nutzt Funktionen rund um Herkunft und Governance. Unsere Plattform verfolgt die Datenherkunft und bietet vollständige Rückverfolgbarkeit von Daten und Transformationen. KI-generierte Antworten werden mit ihren Datenquellen verknüpft und bieten eine klare Rückverfolgbarkeit, wie jede Information gewonnen wurde. Diese Transparenz ist für die Einhaltung von Vorschriften und Governance von entscheidender Bedeutung und stellt sicher, dass jede KI-Entscheidung geprüft und verifiziert werden kann.

Welche Rolle werden Wissensgraphen Ihrer Meinung nach in den kommenden Jahren im weiteren Umfeld von KI und Datenmanagement spielen?

Wissensgraphen (KGs) werden mit dem Aufkommen der generativen KI immer wichtiger. Durch die Formalisierung von Fakten in einer Graphstruktur bieten KGs eine stärkere Grundlage für KI und verbessern sowohl die Genauigkeit als auch die Erklärbarkeit. Wir beobachten eine Abkehr von standardmäßigen Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architekturen, die auf unstrukturierten Daten basieren, hin zu Graph RAG-Modellen. Diese Modelle wandeln unstrukturierte Inhalte zunächst in KGs um, was zu erheblichen Verbesserungen bei Wiedererkennung und Genauigkeit führt. KGs werden eine entscheidende Rolle bei der Förderung von KI-Innovationen und -Effektivität spielen.

Welche zukünftigen Verbesserungen können wir für die AI Context Engine erwarten, um ihre Fähigkeiten und das Benutzererlebnis weiter zu verbessern?

Die AI Context Engine verbessert sich mit der Nutzung, da Kontext in den Datenkatalog zurückfließt und sie so mit der Zeit intelligenter wird. Aus Produktsicht konzentrieren wir uns auf die Entwicklung von Agenten, die fortgeschrittene Wissenstechnikaufgaben ausführen und Rohinhalte in reichhaltigere Ontologien und Wissensbasen umwandeln. Wir lernen kontinuierlich aus Mustern, die funktionieren, und integrieren diese Erkenntnisse schnell, sodass wir den Benutzern ein leistungsstarkes, intuitives Tool zur Verwaltung und Nutzung ihrer Daten bieten.

Wie investiert data.world in Forschung und Entwicklung, um bei KI- und Datenintegrationstechnologien an der Spitze zu bleiben?

Die Forschung und Entwicklung der AI Context Engine ist unser größter Einzelinvestitionsbereich. Wir sind bestrebt, an der Spitze dessen zu bleiben, was in den Bereichen KI und Datenintegration möglich ist. Unser Team, bestehend aus Experten für symbolische KI und maschinelles Lernen, treibt dieses Engagement voran. Das solide Fundament, das wir bei data.world aufgebaut haben, ermöglicht es uns, schnell zu agieren und technologische Grenzen zu erweitern, um sicherzustellen, dass wir unseren Kunden stets Spitzenfunktionen bieten.

Was ist Ihre langfristige Vision für die Zukunft der KI und Datenintegration und welchen Beitrag wird data.world Ihrer Meinung nach zu dieser Entwicklung leisten?

Meine Vision für die Zukunft von KI und Datenintegration bestand schon immer darin, mehr zu tun, als es den Benutzern einfach zu erleichtern, ihre Daten abzufragen. Stattdessen wollen wir die Notwendigkeit für Benutzer, ihre Daten abzufragen, gänzlich beseitigen. Unsere Vision war schon immer, die Daten einer Organisation nahtlos mit ihrem Wissen zu integrieren – einschließlich Metadaten über Datensysteme und logischen Modellen realer Entitäten.

Durch diese Integration in einen maschinenlesbaren Wissensgraphen können KI-Systeme das Versprechen natürlicher Sprachinteraktionen mit Daten wirklich erfüllen. Mit den rasanten Fortschritten bei der generativen KI in den letzten zwei Jahren und unseren Bemühungen, sie in Wissensgraphen von Unternehmen zu integrieren, wird diese Zukunft heute Realität. Bei data.world stehen wir an der Spitze dieser Entwicklung und treiben die Transformation voran, die es der KI ermöglicht, durch intuitive und intelligente Dateninteraktionen beispiellosen Mehrwert zu liefern.

Vielen Dank für das tolle Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten vorbeischauen daten.welt.

Ein Gründungspartner von unite.AI und Mitglied der Forbes Technology Council, Antoine ist ein Futurist der sich leidenschaftlich für die Zukunft von KI und Robotik interessiert.

Er ist auch der Gründer von Wertpapiere.io, eine Website, die sich auf Investitionen in bahnbrechende Technologien konzentriert.