PuppyGraph saa 10 miljoonan dollarin A-sarjan rahoituksen vuosittaisen toistuvan liikevaihdon kasvettua seitsenkertaiseksi

PuppyGraph ilmoitti 10. marraskuuta 2026 keränneensä 10 miljoonan dollarin A-sarjan rahoituksen. Kierrosta johti Particle Future, ja siihen osallistui myös defy.vc. Rahoituksella yhtiö aikoo kasvattaa insinööritiimiään ja kehittää yritysasiakkaisiin keskittyvää myyntiään. Graafikyselymoottoria kehittävän yhtiön kokonaisrahoitus nousi 15 miljoonaan dollariin.

Rahoituskierros seurasi PuppyGraph 1.0:n yleistä käyttöönottoa. PuppyGraph kertoi vuosittaisen toistuvan liikevaihtonsa kasvaneen seitsenkertaiseksi viime vuoden aikana. Asiakkaisiin kuuluvat AMD, Palo Alto Networks, Coinbase, Trend Micro, Datadog ja Sola Security.

Yritysdatan kyselyt ilman datan siirtämistä

PuppyGraph on suunnattu tekoälyagenteille, jotka selvittävät liiketoimintaan liittyviä kysymyksiä eri osastojen datasta sen sijaan, että ne vain tuottaisivat SQL-kyselyjä tunnettua aineistoa varten. Agentin voi esimerkiksi olla tarpeen seurata asiakkaiden, tuotteiden, komponenttien ja toimittajien välisiä suhteita. Taulukoiden määrän kasvaessa skeemojen kuvaukset vievät yhä suuremman osan agentin konteksti-ikkunasta, ja mahdollisten liitospolkujen määrä lisääntyy.

Moottori suorittaa graafilaskentaa suoraan tuetuissa tietokannoissa, tietovarastoissa ja tietojärvissä. Tietueet pysyvät järjestelmissä, kuten Apache Icebergissä, Databricksissa, Snowflakessa, PostgreSQL:ssä ja Microsoft Fabricissa, joten erillistä graafitietokantaa, datan erillistä graafikopiota tai siihen liittyviä latausputkia ei tarvita. Sovellukset voivat edelleen käyttää SQL:ää suodatukseen ja koostamiseen ja valita graafikyselyt kysymyksiin, joissa suhteet ovat keskeisiä.

Ontologia määrittelee hyväksytyt liiketoimintakohteet ja niiden väliset suhteet, jolloin agenteilla on käytössään pätevät tutkimuspolut. PuppyGraphin tekoälyavusteinen skeematyökalu ehdottaa mallia olemassa olevien taulukoiden pohjalta, mutta datatiimit tarkistavat sen ja hyväksyvät sen liiketoiminnallisen merkityksen. Yhteensopivat tekoälytyökalut yhdistetään MCP:n kautta, ja käyttäjät voivat työskennellä myös PuppyGraphin sisäänrakennetun agentin avulla.

Moottori hylkää viittaukset kohteisiin tai suhteisiin, joita ei ole määritelty ontologiassa, ja palauttaa jäsenneltyä palautetta kyselyn korjaamista varten. Näin puututaan huomaamatta jääviin virheisiin, joita syntyy, kun agentti keksii yhteyden ja käsittelee tulosta todisteena. PuppyGraph kuitenkin huomauttaa, ettei validointi takaa oikeaa johtopäätöstä, sillä agentti voi silti lähteä seuraamaan huonoa hypoteesia tai tehdä analyysin puutteellisesti.

Suorituskyky ja hallintakontrollit

PuppyGraphin mukaan sen moottori tukee tuetuissa käyttötapauksissa alle sekunnin graafikyselyjä ja mahdollistaa sen, että agentit voivat kysellä 3 000 yritystaulusta ikään kuin ne muodostaisivat yhden graafin. Yhtiön erillisessä vertailutestissä neljän koneen klusteri suoritti 10 tason kyselyn miljardien särmien yli 2,26 sekunnissa. Suorituskyky riippuu kuitenkin käyttötapauksesta.

Nopeus vaikuttaa tutkimusten etenemiseen: agentit testaavat useita hypoteeseja, ja hidas kysely voi pysäyttää seuraavan analyysivaiheen, jos se riippuu edellisen vaiheen tuloksesta. Vertailutestillä on siksi merkitystä arvioitaessa, voivatko syvälliset suhd haut pysyä vuorovaikutteisina. Se ei siis ole pelkkä raakojen kyselynopeuksien mittari.

PuppyGraph 1.0 valvoo lisäksi määritettyjä rivitason käyttöoikeuksia koko graafin läpikäynnin ajan, myös välivaiheissa. Roolipohjaiset hallintakontrollit ja käyttäjänä esiintyminen sitovat käyttöoikeudet käyttäjän identiteettiin. Kertakirjautumista tuetaan, ja hallinnollisiin tarkastuslokeihin tallentuvat hallintatoimet. Tunnistetietojen välityspalvelu hankkii alustoille, kuten Snowflakelle ja Databricksille, lyhytikäiset tunnistetiedot, jotka huomioivat käyttäjän identiteetin. Näin käyttäjien ei tarvitse paljastaa tai hallita pitkäikäisiä tunnistetietoja.

Käyttöönotot ja laajentumisen painopisteet

Sola Securityn teknologiajohtaja Leon Goldberg sanoi: ”Ajamme tekoälyagentteja päivittäin tuhansissa taulukoissa ja miljardien särmien yli.” Palo Alto Networksin suunnittelujohtaja Ran Xia kertoi, että yhtiö suorittaa monivaiheisia graafin läpikäyntejä nykyisellä data-alustallaan siirtämättä tai kopioimatta rivejä, mikä poistaa niihin liittyvän ETL-putkiston ylläpidon tarpeen. Coinbasen johtava henkilöstöohjelmistoinsinööri Xinyu Liu kertoi Coinbasen yhdistävän suoraan Snowflakessa ja Databricksissa ylläpidettäviin taulukoihin ja käyttävän MCP:tä luonnollisella kielellä tehtäviin suhd ekyselyihin.

PuppyGraphin mukaan AMD aloitti IT-työkuormista ja laajentaa käyttöä nyt tietoturva- ja digitaalisen markkinoinnin dataan. Laajentuminen havainnollistaa yhtiön laajempaa toimintamallia: kun suhteita kuvaava kartta kattaa lisää osastoja, agentit voivat selvittää kysymyksiä, joihin ei aiemmin päästy käsiksi organisaatiorajojen vuoksi.

Yhtiö aikoo käyttää uuden pääoman graafimallien käyttöönoton vaatiman työn vähentämiseen, suhd ekyselyjen tekemiseen käytännöllisiksi yritystasolla ja asiakkaiden tukemiseen, kun ne siirtävät agentteja tuotantokäyttöön. Keskeisenä haasteena on laajentaa tutkimuksia heikentämättä ihmisten hyväksymää ontologiaa ja käyttöoikeuskontrolleja, jotka määrittävät, mitkä suhteet ovat päteviä ja mitä dataa kukin käyttäjä voi nähdä.