Delphina ने अपने AI एनालिटिक्स Context Factory का विस्तार करने के लिए जुटाए 75 लाख डॉलर

Delphina ने 12 नवंबर, 2026 को नए वित्तपोषण में 75 लाख डॉलर जुटाने की घोषणा की। Context Factory लॉन्च करने के साथ ही कंपनी का कुल वित्तपोषण 1.5 करोड़ डॉलर हो गया। यह प्रणाली एनालिटिक्स के जवाबों के पीछे के कारोबारी संदर्भ को तैयार करने और बनाए रखने के लिए AI एजेंटों का इस्तेमाल करती है।

Radical Ventures और Costanoa ने मिलकर इस वित्तपोषण का नेतृत्व किया। इसमें Tenacity Capital और एंजेल निवेशकों ने भी भाग लिया, जिनमें Fei-Fei Li, नोबेल पुरस्कार विजेता Guido Imbens और Anthropic तथा OpenAI के शुरुआती कर्मचारी शामिल हैं। जुटाई गई राशि का इस्तेमाल Context Factory का विस्तार करने और Delphina की बाज़ार-विस्तार तथा ग्राहक-इंजीनियरिंग टीमों को बढ़ाने के लिए किया जाएगा।

घोषणा के साथ ही नया उत्पाद उपलब्ध हो गया। इसकी बुनियादी अवधारणा यह है कि सटीक AI एनालिटिक्स के लिए यह जानना ज़रूरी है कि किन तालिकाओं पर भरोसा किया जा सकता है, मेट्रिक की परिभाषाएँ क्या हैं और अनुभवी विश्लेषक क्या जानते हैं, लेकिन उन्होंने उसे दर्ज नहीं किया है। Delphina का कहना है कि कंपनियाँ आम तौर पर यह संदर्भ हाथ से तैयार करती हैं, जिससे कारोबार में बदलाव के साथ यह पुराना पड़ता जाता है।

एजेंट कारोबारी संदर्भ को बनाए रखते हैं

Context Factory यह रखरखाव का काम एजेंटों को सौंपता है। Delphina का कहना है कि एजेंट मौजूदा कंपनी डेटा और दस्तावेज़ों से कुछ ही घंटों में शुरुआती आधार तैयार कर सकते हैं, कर्मचारियों के सवाल पूछने पर कमियों की पहचान करके उन्हें दूर कर सकते हैं, और महत्वपूर्ण बदलावों को मंज़ूरी के लिए संबंधित क्षेत्र के विशेषज्ञों तक पहुँचा सकते हैं। इस व्यवस्था में परिभाषाओं की ज़िम्मेदारी विशेषज्ञों के पास रहती है, जबकि खोज और जानकारी को अद्यतन करने का काम एजेंट संभालते हैं।

Delphina के उत्पाद के परिचय के अनुसार, यह प्रणाली dbt प्रोजेक्ट, डैशबोर्ड, दस्तावेज़ और क्वेरी लॉग पढ़ती है और उनमें बदलाव होने पर भी इन स्रोतों को पढ़ती रहती है। मंज़ूर किए गए बदलाव ग्राहक के स्वामित्व वाले, संस्करण-नियंत्रित नॉलेज बेस में दर्ज किए जाते हैं। मूल्यांकन परीक्षण उन भरोसेमंद डैशबोर्ड से भी सामग्री ले सकते हैं, जिन्हें कर्मचारी पहले ही सत्यापित कर चुके हैं।

जब किसी सवाल से मेट्रिक की परिभाषा में कमी का पता चलता है, तो एक उदाहरणात्मक कार्यप्रवाह में एजेंट को dbt, Looker और Notion में खोज करते, संबंधित डेटा तालिका के मालिक की पहचान करते और Slack पर पुष्टि माँगते दिखाया गया है। मंज़ूरी मिलने के बाद एजेंट परिभाषा प्रकाशित करता है, मूल जवाब फिर से तैयार करता है और सुधार को प्रतिगमन परीक्षण के रूप में सहेजता है, ताकि मंज़ूर किए गए तर्क में चुपचाप फिर से कमी न आ जाए।

एंटरप्राइज़ में तैनाती के लिए Delphina का कहना है कि कनेक्शन हर उपयोगकर्ता के लिए अलग, केवल-पढ़ने की अनुमति वाले क्रेडेंशियल का इस्तेमाल करते हैं और हर ग्राहक को एक अलग डेटा प्लेन मिलता है। Python और DuckDB बिना इंटरनेट पहुँच वाले, अलग-थलग Firecracker माइक्रोVM में चलते हैं। प्रॉम्प्ट, क्वेरी और नॉलेज संदर्भ लॉग किए जाते हैं और निर्यात किए जा सकते हैं। इन नियंत्रणों से एजेंटों की गतिविधि की जाँच संभव होती है और साथ ही कंपनी के सिस्टम तथा बाहरी गंतव्यों तक उनकी पहुँच सीमित रहती है।

डेटा टीमों से आगे भी बढ़ता अपनाव

Delphina के मुताबिक, अब उसके प्लेटफ़ॉर्म पर पूछे जाने वाले 73% सवाल कारोबारी टीमें पूछती हैं और उसके आधे से अधिक ग्राहक संगठनों में सीईओ सक्रिय उपयोगकर्ता हैं। Substack में सीईओ Chris Best समेत 70% से अधिक कर्मचारी इस उत्पाद का इस्तेमाल करते हैं। इसके अन्य ग्राहकों में LATAM Airlines, Upstart, Udemy और Coursera शामिल हैं।

Best ने Substack के निर्णय लेने के तरीके पर इसके असर का वर्णन किया: “अब हमारी टीमों को कतार में हफ़्तों इंतज़ार करने के बजाय कुछ ही सेकंड में सटीक जवाब मिल जाते हैं। इससे हमारे निर्णय लेने का तरीका बदल गया है।”

सीईओ और सह-संस्थापक Jeremy Hermann ने पहले Uber का Michelangelo मशीन-लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म बनाया और उसका नेतृत्व किया था। उन्होंने Tecton की सह-स्थापना भी की थी, जिसे Databricks ने अधिग्रहित कर लिया। अध्यक्ष और सह-संस्थापक Duncan Gilchrist ने Uber में वैश्विक मूल्य-निर्धारण डेटा विज्ञान का नेतृत्व किया था। Gilchrist ने कहा कि अब संचालन, बिक्री, विपणन और वित्त टीमें Delphina की सबसे ज़्यादा उत्पाद इस्तेमाल करने वाली टीमें हैं।

इस वित्तपोषण से Delphina को उत्पाद का विस्तार करने और उसे बेचने तथा सहायता देने वाली टीमों को बढ़ाने के लिए संसाधन मिलेंगे। असली कसौटी यह होगी कि क्या कारोबारी उपयोगकर्ताओं और सीईओ के बीच अपनाव बढ़ने के साथ-साथ विशेषज्ञों की मंज़ूरी, संस्करण-नियंत्रित परिभाषाएँ और प्रतिगमन परीक्षण भी मज़बूत बने रहते हैं—क्योंकि भरोसेमंद एनालिटिक्स का उसका वादा इन्हीं पर निर्भर है।