फंडिंग
निम्बल ने एआई वर्कफ्लो में लाइव वेब डेटा को आगे बढ़ाने के लिए 47 मिलियन डॉलर की श्रृंखला बी फंडिंग जुटाई
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निम्बल ने 47 मिलियन डॉलर की श्रृंखला बी फंडिंग जुटाई है, जिसमें नॉर्वेस्ट ने नेतृत्व किया और डेटाब्रिक्स वेंचर्स और इसके मौजूदा निवेशकों ने भाग लिया। यह दौर कुल फंडिंग को 75 मिलियन डॉलर तक ले जाता है और एंटरप्राइज़ एआई सिस्टम के लिए संरचित, निर्णय-ग्रेड डेटा में परिवर्तित होने वाले सार्वजनिक वेब की मांग को दर्शाता है।
जैसे ही संगठन एआई को प्रयोग से उत्पादन वातावरण में ले जाते हैं, एक स्थायी बाधा बनी रहती है: बाहरी जानकारी तक विश्वसनीय पहुंच। निम्बल का प्लेटफ़ॉर्म विशेष रूप से इस चुनौती का समाधान करने के लिए बनाया गया है।
एआई के लिए लाइव वेब क्यों अभी भी कठिन है
सार्वजनिक वेब अस्तित्व में सबसे बड़ा व्यावसायिक, वित्तीय और प्रतिस्पर्धी खुफिया भंडार है। लेकिन यह मानवों के लिए डिज़ाइन किया गया था – मशीनों के लिए नहीं। पेज गतिशील हैं, लेआउट लगातार बदलते रहते हैं, सामग्री क्लाइंट-साइड पर रेंडर की जाती है, और जानकारी शायद ही कभी ऐसे ढंग से संरचित की जाती है जो आसानी से एक डेटाबेस की तरह पूछताछ की जा सके।
पारंपरिक खोज इंजन पेजों को अनुक्रमित और रैंक करते हैं। जनरेटिव एआई टूल्स उन्हें सारांशित करते हैं। कोई भी दृष्टिकोण पुनरुत्पादनीयता, लेखा परीक्षा, या पूर्णता की गारंटी नहीं देता है – विशेषताएं जो एआई प्रणालियों के प्रभाव के साथ उद्यमों की आवश्यकता होती है कीमत निर्धारण निर्णय, निवेश अनुसंधान, नियामक कार्य प्रवाह, या प्रतिस्पर्धी रणनीति।
कई संगठनों के लिए, विकल्प में कस्टम स्क्रैपिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर या विरासत डेटा विक्रेताओं पर निर्भरता शामिल है। दोनों दृष्टिकोण लागत, नाजुकता, और रखरखाव ओवरहेड पेश करते हैं।
निम्बल का थीसिस है कि वेब खुद को एक संरचित डेटा परत की तरह सुलभ होना चाहिए – इंजीनियरिंग कर के बिना।
निम्बल के एजेंटिक सर्च आर्किटेक्चर के अंदर
प्लेटफ़ॉर्म के केंद्र में निम्बल द्वारा वर्णित मल्टी-एजेंट वेब सर्च है।
एकल अनुरोध के बजाय जानकारी पुनर्प्राप्त करने के लिए, निम्बल समन्वित एआई एजेंटों को तैनात करता है जो वास्तविक ब्राउज़रों में संचालित होते हैं। ये एजेंट:
- डायनामिक रूप से वेबसाइटों को नेविगेट करते हैं, जिसमें जावास्क्रिप्ट-रेंडर्ड सामग्री शामिल है
- जब आवश्यक हो तब पेज एलिमेंट्स के साथ इंटरैक्ट करते हैं
- पूर्ण दस्तावेजों के बजाय विशिष्ट डेटा बिंदुओं को निकालते हैं
- परिणामों को कई स्रोतों में क्रॉस-चेक करते हैं
- आउटपुट को स्कीमा-पहले डेटा टेबल में संरचित करते हैं
सिस्टम निकासी पर रुकता नहीं है। इसमें एक शासित प्रसंस्करण परत शामिल है जो परिणामों को स्वच्छ, डीडुप्लिकेट, ज्वाइन, एग्रीगेट और सत्यापित करती है trước डिलीवरी के। लक्ष्य पाठ आउटपुट के बजाय संरचित, पुनरुत्पादनीय डेटासेट उत्पन्न करना है।
वेब पेज से पूछताछ योग्य डेटा तक
निम्बल के दृष्टिकोण की एक परिभाषित विशेषता लाइव वेब सामग्री को टेबल में परिवर्तित करना है जो डेटाबेस रिकॉर्ड की तरह व्यवहार करते हैं न कि स्क्रैप्ड एचटीएमएल टुकड़ों की तरह।
“उत्तर” के बजाय, प्लेटफ़ॉर्म संरचित डेटा आउटपुट करता है जो व्यवसाय बुद्धिमत्ता प्रणाली, डेटा वेयरहाउस, या एआई एजेंटों में प्रवाहित हो सकता है। उद्यम इस जानकारी को सीधे अपने कार्य प्रवाह में प्रवाहित कर सकते हैं, मैनुअल समीक्षा या भंगुर स्क्रैपिंग स्क्रिप्ट पर निर्भरता को कम करते हैं।
जो टीमें एजेंटिक एआई सिस्टम बना रही हैं – जहां एक एजेंट खोजता है, दूसरा सत्यापित करता है, और तीसरा कार्रवाई करता है – विश्वसनीय लाइव डेटा तक पहुंच मौलिक हो जाती है। आर्किटेक्चर इस लूप को समर्थन देने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसमें मशीन-Readable आउटपुट होते हैं जिन्हें ऑडिट और री-रन किया जा सकता है।
एंटरप्राइज़ एकीकरण और पारिस्थितिकी स्थिति
निम्बल डेटाब्रिक्स और माइक्रोसॉफ्ट जैसे एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकरण कर रहा है ताकि संगठन आंतरिक डेटासेट के साथ लाइव वेब बुद्धिमत्ता को मर्ज कर सकें। इसका अर्थ है रणनीतिक: जैसे ही एआई मॉडल कमोडिटीज़ हो जाते हैं, विभेदक बढ़ती तरह से डेटा गुणवत्ता और ताजगी में स्थानांतरित हो जाता है।
मूल मॉडल प्रदाताओं के साथ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, निम्बल खुद को एक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर परत के रूप में स्थिति देता है – बहुमodal और तर्कसंगत मॉडलों को संचालित करने के लिए ब्राउज़रों को नियंत्रित करने, गतिशील सामग्री की व्याख्या करने और बड़े पैमाने पर शासित आउटपुट उत्पन्न करने के लिए।
व्यवहार में, यह वेब डेटा संग्रह को एक ब्रेक-फिक्स इंजीनियरिंग समस्या से एक प्रबंधित प्रणाली में बदलता है जो निरंतर चलने में सक्षम है।
फंडिंग क्या सक्षम करती है
श्रृंखला बी पूंजी समन्वित एजेंट प्रणालियों में अनुसंधान, ब्राउज़र स्वचालन इन्फ्रास्ट्रक्चर को स्केल करने और शासन परतों में सुधार का समर्थन करेगी जो सही और पूर्णता सुनिश्चित करती हैं। जैसे ही एंटरप्राइज़ उच्च-दांव वाले निर्णय वातावरण में एआई तैनात करते हैं, विश्वसनीयता और लेखा परीक्षा की अपेक्षाएं बढ़ जाती हैं।
फंडिंग ब्रॉडर बाजार की तात्कालिकता को भी दर्शाती है: एआई सिस्टम डेटा की गुणवत्ता से बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सकते जो वे उपभोग करते हैं। यदि यह डेटा अधूरा, पुराना या अप्रमाणिक है, तो प्रणाली के आउटपुट क्रमशः खराब हो जाते हैं।
एक व्यापक उद्योग परिवर्तन बिंदु
वर्षों से, वेब को एक असंरचित फ्रंटियर के रूप में माना जाता रहा है – जानकारी से भरपूर लेकिन संचालित करने में कठिन। निम्बल का मॉडल एक निरंतर अद्यतन, मशीन-अクセसिबल डेटा स्रोत के रूप में लाइव इंटरनेट की ओर एक बदलाव का सुझाव देता है।
जैसे ही एआई सिस्टम व्यावसायिक कार्य प्रवाह के भीतर स्वायत्त रूप से कार्य करते हैं, विश्वसनीय, वास्तविक समय की बाहरी जानकारी तक पहुंच मॉडल प्रदर्शन के रूप में महत्वपूर्ण हो सकती है।
निम्बल के नवीनतम फंडिंग राउंड कंपनी को उस इन्फ्रास्ट्रक्चर परत का विस्तार करने के लिए स्थिति देता है जब एंटरप्राइज़ सक्रिय रूप से अपने आंतरिक डेटाबेस से परे एआई सिस्टम को एक्सेस और सत्यापित करने के तरीके पर पुनर्विचार कर रहे हैं।
