फंडिंग
रेटाब $3.5M जुटाता है और दस्तावेजों को संरचित डेटा में बदलने के लिए एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च करता है
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एआई-संचालित टूल्स विकसित करने वाले डेवलपर्स के लिए, एक चुनौती लगातार रास्ते में आती है: बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को वास्तविक दुनिया के दस्तावेजों से डेटा निकालने के लिए विश्वसनीय रूप से प्राप्त करना। पीडीएफ इनवॉइस, 200-पृष्ठ की रिपोर्ट, हस्तलिखित फॉर्म और स्कैन की गई आईडी अक्सर अन्यथा शक्तिशाली एआई प्रणालियों को चकमा देती हैं।
रेटाब, एक नया स्टार्टअप, जिसकी स्थापना उन इंजीनियरों द्वारा की गई है जिन्होंने इस समस्या का सामना पहले से किया है, ने इसे हल करने के लिए लॉन्च किया है। अपने प्लेटफ़ॉर्म के सार्वजनिक आगमन के साथ, कंपनी ने $3.5 मिलियन के प्री-सीड फंडिंग की भी घोषणा की, जिसका नेतृत्व वेंचरफ्रेंड्स, किमा वेंचर्स, और के5 ग्लोबल ने किया, जिसमें एरिक श्मिट (स्टेमएआई के माध्यम से), ओलिवियर पोमेल (सीईओ, डेटाडॉग), और फ्लोरियन डौएट्टू (सीईओ, डेटाईकु) ने भाग लिया। (DDOG )
एक और एलएलएम प्रदाता होने के बजाय, रेटाब एक परत ऊपर बैठता है – एक डेवलपर-फर्स्ट प्लेटफ़ॉर्म फॉर डॉक्यूमेंट एआई प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को यह परिभाषित करने की अनुमति देता है कि वे कौन सा डेटा निकालना चाहते हैं, फिर पूरी प्रक्रिया को संभालता है: लेबलिंग, मूल्यांकन, प्रोम्प्ट इंजीनियरिंग, मॉडल बेंचमार्किंग, और राउटिंग।
“लोग एआई डेमो बनाते रहते हैं जो जादुई लगते हैं लेकिन उत्पादन में टूट जाते हैं,” लुईस डी बेनोइस्ट, रेटाब के सह-संस्थापक और सीईओ ने कहा। “हमने रेटाब बनाया क्योंकि हम दस्तावेज़ से कुछ फ़ील्ड निकालने के लिए भंगुर पाइपलाइन्स को तार करने से थक गए थे। अब, डेवलपर्स अपने स्कीमा पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं – हम बाकी का ध्यान रखते हैं।”
रेटाब वास्तव में क्या करता है
इसके मूल में, रेटाब असंरचित दस्तावेजों – पीडीएफ, स्कैन, फॉर्म – को साफ, संरचित जेएसओएन या टेबुलर आउटपुट में बदल देता है जो डेवलपर्स उत्पादन प्रणालियों में डाल सकते हैं। एक एसडीके और प्लेटफ़ॉर्म के रूप में निर्मित, यह एआई-संचालित डेटा निकासी वर्कफ़्लो बनाने की जटिलता को दूर करता है।
रेटाब का उपयोग करने वाली कंपनियां बस यह वर्णन करती हैं कि वे कौन सा डेटा चाहते हैं। रेटाब तब स्वचालित रूप से लेबल वाले डेटासेट बनाता है, ऑप्टिमल एलएलएम (ओं) का चयन करता है, प्रोम्प्ट्स को परिष्कृत करता है, और त्रुटि का पता लगाने और पुनः प्रयास करने की तर्क को संभालता है। यह तीन मुख्य नवाचारों के माध्यम से उत्पादन-ग्रेड सटीकता सुनिश्चित करता है:
- स्व-ऑप्टिमाइज़िंग स्कीमा: रेटाब एक आंतरिक एआई एजेंट का उपयोग करके वास्तविक उदाहरणों का उपयोग करके निकासी निर्देशों को परिष्कृत करने के लिए करता है, मैनुअल ट्यूनिंग की आवश्यकता को समाप्त करता है।
- इंटेलिजेंट मॉडल राउटिंग: प्लेटफ़ॉर्म मॉडल-एज्नोस्टिक है और स्वचालित रूप से एलएलएम (जैसे ओपनएआई, एंथ्रोपिक, गूगल) के माध्यम से बेंचमार्क करता है, प्रत्येक दस्तावेज़ को लागत, गति और सटीकता आवश्यकताओं के आधार पर सबसे अच्छे मॉडल में रूट करता है। इससे कुछ उपयोगकर्ताओं को प्रोसेसिंग लागत में 100x तक की कटौती करने में मदद मिली है।
- के-एलएलएम सहमति और निर्देशित तर्क: एकल मॉडल के आउटपुट पर निर्भर रहने के बजाय, रेटाब चरण-दर-चरण तर्क (चेन-ऑफ-थॉट) को लागू करता है और एक सहमति तक पहुंचने के लिए समानांतर में कई मॉडल चलाता है। यदि अनिश्चितता बनी रहती है, तो यह ध्वजांकित या पुनः गणना की जाती है, डेवलपर्स को प्रत्येक उत्तर में विश्वास दिलाती है।
यह ऑर्केस्ट्रेशन परत डेवलपर्स को त्रुटि-प्रवण दस्तावेज़ प्रवाह – जैसे कि अनुबंध पार्सिंग, पहचान सत्यापन, या इनवॉइस विश्लेषण – को स्केलेबल, स्व-सुधार प्रणालियों में बदलने की शक्ति देती है।
लॉजिस्टिक्स से इन्फ्रास्ट्रक्चर तक
संस्थापकों ने मूल रूप से रेटाब के फाउंडेशन का निर्माण लॉजिस्टिक्स उद्योग में दस्तावेज़-भारी ऑपरेशन के लिए आंतरिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के दौरान किया था। लेकिन जैसे ही उन्होंने टूलिंग को परिष्कृत किया, उन्हें एहसास हुआ कि इसका मूल्य किसी एक उपयोग के मामले से कहीं अधिक है। आज, रेटाब पहले से ही लॉजिस्टिक्स, वित्त, स्वास्थ्य सेवा सहित कई क्षेत्रों में दर्जनों कंपनियों द्वारा उपयोग किया जा रहा है:
- लॉजिस्टिक्स: बिल ऑफ लेडिंग, कस्टम मैनिफेस्ट, और डिलीवरी रिकॉर्ड को पार्स करना
- वित्त: लंबे फॉर्म रिपोर्ट से जोखिम कारक और वित्तीय मेट्रिक्स निकालना
- स्वास्थ्य सेवा: स्वचालित प्रवेश फॉर्म, दावे, और चिकित्सा रिकॉर्ड
एक ट्रकिंग कंपनी ने रेटाब का उपयोग करके अपनी 99% सटीकता आवश्यकता को पूरा करने वाले सबसे छोटे, सबसे तेज़ मॉडल कॉन्फ़िगरेशन की पहचान की – प्रदर्शन को त्यागने के बिना कम्प्यूट लागत और विलंबता को कम किया। एक वित्तीय फर्म ने रेटाब का उपयोग करके निवेशक दस्तावेजों से संरचित जोखिम संकेतक निकालने के लिए तिमाही विश्लेषण में दिनों की कटौती की।
“एआई अर्थव्यवस्था असंरचित, मानव-पठनीय दस्तावेजों को संरचित, सत्यापन योग्य डेटा में बदलने पर निर्भर करती है,” फ्लोरियन डौएट्टू, डेटाईकु के सीईओ ने कहा। “रेटाब वह प्लेटफ़ॉर्म है जो इस छलांग को संभव बनाता है।”
आगे देखें
रेटाब अब दस्तावेजों से परे विस्तार कर रहा है: आगामी रिलीज़ उपयोगकर्ताओं को वेबपेज और गतिशील सामग्री से डेटा निकालने की अनुमति देगी, प्रतिस्पर्धी विश्लेषण, अनुपालन स्क्रैपिंग, और ऑनबोर्डिंग स्वचालन जैसे उपयोग के मामलों के लिए दरवाजा खोलेगी। ज़ापियर, n8n, और डिफ़ी जैसे टूल्स के साथ एकीकरण भी रास्ते में हैं, जो रेटाब को कस्टम कोड के बिना मौजूदा वर्कफ़्लो में फिट होने देगा।
लंबी अवधि में, रेटाब विश्व के असंरचित डेटा और उस पर निर्भर एआई एजेंटों के बीच मध्यवर्ती परत बनने का लक्ष्य रखता है – चाहे वह उद्यम खोज, आरपीए, या एआई कोपायलट के लिए हो।
केवल दस कर्मचारियों के साथ, रेटाब पहले से ही एआई-मूल निवेश उत्पादों के निर्माण के लिए डेवलपर्स के लिए एक मूलभूत निर्माण खंड के रूप में मान्यता प्राप्त हो रहा है – केवल एक और विक्रेता नहीं, बल्कि वास्तविक दुनिया के डेटा की जटिल वास्तविकता को संचालित करने के लिए एक टूलसेट।
