Bryon Jacob, CTO și Co-Fondator al data.world – Seria de Interviuri

Bryon Jacob este CTO și co-fondator al data.world – cu misiunea de a construi cel mai semnificativ, colaborativ și abundent resursă de date din lume. Înainte de data.world, el a petrecut zece ani în roluri de responsabilitate crescândă la HomeAway.com, culminând cu un rol de VP de Tehnologie / Fellow tehnic. Bryon a lucrat și la Amazon (AMZN ) și este un mentor de lungă durată la Capital Factory. El are o diplomă de licență și master în știința calculatoarelor de la Universitatea Case Western.

Ce v-a atras inițial la știința calculatoarelor?

M-am îndrăgostit de programare de când am pus mâna pe un Commodore 64 la vârsta de 10 ani. Am început cu BASIC și am trecut rapid la limbajul de asamblare. Pentru mine, știința calculatoarelor este ca rezolvarea unei serii de puzzle-uri complexe, cu adaosul plăcut al automatizării. Este acest aspect de rezolvare a problemelor care m-a ținut mereu implicat și entuziasmat.

Puteți împărtăși povestea de origine a data.world?

data.world a fost creată dintr-o serie de ședințe de brainstorming între echipa noastră fondatoare. Brett, CEO-ul nostru, a contactat Jon și Matt, cu care lucrase anterior. Ei au început să se întâlnească pentru a arunca idei, și Jon mi-a adus câteva dintre aceste concepte pentru o evaluare tehnică. Deși acele idei nu au funcționat, ele au declanșat discuții care s-au aliniat strâns cu propria mea muncă. Prin aceste conversații, am ajuns la ideea care a devenit data.world. Istoria noastră comună și respectul reciproc ne-au permis să construim rapid o echipă excelentă, aducând oamenii cu care am lucrat în trecut și să punem bazele pentru inovație.

Ce v-a inspirat pe voi să dezvoltați Motorul de Context AI și ce provocări specifice rezolvă el pentru afaceri?

De la început, am știut că un Graf de Cunoaștere (KG) va fi critic pentru a avansa capacitățile AI. Odată cu apariția AI generativ, clienții noștri au dorit soluții AI care să poată interacționa conversațional cu datele lor. O provocare semnificativă în aplicațiile AI de astăzi este explicabilitatea. Dacă nu puteți arăta munca dvs., răspunsurile sunt mai puțin de încredere. Arhitectura noastră KG întemeiază fiecare răspuns în fapte verificabile, oferind explicații clare și trasabile. Acest lucru îmbunătățește transparența și fiabilitatea, permițând afacerilor să ia decizii informate cu încredere.

Cum arhitectura de graf de cunoaștere a Motorului de Context AI îmbunătățește acuratețea și explicabilitatea LLM-urilor în comparație cu bazele de date SQL alone?

În lucrarea noastră de pionierat, am demonstrat o îmbunătățire de trei ori a acurateței utilizând Grafuri de Cunoaștere (KG) față de bazele de date relationale tradiționale. KG utilizează semantica pentru a reprezenta datele ca entități și relații din lumea reală, făcându-le mai precise decât bazele de date SQL, care se concentrează pe tabele și coloane. Pentru explicabilitate, KG ne permit să legăm răspunsurile de definiții de termeni, surse de date și metrice, oferind o urmă verificabilă care îmbunătățește încrederea și utilizabilitatea.

Puteți împărtăși exemple de modul în care Motorul de Context AI a transformat interacțiunile cu datele și procesul de luare a deciziilor în cadrul întreprinderilor?

Motorul de Context AI este proiectat ca o interfață de programare care se integrează fără efort cu aplicațiile AI existente ale clienților, fie că sunt GPT personalizate, co-piloți sau soluții personalizate construite cu LangChain. Acest lucru înseamnă că utilizatorii nu au nevoie să treacă la o nouă interfață – în schimb, aducem Motorul de Context AI la ei. Această integrare îmbunătățește adoptarea și satisfacția utilizatorilor, conducând la decizii mai bune și interacțiuni cu datele mai eficiente, prin încorporarea capacităților puternice AI direct în fluxurile de lucru existente.

În ce mod Motorul de Context AI oferă transparență și trasabilitate în luarea deciziilor AI pentru a îndeplini cerințele de reglementare și guvernanță?

Motorul de Context AI se leagă de Graful nostru de Cunoaștere și catalogul de date, valorificând capacitățile din jurul liniei și guvernanței. Platforma noastră urmărește linia de date, oferind trasabilitate completă a datelor și transformărilor. Răspunsurile generate de AI sunt legate de sursele lor de date, oferind o urmă clară a modului în care fiecare piesă de informație a fost derivată. Această transparență este crucială pentru conformitatea cu reglementările și guvernanța, asigurând că fiecare decizie AI poate fi auditată și verificată.

Care este rolul pe care îl vedeți Grafurile de Cunoaștere jucând în peisajul mai larg al AI și managementului de date în următorii ani?

Grafurile de Cunoaștere (KG) devin din ce în ce mai importante odată cu apariția AI generativ. Prin formalizarea faptelor într-o structură de graf, KG oferă o bază mai puternică pentru AI, îmbunătățind atât acuratețea, cât și explicabilitatea. Vedem o schimbare de la arhitecturile standard de Generare Augmentată (RAG) către modelele RAG de Graf, care convertesc conținutul nestructurat în KG-uri mai întâi, conducând la îmbunătățiri semnificative ale recăutării și acurateței. KG-urile sunt pe cale să joace un rol crucial în impulsarea inovațiilor și eficacității AI.

Care sunt îmbunătățirile viitoare pe care le puteți aștepta pentru Motorul de Context AI pentru a-și îmbunătăți și mai mult capacitățile și experiența utilizatorului?

Motorul de Context AI se îmbunătățește cu utilizarea, pe măsură ce contextul se reîntoarce în catalogul de date, făcându-l mai inteligent cu timpul. Din punct de vedere al produsului, ne concentrăm pe dezvoltarea de agenți care efectuează sarcini avansate de inginerie a cunoașterii, transformând conținutul brut în ontologii și baze de cunoaștere mai bogate. Învățăm continuu din modelele care funcționează și integrăm rapid aceste insight-uri, oferind utilizatorilor un instrument puternic și intuitiv pentru gestionarea și valorificarea datelor lor.

Cum investește data.world în cercetare și dezvoltare pentru a rămâne în fruntea tehnologiilor de integrare a datelor și AI?

Cercetarea și dezvoltarea Motorului de Context AI reprezintă cea mai mare zonă de investiții pentru noi. Suntem dedicați să rămânem în fruntea a ceea ce este posibil în AI și integrarea datelor. Echipa noastră, formată din experți atât în AI simbolic, cât și în învățarea mașinilor, conduce această angajare. Fundația solidă pe care am construit-o la data.world ne permite să ne mișcăm rapid și să împingem limitele tehnologice, asigurându-ne că livrăm în mod constant capacități de ultimă generație clienților noștri.

Care este viziunea dvs. pe termen lung pentru viitorul integrării datelor și AI, și cum vedeți data.world contribuind la această evoluție?

Viziunea mea pentru viitorul integrării datelor și AI a fost întotdeauna să mergem dincolo de simpla facilitare a interogării datelor de către utilizatori. În schimb, ne propunem să eliminăm nevoia utilizatorilor de a interoga datele lor. Viziunea noastră a fost întotdeauna să integrăm în mod seamăn datele unei organizații cu cunoașterea sa – cuprinzând metadate despre sistemele de date și modele logice ale entităților din lumea reală.

Prin realizarea acestei integrări într-un graf de cunoaștere citit de mașină, sistemele AI pot îndeplini într-adevăr promisiunea interacțiunilor în limbaj natural cu datele. Cu progresele rapide în AI generativ în ultimii doi ani și eforturile noastre de a integra această tehnologie cu grafurile de cunoaștere ale întreprinderilor, acest viitor devine realitate astăzi. La data.world, suntem în fruntea acestei evoluții, conducând transformarea care permite AI să ofere valoare fără precedent prin interacțiuni cu date intuitive și inteligente.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre data.world.