Seltz atrage 12,5 milioane de dolari într-o rundă de finanțare pentru a construi un nou strat de infrastructură de căutare pentru agenții AI

Pe măsură ce agenții AI devin din ce în ce mai capabili să efectueze cercetări, să execute fluxuri de lucru și să ia decizii în mod autonom, a apărut o provocare tot mai mare: web-ul însuși nu a fost proiectat pentru mașini. În timp ce modelele lingvistice mari de astăzi pot raționa, rezuma și genera conținut, ele se bazează în continuare pe sisteme de recuperare originale construite pentru oameni care fac clic pe linkuri. Seltz, o companie care se axează pe reconstruirea infrastructurii de căutare pe web în mod special pentru sistemele AI, a anunțat o rundă de finanțare de 12,5 milioane de dolari pentru a aborda această lacună. Finanțarea a fost condusă de Speedinvest și B Capital, cu participarea mai multor firme de capital de risc și a unui grup de consilieri și investitori îngeri din companii precum Amazon (AMZN ), Google (GOOGL ), Cohere, Databricks, Ramp și Synthesia.

De ce agenții AI au nevoie de un alt tip de motor de căutare

În ultimele decenii, căutarea pe web a fost optimizată în jurul comportamentului uman. Motoarele de căutare returnează liste ordonate de linkuri, fragmente și reclame proiectate pentru a ajuta oamenii să navigheze pe site-urile web. Agenții AI, însă, au cerințe fundamental diferite.

În loc să navigheze pe multiple pagini, agenții au nevoie de informații structurate livrate rapid, cu sursă clară și suficient context pentru a susține raționamentul. Provocarea devine și mai semnificativă atunci când agenții efectuează multiple căutări în timpul unei singure sarcini, unde latența se compune și calitatea recuperării afectează direct performanța.

Seltz susține că soluțiile de căutare AI existente funcționează adesea ca învelișuri în jurul motoarelor de căutare tradiționale, cum ar fi Google, Bing sau Brave. În timp ce aceste sisteme funcționează bine pentru utilizatorii umani, nu au fost construite pentru a servi ca infrastructură de cunoaștere pentru software autonom. Abordarea companiei este de a construi un sistem de recuperare proiectat de la zero pentru consumul mașinilor, mai degrabă decât pentru navigarea umană.

Construirea întregului stivă de recuperare

Fondată de Antonio Mallia, al cărui background include roluri de cercetare la Amazon, Pinecone și Bloomberg, Seltz a ales calea mai dificilă de a construi și de a opera propria infrastructură.

În loc de a se baza pe furnizori de căutare terți, compania deține întreaga conductă de recuperare, inclusiv târârea web, extragerea cunoștințelor, indexarea, recuperarea și ordonarea. Acest nivel de control permite Seltz să optimizeze fiecare etapă a procesului în mod special pentru sarcinile de lucru AI. Conform companiei, deținerea stivei permite, de asemenea, un control mai strâns asupra calității, performanței, verificării surselor și dezvoltării viitoare a produsului.

API-ul de cunoaștere web al companiei oferă dezvoltatorilor acces în timp real la informații de pe web care au fost procesate și structurate pentru a fi utilizate de modele lingvistice mari, sisteme de generare augmentate cu recuperare (RAG) și agenți autonomi. În loc de a returna doar rezultate de căutare, platforma se concentrează pe furnizarea de informații bogate în context cu referințe la surse care pot fi consumate direct de sistemele AI.

O piață în creștere pentru infrastructura nativă AI

Finanțarea vine într-un moment de interes tot mai mare pentru infrastructura fundamentală AI. Mult din avântul recent al AI s-a concentrat pe furnizorii de modele, cipuri și cadre de agent, dar infrastructura de recuperare este în curs de a deveni un alt strat critic al stivei.

Un motiv este acela că sistemele AI sunt din ce în ce mai mult așteptate să lucreze cu informații proaspete. Datele de antrenament devin rapid învechite, în special în domenii precum știri, reglementări, prețuri, documentație tehnică și date enterprise. Ca urmare, recuperarea în timp real devine esențială pentru multe aplicații AI de producție.

Seltz se poziționează ca furnizor al acestui strat de recuperare. În loc de a concura direct cu motoarele de căutare pentru consumatori, compania se axează pe dezvoltatori, startup-uri native AI, laboratoare de frontieră AI și întreprinderi care construiesc sisteme care necesită acces fiabil la informații actuale. Acest lucru reflectă o schimbare mai amplă către infrastructuri specializate proiectate în mod special pentru interacțiuni mașină-mașină, mai degrabă decât interfețe umane.

Performanța și benchmarking devin avantaje competitive

Calitatea căutării este notoriu dificil de măsurat, în special atunci când se evaluează sisteme destinate agenților AI, mai degrabă decât utilizatorilor umani. Pentru a aborda acest lucru, Seltz a lansat recent Benchmarkul de căutare dinamică a știrilor (DNSB), un benchmark public destinat să evalueze calitatea recuperării și latența în rândul diferiților furnizori de căutare AI.

Compania raportează rezultate puternice atât în ceea ce privește viteza de recuperare, cât și eficacitatea. Actualizările anterioare ale produsului au subliniat latența de recuperare măsurată în sute de milisecunde, un factor semnificativ pentru agenții care pot efectua multiple căutări în timpul unor sarcini complexe de raționament. Recuperarea mai rapidă nu numai că îmbunătățește experiența utilizatorului, dar poate reduce, de asemenea, costurile de calcul prin scurtarea timpului în care modelele așteaptă informații externe.

Accentul pe benchmarking reflectă o tendință mai amplă în infrastructura AI, unde metricile de performanță măsurabile devin din ce în ce mai importante pe măsură ce întreprinderile evaluează platformele concurente.

Extinderea dincolo de rezultatele căutării

În timp ce căutarea pe web rămâne focusul principal al companiei, Seltz a început deja să extindă capacitățile platformei sale. Lansările recente de produse includ filtrarea datelor de publicare, controale de filtrare a domeniului, integrări și unelte proiectate pentru a ajuta dezvoltatorii să gestioneze calitatea și prospețimea informațiilor recuperate. Compania a lansat, de asemenea, funcții menite să facă cunoașterea web în timp real mai accesibilă în cadrul fluxurilor de lucru AI și al cadrelor de agent.

Aceste adăugări sugerează că Seltz consideră recuperarea nu ca o funcție independentă, ci ca un strat mai larg de infrastructură de cunoaștere care poate fi integrat în întreprinderi, aplicații și fluxuri de lucru autonome.

Implicațiile mai ample ale infrastructurii de recuperare nativă AI

Tehnologii precum Seltz indică spre o evoluție mai amplă a modului în care sistemele AI interacționează cu internetul. Motoarele de căutare tradiționale au fost proiectate în jurul fluxurilor de lucru umane, unde utilizatorii evaluează linkuri, compară surse și determină relevanța în mod autonom. Agenții AI, pe de altă parte, necesită sisteme de recuperare care pot suprafețe rapid informații de încredere în formate optimizate pentru raționamentul și automatizarea mașinilor.

Dezvoltarea infrastructurii de recuperare dedicate poate influența, de asemenea, următoarea generație de aplicații AI. Accesul mai rapid la informații proaspete poate îmbunătăți performanța sistemelor agenților care funcționează în domenii precum inteligența enterprise, analiza financiară, cercetarea științifică, securitatea cibernetică și suportul decizional în timp real. În același timp, accentul mai mare asupra atribuirii surselor și verificării poate ajuta la abordarea preocupărilor continue cu privire la halucinații, informații învechite și transparența AI.

Pe măsură ce organizațiile implementează sisteme din ce în ce mai autonome, stratul de recuperare poate deveni un component critic al stivei AI, alături de modele, baze de date vectoriale și cadre de orchestrare. Companiile care construiesc aceste tehnologii fundamentale ajută la stabilirea infrastructurii care ar putea susține sisteme AI mai fiabile, mai responsabile și mai conștiente de informații în anii următori.