PuppyGraph залучила $10 млн у раунді серії A після семикратного зростання річного регулярного доходу

PuppyGraph повідомила 10 листопада 2026 року про залучення $10 млн у раунді серії A під проводом Particle Future за участю defy.vc. Кошти спрямують на розширення інженерної команди та розвиток продажів корпоративним клієнтам. Загальний обсяг фінансування розробника рушія графових запитів сягнув $15 млн.

Раунд відбувся після загального запуску PuppyGraph 1.0. За повідомленням PuppyGraph, за минулий рік річний регулярний дохід компанії зріс у сім разів; серед її клієнтів — AMD, Palo Alto Networks, Coinbase, Trend Micro, Datadog і Sola Security.

Запити до корпоративних даних без їх переміщення

PuppyGraph орієнтована на ШІ-агентів, які досліджують бізнес-питання в різних підрозділах, а не просто генерують SQL-запити для відомого набору даних. Агенту може знадобитися простежити зв’язки між клієнтами, продуктами, компонентами й постачальниками; зі збільшенням кількості таблиць їхні описи схеми займають більше місця у вікні контексту, а можливих шляхів з’єднання стає більше.

Рушій виконує графові обчислення безпосередньо в підтримуваних базах даних, сховищах даних та озерах даних. Записи залишаються в таких системах, як Apache Iceberg, Databricks, Snowflake, PostgreSQL і Microsoft Fabric, тож не потрібні окрема графова база даних, додаткова копія графа й пов’язані з ними конвеєри завантаження даних. Програми й далі можуть використовувати SQL для фільтрації та агрегування, а для запитань, у яких важливі зв’язки, — графові запити.

Онтологія визначає затверджені бізнес-сутності та зв’язки між ними, надаючи агентам коректні шляхи для дослідження. Конструктор схеми PuppyGraph із підтримкою ШІ пропонує таку модель на основі наявних таблиць, але команди з роботи з даними перевіряють і затверджують її бізнес-семантику. Сумісні інструменти ШІ підключаються через MCP, а користувачі також можуть працювати через вбудованого агента PuppyGraph.

Рушій відхиляє посилання на сутності чи зв’язки, яких немає в онтології, і надає структурований зворотний зв’язок для виправлення запиту. Це допомагає уникнути непомітних помилок, коли агент вигадує зв’язок і сприймає отриманий результат як доказ. PuppyGraph застерігає, що перевірка не гарантує правильного висновку: агент усе ще може висунути хибну гіпотезу або провести неповний аналіз.

Продуктивність і засоби контролю доступу

За повідомленням PuppyGraph, її рушій підтримує виконання графових запитів менш ніж за секунду для підтримуваних типів навантаження й дає агентам змогу запитувати дані в 3 000 корпоративних таблицях, представлених як один граф. В окремому тестуванні компанії кластер із чотирьох машин виконав запит із 10 переходами через мільярди ребер за 2,26 секунди; продуктивність залежить від типу навантаження.

Швидкість впливає на перебіг дослідження: агенти перевіряють кілька гіпотез, і повільний запит може затримати наступний етап аналізу, якщо той залежить від попереднього результату. Тому результати тестування показують, чи можуть пошуки глибоких зв’язків залишатися інтерактивними, а не лише вимірюють загальну пропускну здатність запитів.

У PuppyGraph 1.0 також застосовуються налаштовані дозволи на рівні рядків під час обходу графа, зокрема на проміжних етапах. Керування доступом на основі ролей та імітація користувачів прив’язують права доступу до ідентичності користувача. Підтримується єдиний вхід, а журнали аудиту адміністративної діяльності фіксують дії з керування системою. Механізм видачі облікових даних отримує короткострокові облікові дані з урахуванням ідентичності для таких платформ, як Snowflake і Databricks, не вимагаючи від користувачів розкривати чи самостійно керувати довгостроковими обліковими даними.

Розгортання та пріоритети розвитку

Технічний директор Sola Security Леон Голдберг сказав: «Ми щодня запускаємо ШІ-агентів для роботи з тисячами таблиць і мільярдами ребер». Директор з інженерії Palo Alto Networks Ран Ся зазначив, що компанія виконує багатокрокові обходи на наявній платформі даних, не переміщуючи й не дублюючи рядки, і завдяки цьому усуває потребу в обслуговуванні відповідного конвеєра ETL. Старший штатний інженер-програміст Coinbase Сіньюй Лю сказав, що Coinbase підключається безпосередньо до таблиць у Snowflake і Databricks та використовує MCP для запитів про зв’язки природною мовою.

AMD почала з ІТ-навантажень і розширює використання PuppyGraph для даних з інформаційної безпеки та цифрового маркетингу, повідомила компанія. Це розширення ілюструє ширшу модель роботи PuppyGraph: коли карта зв’язків охоплює нові підрозділи, агенти можуть досліджувати питання, на яких раніше зупинялися через організаційні межі.

Компанія планує використати нове фінансування, щоб скоротити обсяг робіт із налаштування графових моделей, зробити запити про зв’язки практичними в масштабах підприємства й допомогти клієнтам запустити агентів у виробниче середовище. Головне завдання — розширити такі дослідження, не послаблюючи затверджену людьми онтологію та засоби контролю доступу, які визначають, які зв’язки є коректними та які дані може бачити кожен користувач.