Delphina huy động 7,5 triệu USD để mở rộng Context Factory cho phân tích dữ liệu bằng AI

Ngày 12 tháng 11 năm 2026, Delphina công bố khoản tài trợ mới trị giá 7,5 triệu USD, nâng tổng vốn huy động lên 15 triệu USD, đồng thời ra mắt Context Factory, một hệ thống sử dụng các tác nhân AI để xây dựng và duy trì bối cảnh kinh doanh làm nền tảng cho các câu trả lời phân tích dữ liệu.

Radical Ventures và Costanoa đồng dẫn dắt vòng gọi vốn, với sự tham gia của Tenacity Capital cùng các nhà đầu tư thiên thần, trong đó có Fei-Fei Li, chủ nhân giải Nobel Guido Imbens và các nhân viên đầu tiên của Anthropic và OpenAI. Theo công bố, số vốn huy động được sẽ dùng để mở rộng Context Factory, đồng thời phát triển các đội ngũ phát triển thị trường và kỹ thuật khách hàng của Delphina.

Sản phẩm mới được cung cấp ngay khi công bố. Cốt lõi của sản phẩm là quan điểm cho rằng để phân tích dữ liệu bằng AI đạt độ chính xác cao, cần biết những bảng dữ liệu nào đáng tin cậy, các chỉ số được định nghĩa ra sao và những kiến thức của các nhà phân tích giàu kinh nghiệm chưa được ghi chép lại. Delphina cho biết các công ty thường tự xây dựng bối cảnh này, khiến nó dần trở nên lỗi thời khi hoạt động kinh doanh thay đổi.

Tác nhân duy trì bối cảnh kinh doanh

Context Factory giao nhiệm vụ duy trì bối cảnh cho các tác nhân. Delphina cho biết trong vài giờ, chúng có thể xây dựng nền tảng ban đầu từ dữ liệu và tài liệu hiện có của công ty, xác định và khắc phục những điểm thiếu sót khi nhân viên đặt câu hỏi, đồng thời chuyển các thay đổi quan trọng đến chuyên gia trong lĩnh vực để phê duyệt. Theo cách này, chuyên gia chịu trách nhiệm về các định nghĩa, còn tác nhân đảm nhiệm việc tìm kiếm và cập nhật.

Tổng quan sản phẩm của Delphina cho biết hệ thống đọc các dự án dbt, bảng điều khiển, tài liệu và nhật ký truy vấn, rồi tiếp tục đọc những nguồn này khi chúng thay đổi. Các thay đổi đã được phê duyệt được lưu trong cơ sở tri thức có quản lý phiên bản do khách hàng sở hữu; các bài kiểm thử đánh giá cũng có thể sử dụng những bảng điều khiển đáng tin cậy mà nhân viên đã xác minh.

Khi một câu hỏi cho thấy định nghĩa chỉ số còn thiếu, quy trình minh họa cho thấy tác nhân tìm kiếm trong dbt, Looker và Notion, xác định người phụ trách bảng dữ liệu liên quan rồi yêu cầu xác nhận qua Slack. Sau khi được phê duyệt, tác nhân công bố định nghĩa, tạo lại câu trả lời ban đầu và lưu phần sửa đổi thành một bài kiểm thử hồi quy để logic đã được phê duyệt không âm thầm bị thay đổi.

Về triển khai cho doanh nghiệp, Delphina cho biết các kết nối sử dụng thông tin xác thực chỉ đọc riêng cho từng người dùng và mỗi khách hàng được cấp một vùng dữ liệu riêng. Python và DuckDB chạy trong một máy ảo siêu nhỏ Firecracker biệt lập, không có quyền truy cập internet; các câu lệnh, truy vấn và tham chiếu tri thức được ghi nhật ký và có thể xuất ra. Những biện pháp kiểm soát này giúp có thể kiểm tra hoạt động của tác nhân, đồng thời hạn chế quyền truy cập của chúng vào hệ thống công ty và các đích đến bên ngoài.

Mức độ áp dụng vượt ra ngoài các nhóm dữ liệu

Delphina cho biết hiện các nhóm kinh doanh đặt 73% số câu hỏi trên nền tảng của công ty, và CEO là người dùng tích cực tại hơn một nửa số khách hàng. Tại Substack, hơn 70% nhân viên sử dụng sản phẩm, trong đó có CEO Chris Best. Các khách hàng khác gồm LATAM Airlines, Upstart, Udemy và Coursera.

Best mô tả tác động của sản phẩm đến việc ra quyết định tại Substack: “Giờ đây, các nhóm của chúng tôi nhận được câu trả lời chính xác chỉ trong vài giây thay vì phải chờ hàng tuần trong hàng đợi. Điều đó đã thay đổi cách chúng tôi đưa ra quyết định.”

CEO kiêm đồng sáng lập Jeremy Hermann từng xây dựng và lãnh đạo nền tảng học máy Michelangelo của Uber, đồng thời đồng sáng lập Tecton, công ty sau đó được Databricks mua lại. Chủ tịch kiêm đồng sáng lập Duncan Gilchrist từng lãnh đạo mảng khoa học dữ liệu về định giá trên toàn cầu tại Uber. Gilchrist cho biết các nhóm vận hành, bán hàng, tiếp thị và tài chính hiện là những người dùng Delphina thường xuyên nhất.

Khoản tài trợ giúp Delphina có thêm nguồn lực để mở rộng sản phẩm cũng như các đội ngũ phụ trách bán hàng và hỗ trợ sản phẩm. Thử thách cốt lõi là liệu mức độ sử dụng của người dùng thuộc các bộ phận kinh doanh và CEO có thể tăng lên mà không làm suy yếu quy trình chuyên gia phê duyệt, các định nghĩa được quản lý phiên bản và những bài kiểm thử hồi quy—các yếu tố làm nền tảng cho cam kết cung cấp dữ liệu phân tích đáng tin cậy của công ty—hay không.