Seltz huy động được 12,5 triệu đô la vòng hạt giống để xây dựng lớp cơ sở hạ tầng tìm kiếm mới cho các tác nhân AI

Khi các tác nhân AI trở nên ngày càng có khả năng thực hiện nghiên cứu, thực hiện các quy trình làm việc và đưa ra quyết định tự động, một thách thức ngày càng tăng đã xuất hiện: web bản thân nó không được thiết kế cho máy móc. Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay có thể lý luận, tóm tắt và tạo nội dung, chúng vẫn phụ thuộc nặng nề vào các hệ thống thu hồi ban đầu được xây dựng cho con người nhấp vào liên kết. Seltz, một công ty khởi nghiệp tập trung vào việc xây dựng lại cơ sở hạ tầng tìm kiếm web cụ thể cho các hệ thống AI, đã thông báo một vòng hạt giống 12,5 triệu đô la để giải quyết khoảng trống đó. Vòng tài trợ này được dẫn đầu bởi Speedinvest và B Capital, với sự tham gia của một số công ty đầu tư mạo hiểm và một nhóm cố vấn và nhà đầu tư thiên thần đến từ các công ty như Amazon (AMZN ), Google (GOOGL ), Cohere, Databricks, Ramp và Synthesia.

Tại sao các tác nhân AI cần một loại công cụ tìm kiếm khác

Trong nhiều thập kỷ, tìm kiếm web đã được tối ưu hóa xung quanh hành vi của con người. Các công cụ tìm kiếm trả về danh sách các liên kết được xếp hạng, đoạn trích và quảng cáo được thiết kế để giúp mọi người điều hướng các trang web. Tuy nhiên, các tác nhân AI có các yêu cầu cơ bản khác nhau.

Thay vì duyệt qua nhiều trang, các tác nhân cần thông tin có cấu trúc được cung cấp nhanh chóng, với sự quy chiếu nguồn rõ ràng và đủ ngữ cảnh để hỗ trợ lý luận. Thách thức trở nên thậm chí còn lớn hơn khi các tác nhân thực hiện nhiều tìm kiếm trong một nhiệm vụ duy nhất, nơi độ trễ được tổng hợp và chất lượng thu hồi trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất.

Seltz lập luận rằng các giải pháp tìm kiếm AI hiện có thường hoạt động như các lớp bọc xung quanh các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google, Bing hoặc Brave. Mặc dù những hệ thống này hoạt động tốt cho người dùng, nhưng chúng không được xây dựng để phục vụ như cơ sở hạ tầng kiến thức cho phần mềm tự động. Phương pháp tiếp cận của công ty là xây dựng một hệ thống thu hồi được thiết kế từ đầu cho tiêu dùng máy móc chứ không phải cho việc duyệt web của con người.

Xây dựng toàn bộ ngăn xếp thu hồi

Được thành lập bởi Antonio Mallia, người có kinh nghiệm bao gồm các vai trò nghiên cứu tại Amazon, Pinecone và Bloomberg, Seltz đã chọn con đường khó khăn hơn bằng cách xây dựng và vận hành toàn bộ ngăn xếp cơ sở hạ tầng của riêng mình.

Thay vì dựa vào các nhà cung cấp tìm kiếm của bên thứ ba, công ty sở hữu toàn bộ đường ống thu hồi, bao gồm thu thập web, trích xuất kiến thức, lập chỉ mục, thu hồi và xếp hạng. Mức độ kiểm soát này cho phép Seltz tối ưu hóa từng giai đoạn của quy trình cụ thể cho các khối lượng công việc AI. Theo công ty, việc sở hữu ngăn xếp cũng cho phép kiểm soát chất lượng, hiệu suất, xác minh nguồn và phát triển sản phẩm trong tương lai.

API Kiến thức Web của Seltz cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập thời gian thực vào thông tin web đã được xử lý và cấu trúc để sử dụng bởi các mô hình ngôn ngữ lớn, hệ thống tạo ra tăng cường thu hồi (RAG) và các tác nhân tự động. Thay vì chỉ trả về kết quả tìm kiếm, nền tảng tập trung vào việc cung cấp thông tin phong phú ngữ cảnh với tham chiếu nguồn có thể được tiêu thụ trực tiếp bởi các hệ thống AI.

Thị trường ngày càng tăng cho cơ sở hạ tầng bản địa AI

Vòng tài trợ này diễn ra trong bối cảnh sự quan tâm ngày càng tăng đối với cơ sở hạ tầng AI cơ bản. Phần lớn cơn sốt AI gần đây đã tập trung vào các nhà cung cấp mô hình, chip và khung tác nhân, nhưng cơ sở hạ tầng thu hồi đang nổi lên như một lớp quan trọng khác của ngăn xếp.

Lý do là các hệ thống AI ngày càng được yêu cầu làm việc với thông tin mới. Dữ liệu đào tạo nhanh chóng trở nên lỗi thời, đặc biệt là trong các lĩnh vực như tin tức, quy định, giá cả, tài liệu kỹ thuật và dữ liệu doanh nghiệp. Do đó, thu hồi thời gian thực đang trở nên thiết yếu cho nhiều ứng dụng AI sản xuất.

Seltz đang định vị mình như một nhà cung cấp lớp thu hồi này. Thay vì cạnh tranh trực tiếp với các công cụ tìm kiếm của người tiêu dùng, công ty đang nhắm vào các nhà phát triển, các công ty khởi nghiệp bản địa AI, các phòng thí nghiệm AI tiên phong và các doanh nghiệp xây dựng hệ thống yêu cầu truy cập đáng tin cậy vào thông tin hiện tại. Điều này phản ánh một sự thay đổi rộng lớn hơn hướng tới cơ sở hạ tầng chuyên dụng được thiết kế cụ thể cho tương tác máy-tới-máy chứ không phải giao diện người dùng.

Hiệu suất vàBenchmarking trở thành lợi thế cạnh tranh

Chất lượng tìm kiếm nổi tiếng là khó đo lường, đặc biệt là khi đánh giá các hệ thống dành cho các tác nhân AI chứ không phải người dùng. Để giải quyết vấn đề này, Seltz gần đây đã ra mắt Benchmark Tìm kiếm Tin tức Động (DNSB), một điểm chuẩn công khai được thiết kế để đánh giá chất lượng thu hồi và độ trễ trên các nhà cung cấp tìm kiếm AI khác nhau.

Công ty báo cáo kết quả mạnh mẽ về cả tốc độ và hiệu quả thu hồi. Các bản cập nhật sản phẩm trước đó đã nhấn mạnh độ trễ thu hồi được đo bằng hàng trăm mili giây, một yếu tố quan trọng đối với các tác nhân có thể thực hiện nhiều tìm kiếm trong các nhiệm vụ lý luận phức tạp. Thu hồi nhanh hơn không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn có thể giảm chi phí tính toán bằng cách rút ngắn thời gian mà các mô hình dành để chờ thông tin bên ngoài.

Sự nhấn mạnh vào các điểm chuẩn phản ánh một xu hướng rộng lớn hơn trên cơ sở hạ tầng AI, nơi các chỉ số hiệu suất có thể đo lường được đang trở nên ngày càng quan trọng khi các doanh nghiệp đánh giá các nền tảng cạnh tranh.

Mở rộng ra ngoài kết quả tìm kiếm

Mặc dù tìm kiếm web vẫn là trọng tâm cốt lõi của công ty, Seltz đã bắt đầu mở rộng khả năng của nền tảng. Các bản phát hành sản phẩm gần đây bao gồm bộ lọc ngày xuất bản, bộ lọc miền, tích hợp và công cụ được thiết kế để giúp các nhà phát triển quản lý chất lượng và tính mới của thông tin được thu hồi. Công ty cũng đã phát hành các tính năng nhằm làm cho kiến thức web thời gian thực trở nên dễ tiếp cận hơn trong các quy trình làm việc và khung tác nhân AI.

Những bổ sung này cho thấy rằng Seltz coi thu hồi không chỉ là một tính năng độc lập, mà là một lớp cơ sở hạ tầng kiến thức rộng lớn hơn có thể được tích hợp trên các hệ thống doanh nghiệp, ứng dụng và quy trình làm việc tự động.

Ảnh hưởng rộng lớn hơn của cơ sở hạ tầng thu hồi bản địa AI

Các công nghệ như Seltz chỉ ra một sự tiến hóa rộng lớn hơn trong cách các hệ thống AI tương tác với internet. Các công cụ tìm kiếm truyền thống được thiết kế xung quanh các quy trình làm việc của con người, nơi người dùng đánh giá các liên kết, so sánh nguồn và xác định tính liên quan. Các tác nhân AI, ngược lại, yêu cầu các hệ thống thu hồi có thể nhanh chóng đưa ra thông tin đáng tin cậy trong các định dạng được tối ưu hóa cho lý luận và tự động hóa của máy móc.

Sự phát triển của cơ sở hạ tầng thu hồi chuyên dụng cũng có thể ảnh hưởng đến thế hệ ứng dụng AI tiếp theo. Truy cập nhanh hơn vào thông tin mới có thể cải thiện hiệu suất của các hệ thống agentic hoạt động trong các lĩnh vực như trí tuệ doanh nghiệp, phân tích tài chính, nghiên cứu khoa học, an ninh mạng và hỗ trợ quyết định thời gian thực. Đồng thời, sự nhấn mạnh lớn hơn vào quy chiếu nguồn và xác minh có thể giúp giải quyết các mối quan ngại liên tục về ảo giác, thông tin lỗi thời và minh bạch AI.

Khi các tổ chức triển khai ngày càng nhiều hệ thống tự động, lớp thu hồi có thể trở thành một thành phần quan trọng của ngăn xếp AI, nằm bên cạnh các mô hình, cơ sở dữ liệu vector và khung điều phối. Các công ty xây dựng những công nghệ cơ bản này đang giúp thiết lập cơ sở hạ tầng có thể hỗ trợ các hệ thống AI đáng tin cậy, có trách nhiệm và nhận thức thông tin hơn trong những năm tới.