Nimble использует ИИ-агентов для поиска в интернете, проверки и подтверждения результатов, а затем очистки и структурирования информации в аккуратные таблицы, по которым затем можно делать запросы, как к базе данных. — techcrunch.com
Это то, что обещает стартап в области веб-поиска Nimble, который недавно привлек раунд финансирования Серии B на сумму 47 миллионов долларов под руководством Norwest. Платформа нью-йоркской компании использует ИИ-агентов для поиска в интернете в режиме реального времени, проверки и подтверждения результатов, а затем структурирования информации в аккуратные таблицы, по которым затем можно делать запросы, как к базе данных.
Последняя часть здесь имеет решающее значение. Большие языковые модели (LLM) и ИИ-агенты отлично подходят для поиска в интернете, сбора результатов из различных источников и их анализа, но они часто выдают результаты в виде простого текста, с которым сложно работать на корпоративном уровне. И это еще до учета галлюцинаций, риска того, что агент неправильно поймет ваши инструкции, или использования ненадежных источников.
Подтверждая и структурируя результаты в виде таблиц, Nimble позволяет компаниям использовать веб-данные так, как если бы они уже были частью их существующих баз данных. Стартап также интегрируется с корпоративными хранилищами данных и озерами данных — крупными централизованными репозиториями, где предприятия хранят и анализируют данные, — предлагаемыми такими компаниями, как Databricks и Snowflake. Это означает, что его ИИ-агенты могут подключаться к массиву данных компании, используя его для построения контекста и формирования того, как структурируются и возвращаются результаты поиска.
По сути, это позволяет предприятиям получать актуальные структурированные веб-данные как часть их существующих сред данных, — рассказал TechCrunch генеральный директор и соучредитель Nimble Ури Кнорович (на фото выше, в центре).
Такие интеграции также позволяют программному обеспечению Nimble запоминать ограничения — например, как вы хотите выполнять поиск или какие источники данных использовать. Это особенно полезно для таких приложений, как анализ конкурентов, исследование ценообразования, процессы «знай своего клиента» (KYC), мониторинг бренда, глубокие исследования и финансовый анализ. (Кнорович отметил, что Nimble работает над тем, чтобы все данные клиентов оставались в инфраструктуре данных клиентов для соблюдения политик хранения и безопасности данных.)
С этой целью стартап наладил партнерские отношения с Databricks, Snowflake, AWS и Microsoft, чтобы помочь оптимизировать корпоративные развертывания, требующие доступа к внутренним источникам данных. (Databricks также участвовала в этом раунде Серии B.)
«Модели могут делать многое, но большинство сбоев в работе производственного ИИ происходят не потому, что модели недостаточно хороши, а из-за сбоев в данных», — сказал Кнорович. «Сегодня мы видим, что предприятиям не нужно больше ИИ; им нужен ИИ с хорошим, надежным веб-поиском […] Если вы четко определите, что может и чего не может искать ваш агент, это станет переломным моментом, когда предприятия смогут сказать: «Эй, мы действительно можем доверять ИИ. Мы действительно можем заставить ИИ работать в большем количестве сценариев использования»».
Кнорович утверждает, что возможность искать в интернете в режиме реального времени в масштабе, а также проверять и структурировать результаты поиска — это то, что отличает Nimble от других брокеров данных, уже работающих в этой сфере.
В настоящее время у стартапа более 100 клиентов, при этом большая часть его выручки поступает от крупных предприятий, компаний из списка Fortune 500 и даже некоторых компаний из списка Fortune 10, включая крупные розничные сети, хедж-фонды, банки и компании, производящие потребительские товары, а также некоторые нативные ИИ-стартапы.
«Nimble решает проблему, которая существовала годами без надлежащего решения и которая сейчас становится критически срочной», — заявил Ассаф Харель, партнер Norwest. «Доверенные данные из интернета в режиме реального времени все чаще становятся необходимым условием для ИИ-агентов, принимающих критически важные бизнес-решения».
В раунде Серии B также приняли участие существующие инвесторы Target Global, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R-Squared Ventures, J-Ventures и InvestInData. Средства, привлеченные в рамках раунда, будут направлены на расширение исследований и разработок в области многоагентного веб-поиска и управляемого уровня данных, который обрабатывает и проверяет результаты поиска.
В общей сложности Nimble привлекла 75 миллионов долларов.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Ram Iyer