न्यूयॉर्क में स्थित Hebbia ने 1.3 बिलियन डॉलर की B राउंड फंडिंग की घोषणा की है, जिसमें निवेशकों में Andreessen Horowitz, Index Ventures, Peter Thiel और Google का वेंचर कैपिटल विभाग शामिल है।
Hebbia एक अपेक्षाकृत सरल चीज़ का निर्माण कर रहा है: एक LLM स्थानीयकृत उत्पादकता इंटरफेस, जो डेटा से मूल्य निकालना और भी आसान बनाता है, चाहे उसका प्रकार या आकार कुछ भी हो। कंपनी ने वित्तीय सेवा उद्योग की कुछ बड़ी कंपनियों के साथ सहयोग किया है, जिसमें हेज फंड और निवेश बैंक शामिल हैं, और आने वाले दिनों में तकनीक को और अधिक व्यवसायों तक पहुँचाने की योजना बना रही है।
उत्पाद प्रवेश: https://top.aibase.com/tool/hebbia
हालांकि LLM आधारित चैटबॉट आंतरिक दस्तावेजों या संकेत दस्तावेजों के आधार पर काम कर सकते हैं, लेकिन कई लोगों ने नोट किया है कि ये सहायक व्यवसाय कार्यों से संबंधित जटिल प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकते। कुछ मामलों में, समस्या संदर्भ विंडो होती है, जो प्रदान किए गए दस्तावेज़ के आकार को संभाल नहीं सकती, जबकि अन्य मामलों में, प्रश्न की जटिलता मॉडल को इसे सटीक रूप से हल करने में असमर्थ बनाती है। गलतियाँ यहां तक कि टीम के भाषा मॉडल पर विश्वास को प्रभावित कर सकती हैं।
Hebbia इस अंतर को LLM से संबंधित एजेंट सह-चालक Matrix प्रदान करके हल करता है। यह उत्पाद कंपनी के व्यावसायिक वातावरण में स्थित है, जिससे ज्ञान श्रमिक आंतरिक दस्तावेजों से संबंधित जटिल प्रश्न पूछ सकते हैं - PDF, स्प्रेडशीट और वर्ड दस्तावेज़ से लेकर ऑडियो ट्रांसक्रिप्ट तक - अनंत संदर्भ विंडो के साथ।
एक बार जब उपयोगकर्ता प्रश्न और संबंधित दस्तावेज़/फाइल प्रदान करते हैं, तो Matrix इसे छोटे कार्यों में तोड़ देता है जिन्हें LLM निष्पादित कर सकता है। यह इसे दस्तावेज़ में शामिल सभी जानकारी का एक बार में विश्लेषण करने और आवश्यक सामग्री को संरचित रूप में निकालने में सक्षम बनाता है। Hebbia का कहना है कि यह प्लेटफ़ॉर्म मॉडल को किसी भी संख्या (लाखों से अरबों दस्तावेज़) और डेटा मोडालिटी का तर्क करने में सक्षम बनाता है, साथ ही उपयोगकर्ताओं को प्रत्येक क्रिया को ट्रैक करने और प्लेटफ़ॉर्म अंततः उत्तर कैसे प्राप्त करता है, यह समझने में मदद करने के लिए प्रासंगिक संदर्भ प्रदान करता है।
हालिया फंडिंग राउंड के माध्यम से, कंपनी इस आधार पर आगे बढ़ने और अधिक बड़ी कंपनियों को अपने प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने के लिए आकर्षित करने की उम्मीद कर रही है, ताकि उनके कर्मचारियों के ज्ञान को प्राप्त करने के तरीके को सरल बनाया जा सके।
Hebbia इस क्षेत्र की एकमात्र कंपनी नहीं है। अन्य कंपनियाँ भी AI आधारित ज्ञान पुनर्प्राप्ति का पता लगा रही हैं, जिसमें Glean शामिल है। कैलिफ़ोर्निया के पालो आल्टो में स्थित इस स्टार्टअप ने 2022 में यूनिकॉर्न स्थिति हासिल की और कार्यस्थल उत्पादकता के लिए ChatGPT के समान सहायक का निर्माण किया। Vectara जैसे प्रतिभागी भी व्यावसायिक डेटा पर आधारित सामान्य AI अनुभव प्राप्त करने के लिए प्रयास कर रहे हैं।
मुख्य बिंदु:
👉 Hebbia ने 1.3 बिलियन डॉलर की B राउंड फंडिंग प्राप्त की है, जिसका उद्देश्य LLM स्थानीयकृत उत्पादकता इंटरफेस बनाना है, जो डेटा से मूल्य निकालना और भी आसान बनाता है।
👉 Hebbia का एजेंट सह-चालक Matrix सभी दस्तावेजों में शामिल जानकारी का विश्लेषण कर सकता है और आवश्यक सामग्री को संरचित रूप में निकाल सकता है।
👉 Hebbia ने CharlesBank, Center View Partners और अमेरिकी वायु सेना जैसी संस्थाओं के साथ सहयोग किया है, जिसमें 1000 से अधिक वास्तविक उपयोग के मामले हैं।
