A Hebbia, com sede em Nova York, anunciou que recebeu US$ 130 milhões em uma rodada de financiamento da Série B, com a participação de Andreessen Horowitz, Index Ventures, Peter Thiel e a divisão de capital de risco do Google.
A Hebbia está construindo algo bastante simples: uma interface de produtividade localizada em LLM que facilita a extração de valor dos dados, independentemente do seu tipo ou tamanho. A empresa já colaborou com grandes empresas do setor de serviços financeiros, incluindo fundos de hedge e bancos de investimento, e planeja levar sua tecnologia a mais empresas nos próximos dias.
Acesso ao produto: https://top.aibase.com/tool/hebbia
Embora os chatbots baseados em LLM possam ser baseados em documentos internos ou prompts, muitas pessoas observaram que esses assistentes não conseguem responder a perguntas complexas sobre funcionalidades de negócios. Em alguns casos, o problema é a janela de contexto, que não consegue lidar com o tamanho dos documentos fornecidos, enquanto em outros casos, a complexidade da consulta impede o modelo de resolvê-la com precisão. Erros podem até mesmo afetar a confiança das equipes nos modelos de linguagem.
A Hebbia resolve essa lacuna oferecendo o Matrix, um copiloto de agente relacionado ao LLM. O produto está localizado no ambiente de negócios da empresa, permitindo que os trabalhadores do conhecimento façam perguntas complexas relacionadas a documentos internos - de PDFs, planilhas e documentos do Word a transcrições de áudio - com uma janela de contexto ilimitada.
Assim que o usuário fornece a consulta e os documentos/arquivos relevantes, o Matrix os decompõe em operações menores que o LLM pode executar. Isso permite que ele analise todas as informações contidas nos documentos de uma só vez e extraia o conteúdo necessário de forma estruturada. A Hebbia afirma que a plataforma permite que o modelo raciocine sobre qualquer quantidade (milhões a bilhões de documentos) e modalidade de dados, fornecendo ao mesmo tempo referências relevantes para ajudar os usuários a rastrear cada operação e entender como a plataforma chegou à resposta final.
Com o mais recente investimento, a empresa espera continuar construindo sobre essa base e atrair mais grandes empresas para usar sua plataforma para simplificar a maneira como seus funcionários recuperam informações.
A Hebbia não é a única empresa nesse campo. Outras empresas também estão explorando a recuperação de informações baseada em IA para empresas, incluindo a Glean. Essa startup sediada em Palo Alto, Califórnia, atingiu o status de unicórnio em 2022 e construiu um assistente semelhante ao ChatGPT para a produtividade no local de trabalho. Há também participantes como a Vectara que estão trabalhando para implementar uma experiência de IA universal baseada em dados corporativos.
Destaques:
👉 A Hebbia recebeu US$ 130 milhões em uma rodada de financiamento da Série B para construir uma interface de produtividade localizada em LLM que facilita a extração de valor dos dados.
👉 O Matrix, copiloto de agente da Hebbia, pode analisar todas as informações contidas em todos os documentos e extrair o conteúdo necessário de forma estruturada.
👉 A Hebbia já colaborou com instituições como CharlesBank, Center View Partners e a Força Aérea dos EUA, contando com mais de 1000 casos de uso reais.