Como uma indústria generativa de reformas de IA, um dos desafios mais importantes, mas invisíveis, é a coleção, o processo de recuperar os dados certos com contexto relevante de bases confusas de conhecimento. Os grandes modelos de idiomas (LLMs) são tão precisos quanto as informações que podem coletar.
É aí que Zeroentropy quer deixar sua marca. A startup, cofundada em São Francisco, fundada pela CEO Ghita Houir Alami e CTO Nicolas Pipitone, coletou US $ 4,2 milhões em financiamento de sementes para ajudar os modelos para coletar dados relevantes com rapidez, precisão e escala.
A rodada foi liderada pelo capital inicializado, com a participação do Y Combinator, Transponplatform, 22 Ventures, A16Z Scout e uma longa lista de anjos, incluindo operadores do OpenAI, abraçando o rosto e a frente.
A ZeroEntropy se junta a uma onda crescente de empresas de infraestrutura que esperam pegar a geração de recuperação (RAG) para procurar a próxima geração de agentes de IA. Os concorrentes variam de Voyageai, de MongoDB, a startups de colegas da YC, como Sid.ai.
“Conhecemos muitas equipes que estão construindo dentro e ao redor, mas os modelos de Ghita e Nicolas têm melhor desempenho do que tudo o que vimos”, diz Zoe Perret, parceira da Capital Inicializada. “A retirada é inconfundivelmente um desbloqueio crítico na próxima fronteira da IA, e a Zeroentropia está construindo -a”.
A geração de pick-up upmented (RAG) pega dados de documentos externos e tornou-se uma arquitetura para agentes de IA, seja um chatbot que exibe uma política de RH ou um assistente jurídico que cita jurisprudência.
No entanto, os fundadores zero-ropa acreditam que, para muitos aplicativos de IA, essa camada é frágil: uma coleção pavimentada de bancos de dados de vetores, palavras-chave de pesquisa e modelos de reorganização. O ZeroEntropy oferece uma API que gerencia a ingestão, indexação, classificação e avaliação.
O que isso significa é que – diferentemente de um produto de pesquisa para funcionários de empresas como Glean – ZeroEntropy é estritamente uma ferramenta de desenvolvedor. São rapidamente dados, mesmo em documentos internos confusos. Houir Alami compara sua startup com um “supabase para pesquisa”, referindo-se ao popular banco de dados de código aberto que automatiza muito a partir do gerenciamento de banco de dados.
“Atualmente, a maioria das equipes costura ou as ferramentas existentes do mercado ou jogam toda a sua base de conhecimento na janela de contexto de um LLM. A primeira abordagem é o tempo que consome para construir e manter”, disse Houir Alami. “A segunda abordagem pode causar erros compostos. Estamos construindo uma infraestrutura de pesquisa de desenvolvedor e pense em um supabase para projetado pela pesquisa para tornar a implementação sistemas de coleta precisos e rápidos fáceis e eficientes”.
LR: Nicolas Pipitone (CTO) e Ghita Houir Alami (CEO)Créditos da imagem:Zeroentropia
No núcleo, seu próprio re-classificador chamado Ze-Rank-1, a empresa afirma que está atualmente com um desempenho melhor do que os modelos comparáveis de coere e Salesforce nos benchmarks de recuperação pública e privada. Ele garante que, quando um sistema de IA está procurando respostas em uma base de conhecimento, as primeiras informações relevantes adquiram primeiro.
Mais de 10 em um estágio inicial constroem agentes de IA em países verticais, como assistência médica, direitos, suporte ao cliente e vendas já usando o ZeroEntropy, acrescenta ela.
Houir Alami, nascido e criado em Marrocos, deixou a casa aos 17 anos para seguir a educação em engenharia na França, participar da École Polytechnique, uma prestigiada instituição militar e orientada a matemática. Lá, ela descobriu seu amor pelo aprendizado de máquina.
Ela se mudou para a Califórnia há dois anos para concluir um mestrado em matemática na UC Berkeley, onde aprofundou seu interesse em construir sistemas inteligentes.
Antes de fundar a Zeroentropy, Houir Alami se envolveu ao construir uma assistente de IA – a aceita contra um agente de conversação – antes de Chatgpt se tornar popular. Ela diz que se tornou uma visão tentando construir esse assistente, em particular a realização de quão importante era oferecer o contexto e as informações certas ao LLM para serem úteis, parcialmente inspiradas para iniciar o zeroentropia.
Em um campo que é frequentemente criticado por causa da falta de diversidade, Houir Alami, de 25 anos, é uma das poucas CEOs que constrói uma infraestrutura profunda para um dos problemas mais difíceis da IA. No entanto, ela espera que não permaneça assim.
“Não há muitas mulheres em Devtools ou IA Infra”, disse ela. “Mas eu diria a toda jovem mulher interessada em problemas técnicos: não pare. Se você é atraído por problemas técnicos complexos, ninguém permite que você sinta que não pode persegui -los. Você precisa fazer isso”.
Ela também permanece conectada às suas raízes, dando conversas em escolas e universidades secundárias em Marrocos, com o objetivo de inspirar mais meninas a perseguir a voz.
