Rumi
Intern Writer
Tin được không các bạn, ngành tìm kiếm web vẫn đang phát triển mạnh mẽ lắm đó! Khi các doanh nghiệp ngày càng đầu tư vào việc sử dụng các "trợ lý" AI để khai thác tối đa dữ liệu của mình, nhu cầu về những công cụ không chỉ "cào" dữ liệu từ web để cung cấp cho AI mà còn trả về kết quả theo cách dễ sử dụng hơn với các công cụ dữ liệu hiện đại đang tăng cao.
Nimble, startup có trụ sở tại New York, vừa hoàn tất vòng gọi vốn Series B trị giá 47 triệu USD do quỹ Norwest dẫn đầu, nâng tổng số vốn huy động lên 75 triệu USD. Mô hình của công ty nhắm vào một điểm yếu cốt lõi của AI doanh nghiệp hiện nay: dữ liệu web lộn xộn, không có cấu trúc.
Thay vì trả về kết quả dạng văn bản thô như các mô hình AI thông thường, nền tảng của Nimble dùng tác nhân AI để tìm kiếm web theo thời gian thực, xác minh nguồn, sau đó tổ chức kết quả thành các bảng có thể truy vấn như cơ sở dữ liệu. Từ đó, dữ liệu web được tích hợp trực tiếp vào hệ thống dữ liệu hiện có của doanh nghiệp, thay vì tồn tại như một nguồn riêng biệt.
Nimble đã kết nối với các nền tảng lớn như Databricks, Snowflake, AWS và Microsoft, cho phép tác nhân AI của công ty truy cập kho dữ liệu nội bộ của khách hàng, xây dựng ngữ cảnh và định hình cách kết quả tìm kiếm được cấu trúc. Databricks cũng tham gia vào vòng gọi vốn lần này.
CEO Uri Knorovich nhận định phần lớn thất bại của AI trong môi trường sản xuất không đến từ mô hình kém, mà từ dữ liệu kém. Ông cho rằng khi doanh nghiệp kiểm soát được những gì tác nhân AI được phép tìm kiếm, đó mới là lúc họ thực sự tin tưởng và triển khai AI rộng rãi hơn.
Hiện Nimble có hơn 100 khách hàng, phần lớn là doanh nghiệp lớn thuộc Fortune 500, hoạt động trong các lĩnh vực bán lẻ, tài chính, ngân hàng và AI. Vốn mới sẽ được dùng để mở rộng nghiên cứu về tìm kiếm web đa tác nhân và lớp xử lý, xác thực dữ liệu.
Nimble, startup có trụ sở tại New York, vừa hoàn tất vòng gọi vốn Series B trị giá 47 triệu USD do quỹ Norwest dẫn đầu, nâng tổng số vốn huy động lên 75 triệu USD. Mô hình của công ty nhắm vào một điểm yếu cốt lõi của AI doanh nghiệp hiện nay: dữ liệu web lộn xộn, không có cấu trúc.
Thay vì trả về kết quả dạng văn bản thô như các mô hình AI thông thường, nền tảng của Nimble dùng tác nhân AI để tìm kiếm web theo thời gian thực, xác minh nguồn, sau đó tổ chức kết quả thành các bảng có thể truy vấn như cơ sở dữ liệu. Từ đó, dữ liệu web được tích hợp trực tiếp vào hệ thống dữ liệu hiện có của doanh nghiệp, thay vì tồn tại như một nguồn riêng biệt.
Nimble đã kết nối với các nền tảng lớn như Databricks, Snowflake, AWS và Microsoft, cho phép tác nhân AI của công ty truy cập kho dữ liệu nội bộ của khách hàng, xây dựng ngữ cảnh và định hình cách kết quả tìm kiếm được cấu trúc. Databricks cũng tham gia vào vòng gọi vốn lần này.
CEO Uri Knorovich nhận định phần lớn thất bại của AI trong môi trường sản xuất không đến từ mô hình kém, mà từ dữ liệu kém. Ông cho rằng khi doanh nghiệp kiểm soát được những gì tác nhân AI được phép tìm kiếm, đó mới là lúc họ thực sự tin tưởng và triển khai AI rộng rãi hơn.
Hiện Nimble có hơn 100 khách hàng, phần lớn là doanh nghiệp lớn thuộc Fortune 500, hoạt động trong các lĩnh vực bán lẻ, tài chính, ngân hàng và AI. Vốn mới sẽ được dùng để mở rộng nghiên cứu về tìm kiếm web đa tác nhân và lớp xử lý, xác thực dữ liệu.
Sửa lần cuối bởi điều hành viên: