بينما تعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي تشكيل الصناعات، فإن أحد أكبر التحديات غير المرئية له هو الاسترجاع، وهي عملية جلب البيانات الصحيحة مع السياق المناسب من قواعد المعرفة الفوضوية. نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) دقيقة فقط بالقدر الذي يمكن فيه استرجاع المعلومات.
هنا تريد شركة ZeroEntropy ترك بصمتها. تأسست هذه الشركة الناشئة التي تتخذ من سان فرانسيسكو مقراً لها، والتي شارك في تأسيسها الرئيسة التنفيذية غيتا حوير العلمي ورئيس التكنولوجيا نيكولاس بيبيتون، وقد جمعت 4.2 مليون دولار كتمويل أولي لمساعدة النماذج على استرجاع البيانات ذات الصلة بسرعة ودقة وعلى نطاق واسع.
ترأس الجولة Initialized Capital، بمشاركة من Y Combinator، Transpose Platform، 22 Ventures، a16z Scout، وقائمة طويلة من الملائكة، بما في ذلك مشغلين من OpenAI وHugging Face وFront.
تتجه ZeroEntropy نحو موجة متزايدة من شركات البنية التحتية التي تأمل في استخدام إنشاء مدعوم بالاسترجاع (RAG) لتعزيز البحث للجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي. المنافسون يتراوحون بين VoyageAI التابعة لشركة MongoDB وحتى الشركات الناشئة الباكرة في Y Combinator مثل Sid.ai.
“لقد التقينا بالكثير من الفرق التي تعمل في مجال RAG وما حوله، لكن نماذج غيتا ونيكولاس تتفوق على كل ما رأيناه،” تقول زوي بيريت، شريكة في Initialized Capital. “الاسترجاع هو بلا شك فتح حاسم في الحدود التالية للذكاء الاصطناعي، وZeroEntropy تعمل على بنائه.”
إن إنشاء مدعوم بالاسترجاع (RAG) يجلب البيانات من مستندات خارجية وأصبح بنية أساسية معتمدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، سواء كان ذلك دردشة آلية تكشف سياسات الموارد البشرية أو مساعد قانوني يستشهد بقانون القضية.
لكن مؤسسي ZeroEntropy يعتقدون أن هذه الطبقة ضعيفة بالنسبة للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي: مجموعة مختلطة من قواعد البيانات المتجهة، والبحث عن الكلمات الرئيسية، ونماذج إعادة التصنيف. تقدم ZeroEntropy واجهة برمجة تطبيقات تدير إدخال البيانات، والفهرسة، وإعادة التصنيف، والتقييم.
ما يعنيه ذلك هو أنه – على عكس منتج بحث للموظفين مثل Glean – فإن ZeroEntropy هي أداة مخصصة للمطورين فقط. تستخرج البيانات بسرعة، حتى عبر مستندات داخلية فوضوية. تقارن حوير العلمي شركتها بـ “Supabase للبحث” في إشارة إلى قاعدة البيانات مفتوحة المصدر الشهيرة التي تقوم بأتمتة أجزاء كبيرة من إدارة البيانات.
“الآن، معظم الفرق إما تجميع أدوات موجودة من السوق أو تDumpقاعدة المعرفة الخاصة بهم بالكامل في نافذة سياق LLM. الطريقة الأولى تستغرق وقتاً طويلاً للبناء والصيانة،” قالت حوير العلمي. “يمكن أن تتسبب الطريقة الثانية في حدوث أخطاء تزايدية. نحن نبني بنية تحتية للبحث تركز على المطورين – فكر في الأمر كـ Supabase للبحث – مصممة لتسهيل ونقل أنظمة الاسترجاع الدقيقة والسريعة.”
في جوهرها، توجد تقنية استرجاع خاصة بها تسمى ze-rank-1، التي تدعي الشركة حالياً أنها تتفوق على نماذج مماثلة من Cohere وSalesforce على مستويات استرجاع البيانات العامة والخاصة. تأكد من أن النظام الذكاء الاصطناعي عند بحثه عن إجابات في قاعدة المعرفة، يقوم بسحب المعلومات الأكثر صلة أولاً.
أكثر من 10 شركات ناشئة في مراحل مبكرة تبني وكلاء ذكاء اصطناعي في مجالات مثل الرعاية الصحية، القانون، دعم العملاء، والمبيعات تستخدم بالفعل ZeroEntropy، تضيف.
ولدت غيتا حوير العلمي في المغرب وترعرعت هناك، وتركت منزلها في سن 17 لمتابعة التعليم الهندسي في فرنسا، بحضور École Polytechnique، وهي مؤسسة عسكرية ومركزية تركز على الرياضيات. هناك، اكتشفت حبها لتعلم الآلة.
انتقلت إلى كاليفورنيا قبل عامين لإكمال ماجستير في الرياضيات في جامعة UC Berkeley، حيث عميقت اهتماماتها في بناء أنظمة ذكية.
قبل تأسيس ZeroEntropy، جربت حوير العلمي بناء مساعد الذكاء الاصطناعي — رؤيتها لوكلاء المحادثة — قبل أن تصبح ChatGPT سائدة. تقول إن الرؤية التي اكتسبتها من محاولة بناء ذلك المساعد، وخصوصاً الفهم لأهمية تقديم السياق والمعلومات الصحيحة لـ LLM لتكون مفيدة، ألهمتها جزئياً لبدء ZeroEntropy.
في مجال كثيراً ما يُنتقد لغياب التنوع، تعتبر حوير العلمي، البالغة من العمر 25 عاماً، واحدة من القليل من الرؤساء التنفيذيين النساء الذين يبنون بنية تحتية عميقة لأحد أصعب المشكلات في الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تأمل ألا تبقى الحال كذلك طويلاً.
“لا يوجد الكثير من النساء في أدوات التطوير أو البنية التحتية للذكاء الاصطناعي،” قالت. “لكنني سأخبر أي شابة مهتمة بالمشاكل التقنية: لا تدع ذلك يوقفك. إذا كنت مهتمة بمشاكل تقنية معقدة، لا تدع أي شخص يجعلك تشعرين أنك غير قادرة على متابعتها. يجب أن تسعي للحصول على ذلك.”
تظل أيضاً مرتبطة بجذورها من خلال إلقاء محاضرات في المدارس الثانوية والجامعات في المغرب، بهدف إلهام المزيد من الفتيات الشابات لمتابعة مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM).