NeuBird kurucular Goutham Rao ve Vinod Jayaraman, sonunda bulut tabanlı bir depolama çözümü olan PortWorx’tan geldiler. PureStorage’a satıldı 2019’da 370 milyon dolara. Bu onların üçüncü başarılı çıkışıydı.
Geçen yıl bir sonraki startup mücadelesini aramaya çıktıklarında, özellikle BT operasyonları hakkındaki yerel bulut bilgilerini, gelişen üretken yapay zeka alanıyla birleştirme fırsatını gördüler.
Bugün Neubird, fikrin pazara sunulması için Madrona’dan 22 milyon dolarlık bir yatırım yapacağını duyurdu. Bu, erken aşamadaki bir girişim için oldukça büyük bir miktar, ancak firma muhtemelen başka bir başarılı şirket kurmak için kurucuların önceki deneyimlerine güveniyor.
CEO Rao, bulut yerel topluluğunun pek çok zor sorunu çözmede iyi bir iş çıkardığını ancak bu süreçte artan düzeyde karmaşıklık yarattığını söylüyor.
“Geçtiğimiz 10 yılı aşkın süredir, hizmet odaklı tasarımlarla bulut tabanlı mimariler oluşturarak topluluk olarak inanılmaz bir iş çıkardık. Bu, birçok katman ekledi ve bu iyi bir şey. Bu, yazılım tasarlamanın uygun bir yoludur, ancak bu aynı zamanda artan telemetri maliyetine de yol açtı. Rao, TechCrunch’a “Yığında çok fazla katman var” dedi.
Bu düzeydeki verilerin, insan mühendislerin büyük kuruluşlardaki sorunları büyük ölçekte bulmasını, teşhis etmesini ve çözmesini imkansız hale getirdiği sonucuna vardılar. Aynı zamanda büyük dil modelleri olgunlaşmaya başlıyordu, bu yüzden kurucular sorun üzerinde çalışmaya karar verdiler.
“Binlerce ve binlerce ölçümü, uyarıyı, günlüğü, izlemeyi ve uygulama yapılandırma bilgisini birkaç saniye içinde analiz edebilmek ve ortamın sağlığının ne olduğunu teşhis edebilmek için büyük dil modellerinden benzersiz bir şekilde yararlanıyoruz. Bir sorun olup olmadığını tespit edip çözüm üretiyoruz” dedi.
Şirket esas olarak mühendislik ekibine güvenilir bir dijital asistan inşa ediyor. “Dolayısıyla bu, SRE’ler ve ITOps mühendisleriyle birlikte çalışan ve sorunları arayan tüm uyarıları ve günlükleri izleyen dijital bir iş arkadaşıdır” dedi. Amaç, bir olaya müdahale etmek ve çözmek için gereken süreyi saatlerden dakikalara indirmektir ve üretken yapay zekayı sorun üzerinde çalıştırarak şirketlerin bu hedefe ulaşmasına yardımcı olabileceklerine inanıyorlar.
Kurucular, büyük dil modellerinin sınırlamalarını anlıyor ve modelleri eğitmek için sınırlı bir veri kümesi kullanarak ve daha doğru yanıtlar sağlamaya yardımcı olan diğer sistemleri kurarak halüsinasyonlu veya yanlış yanıtları azaltmanın yollarını arıyorlar.
“Bunu, bildiğimiz ortamların çok özel bir kullanım durumu için çok kontrollü bir şekilde kullandığımızdan, yine bir vektör veritabanı aracılığıyla yapay zekadan çıkan sonuçları çapraz kontrol edebiliyoruz ve bunun anlamlı olup olmadığını görebiliyoruz ve eğer bundan memnun değilsek kullanıcıya tavsiye etmeyiz.”
Müşteriler, kimlik bilgilerini girerek çeşitli bulut sistemlerine doğrudan bağlanabilir ve verileri taşımadan NeuBird, bir çözüm bulmak için mevcut diğer bilgilerle çapraz kontrol yapmak için erişimi kullanabilir, böylece şirkete özel verileri almayla ilgili genel zorluk azaltılabilir. modelin çalışabilmesi için.
NeuBird, günlükleri ve ölçümleri analiz etmek için Llama 2 dahil çeşitli modelleri kullanır. Mistral’ı diğer analiz türleri için kullanıyorlar. Şirket aslında her doğal dil etkileşimini bir SQL sorgusuna dönüştürüyor ve esas olarak yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış verilere dönüştürüyor. Bunun daha fazla doğrulukla sonuçlanacağına inanıyorlar.
Erken aşamadaki girişim, şu anda tasarım ve alfa ortaklarıyla birlikte çalışıyor ve ürünü bu yılın sonlarında pazara sunmaya çalışırken bu fikri geliştiriyor. Rao, kapıdan büyük miktarda para aldıklarını çünkü odanın çok geçmeden daha fazla para arama endişesi duymadan sorun üzerinde çalışmasını istediklerini söylüyor.
Kaynak: https://techcrunch.com/2024/04/17/neubird-generative-ai-solution-for-complex-cloud-environments-raises-22-million/