VectorShift, 모듈형 LLM 애플리케이션 개발 솔루션을 위한 300만 달러 투자 유치

VectorShift, 모듈형 노코드 접근 방식을 통해 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션 개발을 간소화하는 스타트업, 1984 Ventures, Defy.vc, Formus Capital 및 Y Combinator로부터 300만 달러의 초기 자금을 확보했다고 오늘 발표했습니다.

하버드 동문인 알렉스 레오나르디와 알버트 마오가 설립한 뉴욕 기반 스타트업은 엔드 투 엔드 AI 플랫폼을 제공합니다. 사용자는 구성 요소를 쉽게 드래그 앤 드롭하여 프로덕션급 LLM 워크플로우, 검색 엔진, 비서 서비스 및 자동화를 구축하고 배포 및 유지 관리할 수 있습니다.

비즈니스 프로세스 혁신

VectorShift의 플랫폼은 이미 여러 산업에서 채택되고 있으며, 일상적 비즈니스 프로세스를 상당히 자동화할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 이 기술은 팀이 시간을 절약하고 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있도록 도와주며, 언어 모델을 내부 및 외부 애플리케이션에 통합하여 효율성을 높이고 ROI를 개선하는 추세에 부합합니다.

LLM 애플리케이션 개발의 과제

강력한 LLM 애플리케이션을 구축하는 것은 데이터 및 모델 선택부터 사용자 정의 및 프로토타입 제작까지 여러 기술적 측면을 탐색해야 하는 전통적인 과정인 만큼 복잡합니다. 레오나르디와 마오는 Blackstone과 McKinsey에서 AI가 반복 가능한 프로세스를 최적화할 수 있는 방법을 평가하며 이러한 문제를 인식했습니다.

레오나르디는 “전략적 차원에서 기업과 긴밀히 협력하며, 새로운 기술 도입과 통합 AI 시스템 구축에 수반되는 복잡성을 이해하게 되었습니다”라고 말했습니다. 이러한 통찰력은 AI 애플리케이션 배포를 위한 포괄적인 플랫폼인 VectorShift를 만드는 동기가 되었습니다.

복잡한 통합을 위한 노코드 솔루션

VectorShift의 핵심은 노코드 및 소프트웨어 개발 키트(SDK) 인터페이스를 통해 LLM 애플리케이션 구성 요소를 모듈화하는 것입니다. 사용자는 도구와 데이터베이스를 무리 없이 연결하고 데이터를 벡터 저장소에 가져오며, 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 선택한 언어 모델(GPT 또는 Mistral)과의 데이터 상호작용을 정의할 수 있습니다.

방대한 구성 요소 라이브러리를 활용해 팀은 애플리케이션 아키텍처를 신속하게 반복할 수 있으며, 미리 구축된 템플릿을 통해 초기 개발을 가속화하고 배포 전 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다.

다양한 애플리케이션과 사용 사례

VectorShift의 노코드 접근은 기업이 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, AI 기반의 검색 기능은 사용자가 자연어 쿼리를 통해 Notion과 같은 플랫폼에서 정보를 쉽게 검색할 수 있게 합니다. 또한, 플랫폼은 GPT-4를 통해 개인화된 이메일 생성과 같은 트리거 기반 작업 자동화도 지원합니다.

애플리케이션 측면에서 VectorShift는 고객 지원, 온보딩, 리드 생성 및 상담 서비스용 챗봇 프로토타입과 배포, 보고 도구 및 이력서 심사 애플리케이션 구축을 지원합니다.

초기 시장 반응

구체적인 사용자 수는 공개되지 않았으나, VectorShift는 자동화 및 생성 AI 제품 개발을 위해 기술을 활용하는 다양한 고객층이 있다는 것을 확인했습니다. 특히 유럽의 대기업이 고객을 위한 보고서 작성 자동화를 진행하고 있으며, 미국 정부 계약자는 판매 제안서 및 계약 라이브러리 검색 자동화를 도입했습니다. 한 의료 교육 기관은 환자 문의를 해결하는 챗봇 관리에 이 플랫폼을 활용하고 있습니다.

경쟁 시장 탐색

VectorShift는 LangChain, Vectara, Datasaur 등 AI 기반 애플리케이션 개발을 위한 툴킷을 제공하는 스타트업과 경쟁하는 환경에서 운영되고 있습니다. 브렛 테일러의 스타트업인 시에라는 기업을 위한 항상 존재하는 AI 에이전트를 만드는 것을 목표로 하는 주목할 만한 산업 발전 중 하나입니다.

레오나르디는 “우리의 주요 차별점은 유연성과 기업 사용 사례에 대한 준비 상태입니다. 노코드 빌더를 넘어, 벡터 데이터베이스에서 파일의 자동 내장 및 동기화를 가능하게 하고, 관련 통합을 통해 AI 워크플로우의 자동화를 지원합니다”라고 설명했습니다.

미래 전망

VectorShift는 초기 자금을 활용하여 플랫폼을 개선하고, 프로덕션 수준의 LLM 워크플로우와 자동화를 개발하기 위한 선호하는 올인원 솔루션으로 자리잡을 계획입니다. 스타트업은 현대 기업에 필수적인 LLM 기반 애플리케이션의 수요 증가를 활용할 예정입니다.

Defy.vc의 파트너인 밥 로신은 “많은 기업들이 LLM 기반 제품을 개발함으로써 상당한 가치를 창출할 수 있으며, VectorShift 플랫폼은 이를 효율적으로 가능하게 해줍니다”라고 전했습니다.

맥킨지에 따르면 생성 AI는 매년 2.6조에서 4.4조 달러의 글로벌 기업 수익을 창출할 수 있으며, 고객 지원, 창조적 콘텐츠 생성 및 소프트웨어 코드 초안을 포함한 생산성 향상을 위한 63개의 사용 사례가 확인되었습니다.