VectorShift 獲得 300 萬美元資金用於模組化大型語言模型應用開發解決方案

VectorShift 獲得 300 萬美元種子融資以簡化 LLM 應用開發

今天，專注於透過模組化無碼方式簡化大型語言模型（LLM）應用開發的初創公司 VectorShift 宣布已從 1984 Ventures、Defy.vc、Formus Capital 和 Y Combinator 獲得 300 萬美元的種子融資。

這家總部位於紐約的初創公司由哈佛校友 Alex Leonardi 和 Albert Mao 創立，提供一個端到端的 AI 平台。用戶可以輕鬆拖放組件，以構建、部署和維護符合生產標準的 LLM 工作流程、搜索引擎、助手和自動化工具。

商業流程的革命

VectorShift 的平台已被各行各業的企業採用，有潛力自動化重大日常商業流程。這項技術讓團隊節省時間，專注於更高層次的任務，符合將語言模型整合到內部和外部應用中以提升效率和改善投資回報的趨勢。

LLM 應用開發的挑戰

傳統上，構建穩健的 LLM 應用涉及選擇數據和模型、定制和原型設計等多個技術方面的挑戰。Leonardi 和 Mao 在黑石和麥肯錫工作期間認識到這些挑戰，評估 AI 如何優化可重複的流程。

“與企業在戰略層面密切合作的經驗，讓 Albert 和我理解了在採用新技術和構建集成 AI 系統時所面臨的複雜性，”Leonardi 說。這些見解促使他們創建 VectorShift，作為一個全方位的 AI 應用部署平台。

無碼解決方案實現複雜整合

VectorShift 的核心提供是通過無碼和軟件開發工具包（SDK）接口模組化 LLM 應用的核心組件。用戶可以無縫連接工具和數據庫，將數據導入向量存儲，並利用拖放界面定義所選語言模型（如 GPT 或 Mistral）中的數據交互。

擁有豐富的組件庫，團隊可以快速迭代應用架構。預建模板加速初始開發，使用戶能夠輕鬆定制，在部署前進行調整。

多樣的應用與用例

VectorShift 的無碼方法使企業能夠開發各類應用。例如，AI 增強的搜索功能使用戶可以通過自然語言查詢從 Notion 等平台檢索信息。此外，該平台還支持自動化基於觸發的行動，例如通過 GPT-4 生成個性化電子郵件。

在應用層面，VectorShift 幫助原型設計和部署客戶支持、入職、潛在客戶生成和咨詢服務的聊天機器人，並構建報告工具和簡歷篩選應用。

初步市場反應

雖然具體用戶數量尚未披露，但 VectorShift 確認有多樣化的客戶群使用其技術進行自動化和生成 AI 產品開發。一個顯著的例子是一家歐洲企業集團為客戶自動化報告寫作，還有一家美國政府承包商自動化銷售提案和合同庫搜索。一家醫療教育機構也正在利用該平台管理處理患者查詢的聊天機器人。

在競爭環境中導航

VectorShift 在與如 LangChain、Vectara 和 Datasaur 等其他初創公司競爭，它們提供開發 AI 驅動應用的工具包。同時，Bret Taylor 的初創公司 Sierra 旨在為企業創造隨時可用的 AI 代理，這也成為該行業值得注意的發展。

“我們的主要差異在於靈活性和對企業用例的準備。除了我們的無碼構建器外，我們還能實現向量數據庫中文件的自動嵌入和同步，並支持通過相關集成自動化 AI 工作流程，”Leonardi 解釋道。

未來前景

VectorShift 計劃利用這筆種子融資來加強其平台，定位為生產級 LLM 工作流和自動化開發的首選全能解決方案。該初創公司旨在把握對基於 LLM 應用需求日益增長的機會，這對現代企業至關重要。

“許多企業能夠通過開發基於 LLM 的產品釋放顯著價值，而 VectorShift 平台使他們能夠高效實現這一目標，”Defy.vc 的合夥人 Bob Rosin 說。

根據麥肯錫的研究，生成 AI 每年可為全球企業創造 2.6 至 4.4 萬億美元的利潤，識別出的 63 個用例可增強客戶支持、創意內容生成和軟件代碼起草等領域的生產力。