Weav 入侵隱匿，為企業提供即插即用的 AI 同乘員

Weav 推出企業 AI 同乘員套件：簡化 AI 整合流程

背景

位於加州的新創公司 Weav 今日宣布正式推出企業 AI 同乘員（Enterprise AI Copilots）套件，以改變企業建立和使用生成式人工智慧（AI）的工作流程。Weav 的目標是為企業團隊節省建立和整合人工智慧系統的麻煩，從建模和訓練開始，到部署和監控。「商業使用者應該能夠在適當的位置啟動 AI 並帶入正確的資料，並看到結果」，Weav 的首席執行長和聯合創辦人 Peeyush Rai 告訴 VentureBeat。

企業 AI 同乘員如何執行並提供幫助

Weav 的企業 AI 同乘員提供企業以下三個關鍵功能：現成可用的生成式 AI 能力、與常用企業工具的存取器以及允許開發人員將這些能力整合到不同的企業工作流程和應用程式中的 API。同乘員所需的一切基礎設施都與其一同預先整合，包括整合、提示管理、基礎模型（如 GPT-4 和 LLama 2）、向量資料庫、安全性和監控。當前該公司為三個主要的 AI 驅動功能提供同乘員：檔案、對話和搜尋。檔案同乘員處理非結構化資料，如檔案、圖片、試算表和 JSON，並提取關鍵實體和值。這使使用者可以使用自然語言搜尋其檔案、進行摘要或定義評估合規性的標準。對話同乘員更進一步，允許使用者以自然語言「對話」與其資料互動。它理解使用者的意圖並執行適當的操作以完成工作。最後搜尋同乘員使用自然語言進行上下文搜尋，跨非結構化和結構化資料源，然後根據資料所在的資料源或儲存庫將搜尋轉換為適當的內部查詢。

當資料處理或使用者啟動操作時，同乘員在後臺協調多個流程，包括應用保護使用者和資料的安全措施，查詢向量資料庫中的內嵌特徵，搜尋知識庫或在資料庫上執行查詢，然後將結果組合起來傳遞給大型語言模型（LLM）以生成自然語言回應，Rai 指出。「我們沒有模型偏好。我們有自己用於特定任務的較小模型，同時也可以使用任何第三方 LLM。」他表示。在大多數應用中，他說同乘員通力合作，為使用者提供無縫體驗，從非結構化/結構化資料中提取價值。

該公司當前可以直接支援 OpenAI 的 GPT-4、GPT-3.5 和 Llama 2 等模型，並且可以根據需求整合 Anthropic 的 Claude 和 Cohere 的各種模型。

大型企業初步採用並實現顯著效果

由於充分理解大型語言模型的潛力，可以想見企業將如何運用 Weav 的同乘員。Weav 表示該插拔式技術正在進行一些全球最大的公司的試點專案，包括一家在 40 多個國家營運的跨國管理諮詢公司，一家全球分布團隊的 F100 制藥集團以及一家增長最快的電子商務平臺。雖然這些公司在實施和使用方面仍處於初步階段，Rai 指出，早期結果顯示，同乘員的結果準確度介於 87％到 95％之間，生產力提高或成本降低最高可達 75％。

發展計劃

在 2022 年 11 月的種子輪融資之後，Weav 專注於為企業規模做好準備。現在隨著同乘員的正式推出，公司正在加快建立市場和銷售體系，以吸引更多客戶。此外 Weav 還計劃投入資源擴大平臺上支援的模型集。它將開發一些核心算法以及其多模式基礎模型，使企業能夠更好地利用其非結構化資料。該公司在產品發展中意識到這將成為一個競爭激烈的領域。Dataiku 和 Databricks 已經在幫助企業實施生成式 AI，Rai 預計更多公司將加入這一行列。「我們在競爭的市場中看到四個發展趨勢。首先我們預計微軟、Google 和亞馬遜等大型科技公司將向現有客戶銷售生成式 AI 工具和基礎設施。然後，還有使用先前一代技術建立聊天機器人或狹義自然語言處理模型的現有軟體公司和新創公司。最後我們還預計一些內部 IT 組織可能希望自行嘗試構建。」首席執行長表示。在這場競爭中，他認為最終取勝的公司將透過提供企業真正的價值、實現最快的價值時間和最低的擁有成本來脫穎而出，這正是 Weav 當前的目標。「我們對客戶的承諾是在 2-4 週內展示初始價值，在 4-6 週內實現生產部署。快速產生價值非常重要。這些結合因素將使我們與眾不同」，他補充道。

根據麥肯錫的估計，透過實施生成式 AI，僅零售和消費品包裝公司每年可多獲得 4000 億至 6600 億美元的營運利潤。在全行業範圍內，這項技術潛力有望產生 2.6 萬億至 4.4 萬億美元的全球企業利潤。

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