Exclusivo: VectorShift levanta US$ 3 milhões para modularizar o desenvolvimento de aplicativos LLM

Hoje, a VectorShift, uma startup que trabalha para simplificar o desenvolvimento de aplicativos de modelo de linguagem grande (LLM) com uma abordagem modular sem código, anunciou que levantou US$ 3 milhões em financiamento inicial da 1984 Ventures, Defy.vc, Formus Capital e Y Combinator.

A startup com sede em Nova York foi fundada pelos ex-alunos de Harvard Alex Leonardi e Albert Mao. VectorShift fornece às empresas uma plataforma de IA ponta a ponta, onde os usuários podem simplesmente arrastar e soltar componentes para construir, implantar e manter fluxos de trabalho LLM de nível de produção, mecanismos de pesquisa, assistentes e automações.

A oferta está sendo usada por empresas de todos os setores e tem potencial para lidar e automatizar uma grande parte dos processos de negócios diários, economizando tempo e esforço das equipes para se concentrarem em tarefas de alto nível. Chega em um momento em que as empresas estão se esforçando para inserir modelos de linguagem em seus aplicativos internos e externos com o objetivo final de aumentar a eficiência e melhorar o ROI.

O que o VectorShift traz para a mesa?

Hoje, construir um aplicativo LLM robusto ou automações baseadas em LLM requer trabalhar em vários aspectos técnicos, desde a seleção dos dados e do modelo para ajuste fino até a personalização e prototipagem. Cada camada deste pipeline requer uma quantidade significativa de trabalho – algo que Leonardi e Mao viram nas suas funções anteriores na Blackstone e na McKinsey, onde avaliaram como as organizações poderiam aumentar processos repetíveis com IA.

“Tendo trabalhado em estreita colaboração com empresas a nível estratégico, Albert e eu vimos os obstáculos na adoção de novas tecnologias e a complexidade associada à construção de sistemas de IA robustos e integrados”, disse Leonardi num comunicado. Essas experiências os levaram a construir o VectorShift, uma plataforma ponta a ponta que implanta aplicativos de IA.

Basicamente, a plataforma modulariza as partes principais da implantação de qualquer aplicativo LLM por meio de interfaces sem código e kits de desenvolvimento de software (SDK). Os usuários podem conectar facilmente suas ferramentas e bancos de dados à plataforma, importar dados deles para o armazenamento de vetores e usar a interface de arrastar e soltar para construir um pipeline que define como esses dados funcionarão com um modelo de linguagem de sua escolha (da série GPT a Mistral) para entregar a aplicação de IA desejada.

A biblioteca de componentes na interface permite que as equipes construam e iterem rapidamente na arquitetura do aplicativo alvo. Também existe a opção de escolher modelos de aplicativos pré-construídos para começar rapidamente e personalizá-los com dados e o construtor de arrastar e soltar. Depois que a arquitetura e a aparência do aplicativo estiverem finalizadas, ele poderá ser exportado para implantação nos usuários finais.

De acordo com a VectorShift, a abordagem sem código usada para reunir dados, ferramentas e LLMs pode ajudar em uma variedade de aplicações, incluindo o aprimoramento de produtos internos com pesquisa baseada em IA, que pode permitir que as equipes recuperem informações de aplicativos de documentos como o Notion por meio de consultas em linguagem natural. Em outro caso, pode ajudar a automatizar ações baseadas em gatilhos em aplicativos, como o envio de um e-mail personalizado gerado pelo GPT-4 em resposta a uma consulta específica.

Na frente de aplicativos, a oferta também pode ajudar as equipes a criar protótipos e implantar chatbots direcionados ao suporte ao cliente, fluxo de integração, coleta de leads e consultoria de luvas brancas. Pode até ser usado para construir geradores de relatórios ou rastreadores de currículos, disse a empresa.

Boa tração inicial

Embora a VectorShift não tenha divulgado quantas empresas estão usando sua tecnologia, a empresa confirmou à VentureBeat que sua base de clientes vem de diferentes setores e que eles utilizaram sua tecnologia para automatizar processos internos e construir produtos inteiros de IA generativos.

Um conglomerado europeu, por exemplo, está a utilizar o VectorShift para automatizar a elaboração de relatórios para os seus clientes, enquanto uma empresa de serviços profissionais que trabalha com o governo dos EUA implementou a plataforma para automatizar propostas de vendas e pesquisar na sua biblioteca de contratos. Da mesma forma, uma empresa de educação em saúde está usando a tecnologia para manter um chatbot que responde às perguntas dos pacientes, aproveitando sua extensa base de conhecimento.

Porém, é importante ressaltar que a empresa não está sozinha neste espaço. Várias outras startups, incluindo algumas bem financiadas como LangChain, Vectara e Datasaur, estão oferecendo kits de ferramentas para acelerar e agilizar o desenvolvimento de aplicações baseadas em IA de geração. Mais recentemente, Bret Taylor, que é diretor do conselho da OpenAI, anunciou sua própria startup ‘Sierra’ para ajudar as empresas a construir agentes de IA sempre disponíveis para seus respectivos negócios.

“Existem outras ferramentas (que ajudam no desenvolvimento de aplicativos de IA), mas nosso principal diferencial é a flexibilidade e a prontidão para casos de uso corporativo. Além do nosso construtor sem código, oferecemos suporte à capacidade de incorporar automaticamente milhares de arquivos em bancos de dados vetoriais (armazenamento alimentado por IA) e mantê-los sincronizados com as alterações, e permitimos que fluxos de trabalho de IA sejam executados automaticamente conectando-se a integrações relevantes (por exemplo, e-mail provedores, CRMs). Também temos uma estrutura para avaliar rapidamente fluxos de trabalho e um Python SDK completo, permitindo que os desenvolvedores interajam com a plataforma por meio de código”, disse Leonardi ao VentureBeat.

Como próximo passo, a empresa planeja usar a rodada inicial para desenvolver seu trabalho e tornar o VectorShift a plataforma completa para construir e implantar fluxos de trabalho, agentes e automações LLM em nível de produção. O objetivo é aproveitar a crescente demanda por aplicativos baseados em LLM, que agora são vistos como a força motriz dos negócios modernos.

“Muitas empresas podem se beneficiar do desenvolvimento de produtos baseados em LLM, e a plataforma VectorShift permite que as empresas obtenham esse valor com eficiência”, disse Bob Rosin, sócio da Defy.vc.

De acordo com dados da McKinsey, a IA generativa tem o potencial de gerar valor equivalente a 2,6 biliões a 4,4 biliões de dólares em lucros empresariais globais anualmente. A organização identificou até 63 casos de uso em que a IA generativa pode aumentar a produtividade, incluindo o fornecimento de interações de suporte, a geração de conteúdo criativo para marketing e vendas e a elaboração de código de software com base em instruções em linguagem natural.