AI kontekstual muncul secara diam-diam, mengumpulkan dana awal sebesar $20 juta untuk mengejar pengembangan gelombang model bahasa berikutnya untuk aplikasi perusahaan. Didirikan bersama oleh Douwe Kiela, teknologi ini bertujuan untuk menyelesaikan masalah yang membatasi adopsi model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 OpenAI oleh perusahaan dengan persyaratan kepatuhan dan tata kelola yang ketat.
Meskipun menunjukkan potensi untuk merevolusi industri, LLM yang ada menderita keterbatasan seperti menghasilkan hasil yang dibuat dengan keyakinan tinggi dan kesulitan dalam memodifikasi basis pengetahuan mereka. Akibatnya, perusahaan mungkin ragu untuk menerapkan LLM dalam operasi mereka. Untuk mengatasi hambatan ini, AI Kontekstual bermaksud menciptakan generasi baru LLM yang memenuhi kebutuhan perusahaan tertentu.
Didukung oleh investor seperti Bain Capital Ventures, Lightspeed, Greycroft, dan SV Angel, tujuan AI Kontekstual adalah mengembangkan solusi AI yang lebih cocok untuk perusahaan daripada penawaran LLM yang berfokus pada konsumen. Untuk itu, Kiela dan salah satu pendirinya, Amanpreet Singh, mengandalkan latar belakang mereka dalam pengembangan AI di Hugging Face dan Meta.
Berdasarkan pengalaman penelitian Kiela, yang memimpin upaya pengambilan augmented generation (RAG) saat berada di Meta, teknologi ini bertujuan untuk mengembangkan AI penghasil teks yang unggul untuk penggunaan perusahaan. Intinya, RAG bekerja dengan meningkatkan LLM dengan sumber eksternal, seperti file dan halaman web, untuk meningkatkan kinerjanya.
Saat diberi pertanyaan, RAG pada dasarnya mencari data yang relevan di dalam sumber eksternal ini, mengemas informasi dengan permintaan asli dan memasukkannya ke LLM. Pada gilirannya, ini menghasilkan respons sadar konteks, menawarkan presisi dan keandalan yang lebih baik dibandingkan dengan LLM konvensional.
Dalam menangani masalah seputar kustomisasi dan atribusi di LLM, RAG menjanjikan peningkatan performa sembari mengesampingkan kebutuhan akan pelatihan ulang atau penyempurnaan. Model bahasa yang lebih kecil dan lebih efisien kini dapat dikembangkan, menurunkan latensi dan biaya sambil memberikan solusi terintegrasi untuk kebutuhan perusahaan.
Meskipun AI Kontekstual tidak sendirian dalam pengejaran ini, karena startup lain seperti LlamaIndex juga mengeksplorasi injeksi data dan kerangka kerja plug-in untuk LLM, perusahaan mengklaim memiliki keunggulan unik di sektor perusahaan. Meskipun saat ini pra-pendapatan, Contextual AI dilaporkan sedang berdiskusi dengan perusahaan Fortune 500 untuk proyek percontohan potensial dari teknologinya.
Dengan memastikan bahwa output AI generatif akurat, andal, dan dapat dilacak, AI Kontekstual memiliki potensi untuk memberikan dampak signifikan pada adopsi dan penyebaran teknologi AI dalam bisnis. Selain itu, pendekatan yang lebih terintegrasi ini menawarkan alternatif kompetitif bagi perusahaan AI generatif lainnya yang ingin menargetkan pasar perusahaan.
Dalam industri no-code, platform seperti AppMaster mendorong pertumbuhan dengan memungkinkan bisnis membangun aplikasi backend, web, dan seluler dengan mudah. Merangkul solusi seperti platform tanpa kode dapat membantu mengurangi biaya dan mempercepat pengembangan, terutama karena AI generatif mendapatkan daya tarik di sektor perusahaan.
