要約:
- イスラエルのスタートアップIllumexは、構造化データを活用してGenAIチャットボットの幻覚を防止することに焦点を当てており、ソフトウェア開発のために1300万ドルのシード資金調達を受けた。
- GenAIチャットボットは、一般的で非構造化の情報源（ファイル、オブジェクト、画像、音声など）でトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）であり、特定のトピックについてトレーニングされていない場合、不正確な応答を生成する可能性がある。
- RAG（retrieval-augmented generation）技術は、組織の独自のデータを混ぜることで、LLMが正確な情報源を見つけてリクエストに応答できるようにする。
- Illumexは、構造化（データベース）データも組み込むことで、RAGの情報源を変えていきたいと考えている。
- 創業者兼CEOのInna Tokarev Selaは、Generative Semantic Fabric（GSF）を開発したと述べており、組織データをビジネスの意味とドメイン固有のコンテキストに整合させることで、AIイニシアチブの結果を信頼できるものにすると説明している。
感想:
Illumexの取り組みは、AI技術の進化においてデータの信頼性と適切な活用の重要性を強調しています。構造化データの活用は、AI応用の精度向上において画期的な進歩と言えるでしょう。特に、機械学習や自然言語処理技術の専門家としての創業者の経歴が、この分野における革新的な取り組みを支えていることが伺えます。
元記事: https://blocksandfiles.com/2024/06/28/illumex-funding/