شركة بيانات غير مهيكلة تجمع 40 مليون دولار لتحويل معالجة بيانات الذكاء الاصطناعي

نجحت شركة البيانات غير المهيكلة المسماة Unstructured Technologies في تأمين 40 مليون دولار. وقد قادت جولة التمويل الأخيرة شركة Menlo Ventures، وانضم إليها اتحاد من المستثمرين البارزين بما في ذلك الذراع الاستثماري لشركة Nvidia Corp، وIBM Ventures، وDatabricks Ventures. ويُمثل هذا الحقن التمويلي الإنجاز الثاني الكبير للشركة في جمع الأموال في أقل من عام، مما يرفع إجمالي تمويلها إلى أكثر من 65 مليون دولار.

تحويل البيانات غير المهيكلة

تتخصص Unstructured Technologies في الريادة في تحويل البيانات غير المهيكلة إلى تنسيقات متوافقة مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مثل تلك التي تعمل على تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي الشهيرة مثل ChatGPT من OpenAI وGemini من Google. وتحمل هذه القدرة أهمية هائلة في عالمنا المعتمد على البيانات اليوم، حيث تواجه المنظمات صعوبات في تسخير قوة البيانات غير المهيكلة التي تتكون من الصور والملاحظات المكتوبة والصوت والفيديو.

تتصدر الشركة الجهود لمعالجة العقبات الحرجة مثل الوصول إلى البيانات غير المهيكلة واستغلالها. ونوع البيانات هذا، الذي يشكل أكثر من 80% من المعلومات المخزنة من قبل المؤسسات، يمثل صعوبة في طريق تقدم الذكاء الاصطناعي. ومن خلال تقديم حل لتحويل البيانات غير المهيكلة إلى تنسيقات متوافقة مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، تكون Unstructured Technologies في وضع جيد لفتح آفاق جديدة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. 

حلول متطورة

تقدم Unstructured Technologies منصة شاملة تتضمن مكتبة Python مفتوحة المصدر، وحزم حاويات (containers)، وواجهة برمجة تطبيقات (API) مستضافة على السحابة. وتدعم هذه الواجهة أكثر من 20 نوعًا من ملفات اللغات الطبيعية وتتكامل بسلاسة مع خدمات السحابة الرائدة مثل Microsoft Azure وAmazon Web Services وGoogle Cloud. وتُمكّن الشركة المنظمات من أتمتة تحويل البيانات غير المهيكلة، مما يجعلها قابلة للاستخدام بسهولة لتدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وتحسينها.

تتمتع حلول Unstructured Technologies بأكثر من ستة ملايين تحميل لمكتبتها مفتوحة المصدر وقاعدة عملاء تمتد لأكثر من 45,000 منظمة. ثلث هذه المنظمات هي شركات ضمن قائمة فورتشن 500.

سيتيح ضخ التمويل الأخير البالغ 40 مليون دولار لـ Unstructured Technologies تسريع جهودها الهندسية والمبيعات. علاوة على ذلك، ستعزز أدواتها لمعالجة البيانات المسبقة لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs). وتهدف الشركة إلى الاستفادة من الطلب المتزايد على الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ويمكن تحقيق هذا الهدف من خلال تمكين المنظمات من تسخير الإمكانات الكاملة للبيانات غير المهيكلة.