NeuBird 正在為複雜的雲原生環境建立生成式人工智能解決方案

NeuBird 的創始人 Goutham Rao 和 Vinod Jayaraman 來自 Portworx，一家雲原生存儲解決方案，他們最終在2019年以3.7億美元的價格將其出售給了 PureStorage。這是他們的第三次成功退出。

去年他們尋找下一個創業挑戰時，看到了將他們的雲原生知識，尤其是圍繞IT運營的知識，與生成式人工智能這個新興領域結合的機會。

今天，NeuBird 宣布從 Mayfield 獲得了2200萬美元的投資，以將這個想法推向市場。這對於一家初創企業來說是一筆可觀的資金，但該公司很可能是建立另一家成功公司的創始人經驗。

CEO Rao 表示，雖然雲原生社群在解決許多困難問題方面做得很好，但在這過程中也產生了越來越多的複雜性。

他們得出結論，這些數據使得人類工程師無法找到、診斷和解決大型組織內的問題。與此同時，大型語言模型也開始成熟，因此創始人們決定讓它們解決問題。

該公司基本上正在為工程團隊構建一個值得信賴的數字助手。他說，“因此，這是一個與SREs和IT運營工程師並肩工作的數字同事，監控所有警報和日誌，尋找問題。”目標是將響應和解決事件所需的時間從幾小時減少到幾分鐘，他們相信通過讓生成式人工智能解決問題，可以幫助公司實現這一目標。

創始人們了解大型語言模型的局限性，並希望通過使用有限的數據集來訓練模型以減少幻覺或不正確的響應，並建立其他系統來幫助提供更準確的響應。

“因為我們在非常特定的用例中受控使用這個，我們能夠通過矢量數據庫交叉檢查 AI 的結果，看看它是否合理，如果我們對它不舒服，我們就不會推薦給用戶。”

客戶可以直接連接到各種雲系統，輸入他們的憑證，而不必移動數據，NeuBird 可以利用訪問權限來與其他可用信息進行交叉檢查，提出解決方案，降低與讓模型運作所需的公司特定數據相關的總體困難度。

NeuBird 使用各種模型，包括用於分析日誌和指標的 Llama 2。他們使用 Mistral 進行其他類型的分析。事實上，該公司將每個自然語言交互都轉換為 SQL 查詢，從而將非結構化數據轉換為結構化數據。他們認為這將帶來更準確的結果。

這家初創企業目前正在與設計和 alpha 合作夥伴合作，完善這個想法，並致力於今年晚些時候將產品推向市場。Rao 表示，他們一開始就拿出了很大一筆錢，因為他們希望有足夠的空間來解決問題，而不必擔心很快再尋找更多資金。