Bienvenido a Snowflake’s Startup Spotlight, donde aprendemos sobre empresas increíbles que construyen negocios en Snowflake. En esta tirada, hablamos con Richard Meng, cofundador y CEO de Hueva aiuna startup que permite a los equipos de datos extraer información de datos multimodales no estructurados, incluidos documentos, imágenes y páginas web, utilizando consultas SQL familiares. Al integrar a los agentes de IA, la plataforma de Roe AI simplifica el procesamiento de datos, lo que permite a las organizaciones en todas las industrias automatizar flujos de trabajo manuales y obtener inteligencia procesable de los datos.
¿Qué te inspira como fundador?
He sido impulsado a desafiar el status quo y chocar los problemas que no se han resuelto antaño, especialmente aquellos en la intersección de datos e IA. Trabajar en Snowflake antaño de fundar Roe Ai incluso me inspiró. Experimenté el ritmo emocionante de la innovación de datos de IA de primera mano.
Tan pronto como surgieron grandes modelos de idiomas (LLM), sabía que podía crear poco que abordara un desafío de larga data en el mundo de los datos: explotar los datos no estructurados. La muchedumbre ha tratado de resolverlo durante décadas, pero las soluciones a menudo se quedaron cortas. Sentí que este era el momento consumado para probar poco audaz, aprovechando mi experiencia y experiencia en Snowflake.
¿Qué problema pretende resolver su empresa?
Muchas organizaciones de servicios financieros dependen de documentos para una gran cantidad de ideas. Hoy estos flujos de trabajo son completamente manuales. Mi objetivo es permitir que estos clientes construyan flujos de trabajo de documentos de agente y rigurosamente evaluados. Muchas compañías intentan resolverlo con trapo, pero a menudo se quedan cortos porque la precisión es un requisito obligatorio.
Es por eso que estamos construyendo Roe AI, para permitir a estos clientes que se preocupan por la precisión para construir, evaluar y producir flujos de trabajo de documentos de agente en algunas líneas de SQL.
Y nos complace asociarnos con Snowflake y arrostrar esta capacidad a los clientes de Snowflake Nitive a través de Mercado de copos de cocaína.
¿Qué es lo mejor que estás haciendo con los datos?
ROE AI resuelve datos no estructurados con vectores de incrustación cero. Para los problemas de datos no estructurados de los clientes, no confiamos en los vectores conveniente a su naturaleza imprecisa. En cambio, usamos muchas llamadas LLM, y podemos hacer que este proceso sea de poco valor.
Otro hecho interesante es que dogamos nuestro propio producto para la contratación: usamos Roe Ai internamente para evaluar los currículums de posibles contrataciones. Podemos analizar rápidamente miles de currículums en menos de un minuto, respondiendo preguntas específicas como: ¿El candidato tiene experiencia empresarial y de inicio? ¿El candidato aporta experiencia en datos sustanciales?
¿Cuáles son los beneficios secreto que ha experimentado construyendo en el copo de cocaína?
Primero, Snowflake nos ha permitido robustecer la confianza del usufructuario en nuestra aplicación. Con Aplicaciones nativas de copas de cocaína y Cortex de copo de cocaína aitoda la funcionalidad de Roe AI vive en el interior del perímetro de seguridad de Snowflake. Esto significa que las empresas pueden ejecutar flujos de trabajo de datos no estructurados, impulsados por agentes de IA, sin mover datos fuera del copo de cocaína, lo que restablecimiento la confianza y ayuda a apoyar el cumplimiento.
En segundo empleo, estamos optimizando la escalabilidad. Las operaciones de LLM a gran escalera a menudo requieren medios especializados. Con Cortex AI, podemos medrar sin problemas y otros medios de calcular para manejar altos volúmenes de disección de datos no estructurados. Con Cortex LLMS, podemos usar modelos comerciales de vanguardia de forma segura.
Y tercero, estamos aumentando la eficiencia. Al explotar las funciones SQL, la puesta en estampa del copo de cocaína y otras capacidades nativas de copo de cocaína, los usuarios finales pueden consultar o transfigurar datos no estructurados utilizando Roe AI de guisa supermercado, exactamente la forma en que consultan sus datos estructurados.
¿Cómo ha hexaedro forma al entorno de aplicaciones nativas de Snowflake la organización de crecimiento y avance de su startup?
Primero, hemos acelerado nuestra organización de mercado a través de la red de Snowflake. Las grandes empresas son nuestros clientes ideales, pero pueden ser difíciles de alcanzar para las nuevas empresas. Al unirnos al ecosistema de aplicaciones nativas de Snowflake, podemos explotar la audiencia empresarial establecida de Snowflake y los canales de ventas.
Igualmente nos beneficiamos de una experiencia de consulta de copas de cocaína totalmente integrada. En empleo de tener un enfoque desarticulado y independiente, hemos incrustado nuestras soluciones de datos no estructuradas en las transformaciones y flujos de trabajo de datos de Snowflake. Esta estrecha integración acorta nuestros ciclos de ventas y reduce la complejidad para el cliente.
Finalmente, nuestra opción ya se alinea con los marcos de seguridad y adquisición de Snowflake, lo que facilita a los clientes comprar Roe AI utilizando sus contratos de copo de cocaína existentes. Esto puede ceñir un proceso de adquisición de seis meses a solo unas pocas semanas.
¿Qué consejo le darías a otros que consideran construir sus aplicaciones en Snowflake?
Primero, abrazar las características nativas de Snowflake por completo. Cortex AI, las funciones definidas por el usufructuario, elpark Snowpark y el intercambio de datos seguro pueden comprimir significativamente su hilera de tiempo de avance. En segundo empleo, alinee su opción con la postura de seguridad de datos de Snowflake para simplificar la admisión empresarial. Y finalmente, participe temprano con el socio de Snowflake y los equipos de ventas. Tienen profundas ideas sobre los puntos de dolor del cliente, lo que puede ayudarlo a refinar su ajuste de mercado de productos y acelerar su organización de mercado.
Pregunta final: ¿Qué es una clase que aprendiste por las malas?
Enfrentarse los problemas difíciles primero. Persiguiendo victorias más fáciles puede parecer prometedor inicialmente, pero el definitivo ajuste del mercado de productos a menudo surge cuando resolvemos los desafíos más difíciles con el coraje y la persistencia.
Obtenga más información sobre Roe Ai y su organización para resolver problemas difíciles intensivos en datos con suscripción precisión en getroe.ai O prueba su aplicación en Mercado de copos de cocaína.