El procesamiento del lenguaje natural (NLP), el campo de la IA que implica el análisis de texto para tareas que incluyen el resumen y la generación, es una tecnología de rápido crecimiento. Según un 2021 encuesta de John Snow Labs y Gradient Flow, el 60 % de los líderes tecnológicos indicaron que sus presupuestos de NLP crecieron al menos un 10 % en comparación con 2020, mientras que un tercio dijo que sus gastos aumentaron más del 30 %. Perspectivas de negocios de Fortune vinculado el mercado de PNL en $ 16.53 mil millones en 2020.
Contra la cortina, profundo, la puesta en marcha detrás del marco de NLP de código abierto Haystack, anunció hoy que recaudó $ 14 millones en una inversión de Serie A liderada por GV con la participación de Harpoon Ventures, System.One, Lunar Ventures y Acequia Capital. La inyección de capital llegó junto con Deepset Cloud, un nuevo producto de suscripción para crear software basado en NLP.
“Conducido por [our] creencia en el código abierto, el equipo de Deepset ha… estado aportando modelos y resultados de investigación a la comunidad de PNL de código abierto [for years]”, dijo Rusic a TechCrunch por correo electrónico. “Haystack, el producto insignia de código abierto de la compañía, nació de las experiencias, la pericia y los conocimientos adquiridos al crear NLP para grandes organizaciones y la necesidad de un conjunto adecuado de componentes básicos para aplicaciones de back-end de NLP escalables e impulsadas por API. .”
El director ejecutivo, Milos Rusic, cofundó Deepset con Malte Pietsch y Timo Möller en 2018. Pietsch y Möller, que tienen experiencia en ciencia de datos, provenían de Plista, una startup de tecnología publicitaria, donde trabajaron en productos que incluyen una herramienta de creación de anuncios impulsada por IA.
Haystack permite a los desarrolladores crear canalizaciones para casos de uso de NLP. Originalmente creado para aplicaciones de búsqueda, el marco puede impulsar motores que respondan preguntas específicas (por ejemplo, “¿Por qué las nuevas empresas se mudan a Berlín?”) o filtrar documentos.
Haystack también puede realizar búsquedas “basadas en el conocimiento” que buscan información granular en sitios web con una gran cantidad de datos o wikis internos. Rusic dice que Haystack se ha utilizado para automatizar los flujos de trabajo de gestión de riesgos en las empresas de servicios financieros, arrojando resultados para consultas como “¿Cuál es la perspectiva comercial?” y “¿Cómo evolucionaron los ingresos en los últimos años?” Otras organizaciones, como Alcatel-Lucent Enterprise, han aprovechado Haystack para lanzar asistentes virtuales que recomiendan documentos a los técnicos de campo.
Una captura de pantalla de la interfaz Haystack. Créditos de imagen: Alpaca
Según Rusic, el objetivo con Haystack era permitir que los desarrolladores y las divisiones de productos crearan aplicaciones NLP modernas y basadas en API con éxito y rapidez. Señala que, si bien a menudo es sencillo para un equipo de ciencia de datos crear un prototipo, pueden surgir desafíos en la transición del prototipo a la producción. Alrededor del 80% de los proyectos de IA, incluidos los proyectos de NLP, nunca llegan a la producción, según un estudio de Gartner de 2019. encuesta.
“[With Haystack,] los equipos de desarrollo… están equipados con todos los componentes para crear una aplicación de NLP de pila completa y son guiados con los flujos de trabajo adecuados… La NLP moderna se mueve muy rápido y es mucho más fácil cerrar la brecha entre la investigación de vanguardia y la producción real. tecnologías preparadas a través de código abierto”, dijo Rusic. “[Prebuilt NLP systems] son la base [for Haystack] y, a menudo, brindan excelentes resultados en tuberías sin capacitación adicional. La personalización, si es necesaria, ocurre con los usuarios finales y los expertos que brindan comentarios al probar y usar nuevas iteraciones de un [system] o un oleoducto”.
Pero no todas las empresas eligen, o desean, ir por la ruta del bricolaje. Para aquellos que prefieren una solución administrada, existe la mencionada Deepset Cloud, que brinda soporte a los clientes durante todo el ciclo de vida del servicio NLP. El servicio comienza con la experimentación, es decir, probar y evaluar una aplicación, ajustarla a un caso de uso y crear una prueba de concepto, y termina con el etiquetado y la supervisión de la aplicación en producción.
“Todos los servicios de PNL que se desarrollan [with Deepset Cloud] se puede usar en cualquier aplicación final, simplemente integrando una API”, dijo Rusic. “Las aplicaciones de ejemplo son la búsqueda empresarial impulsada por NLP (piense en la búsqueda ‘moderna similar a Google’) y la gestión del conocimiento”.
Con la nueva financiación asegurada (15,6 millones de dólares en total), Deepset tiene como objetivo traducir su éxito de código abierto (miles de organizaciones utilizan actualmente Haystack) en mayores ingresos. Rusic dice que la empresa de 30 personas con sede en Berlín, Alemania, se puso en marcha y alcanzó el punto de equilibrio antes de recaudar su primera ronda de financiación en 2021, y ahora tiene grandes clientes empresariales, incluido Airbus.
“[With the new funding,] continuaremos construyendo el proyecto Haystack NLP de código abierto, agregando más funciones, lo que hará que sea aún más sencillo para los desarrolladores de back-end expertos en NLP crear servicios NLP”, dijo Rusic. “[We’ll also] desarrollar Deepset Cloud en un software como servicio empresarial completo para crear aplicaciones con reconocimiento de idiomas. Esto incluirá permitir flujos de trabajo más flexibles, una guía más granular del ciclo de vida del producto y ofrecer herramientas esenciales y complementarias, como el etiquetado y la integración de datos”.
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