Cuándo Piña lanzada el año pasado, el mensaje de la empresa giraba en torno a la creación de una base de datos vectorial sin servidor diseñada específicamente para las necesidades de los científicos de datos. Si bien esa base de datos es el núcleo de lo que está haciendo la empresa, se está moviendo hacia un caso de uso más refinado para esa base de datos en torno a la búsqueda impulsada por IA, ayudando a los científicos de datos a encontrar la proverbial aguja en el pajar.
Cuando hablamos con el fundador y director ejecutivo de Pinecone, Edo Liberty, el año pasado en el momento de su ronda inicial de $ 10 millones, su empresa estaba a tientas, construyendo la base de datos. Procedía de Amazon, donde ayudó a crear el servicio de base de datos SageMaker. Dice que han recorrido un largo camino desde entonces.
“Mucho ha cambiado desde nuestro anuncio inicial, por lo que, ante todo, lanzamos nuestro servicio de pago de producción adecuado en octubre, y ha estado creciendo rápidamente tanto en adopción como en ingresos desde entonces, por lo que las cosas van muy bien”, dijo Liberty.
Describió el motivo de una base de datos especialmente diseñada para científicos de datos en el momento de la financiación inicial de esta manera:
Los datos que espera un modelo de aprendizaje automático no son un registro JSON, es un vector de alta dimensión que es una lista de características o lo que se llama una incrustación que es una representación numérica de los elementos u objetos en el mundo. Esta [format] es mucho más rico semánticamente y procesable para el aprendizaje automático.
Él dice que hoy ese enfoque semánticamente rico está impulsando a los clientes a usar Pinecone. “El uso predominante de las bases de datos vectoriales es para búsqueda, y búsqueda en el sentido amplio de la palabra. Es buscar a través de documentos, pero se puede pensar en la búsqueda como recuperación de información en general, descubrimiento, recomendación, detección de anomalías, etcétera”, dijo.
El sistema está organizado en pods, que son conjuntos de recursos diseñados para procesar los datos en la base de datos de Pinecone. La empresa ofrece un único módulo de forma gratuita para ayudar a los clientes a sentirse cómodos con el producto y realizar una prueba de concepto sencilla. Después de eso, comienzan a pagar según la cantidad de cápsulas.
Confía en que la empresa haya diseñado el sistema de tal manera que pueda escalar a miles de millones de objetos. “Usted puede escalar tanto como su software es capaz de soportar y realmente puede orquestar. Hemos diseñado el sistema de tal manera que realmente no hay un límite bien definido para la cantidad de datos que puede indexar y usar”, dijo.
Como base de datos sin servidor, el cliente no tiene que preocuparse por el aprovisionamiento en absoluto, pero debe decirle a Pinecone cuánto está dispuesto a gastar cada mes, en función de la cantidad de datos que necesita procesar.
“De alguna manera hicieron el reverso del sobre para darse cuenta de que x pods será suficiente para lo que estamos usando en términos de los datos que puede contener y el rendimiento que me daría y eso es todo”. Después de eso, la persona simplemente se registra y con unos pocos clics en la consola y una llamada a la API para crear el índice, está funcionando y listo para usar.
Liberty no quiso compartir los números de crecimiento o el número de empleados, pero dice que espera duplicar el personal (lo que sea que eso signifique) en el próximo año. Vale la pena señalar que la startup tenía 10 empleados en el momento del anuncio de semillas.
En términos de diversidad, dijo el año pasado: “Hemos dado instrucciones a nuestros reclutadores para que sean proactivos [in finding more diverse applicants], asegurándose de que no se pierdan grandes candidatos y que nos traigan un conjunto diverso de candidatos”. En la práctica dice que se ha traducido en que el 50% de las nuevas contrataciones técnicas (frente al número total de empleados) han sido mujeres este año.
La compañía anunció hoy una Serie A de $ 28 millones dirigida por Menlo Ventures, con la participación del nuevo inversionista Tiger Global, junto con inversionistas anteriores, incluido Wing Venture Capital, que lideró la financiación inicial de la compañía. La compañía ahora ha recaudado $ 38 millones.
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