- 29,448
- 46
- 8 Ноя 2022
Keenable строит поисковик специально для ИИ-агентов и обещает сделать сложные запросы дешевле.
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1200/675;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody">Интернет десятилетиями подстраивали под людей, которым нужны короткие ответы, ссылки и возможность быстро просмотреть страницу. Распространение ИИ-ассистентов меняет привычную модель: алгоритмы способны читать огромные массивы информации и требуют другой поисковой инфраструктуры. Бывший руководитель поискового, облачного и ИИ-направлений «Яндекса» Андрей Стыскин вместе с немецким исследователем Маттиасом Петри создал стартап Keenable , который рассчитывает построить поисковую систему специально для ИИ-агентов и уже привлек $26 млн инвестиций.
Раунд посевного финансирования возглавил фонд Accel, к инвестициям также присоединились Conviction Partners и частные инвесторы. Keenable до недавнего времени работала без широкой публичности, а теперь раскрыла одну из главных деталей проекта: команда формирует собственный поисковый индекс, содержащий более 100 млрд веб-документов. Компания утверждает, что API уже используют несколько ИИ-лабораторий и поставщиков вычислительной инфраструктуры во время обучения моделей и непосредственно при выполнении запросов. Названия клиентов стартап не раскрывает.
Стыскин считает, что современные чат-боты работают заметно лучше, когда могут подкреплять ответы информацией из исходных документов. Поиск для ИИ при подобном подходе отличается от классического Google, где алгоритмы десятилетиями оптимизировали выдачу вокруг поведения человека: кликов, времени просмотра и выбора между ссылками. ИИ-агенту важнее быстро получить большой объем релевантных данных, обработать содержимое источников и использовать найденные сведения при формировании ответа.
Keenable уже начала внедрять технологию в коммерческие продукты. Стартап заключил партнерство с разработчиком голосовых ИИ-систем Gradium, которому поисковая инфраструктура Keenable позволяет получать свежую информацию из интернета непосредственно во время разговора пользователя с голосовым ассистентом.
Создатели проекта делают ставку не только на размер индекса, но и на снижение стоимости поиска по всему интернету. Стыскин около 20 лет занимался поисковыми технологиями в «Яндексе» и Amazon и считает обычные корпоративные поисковые решения слишком дорогими при масштабировании до миллиардов веб-страниц. Keenable разрабатывает собственные структуры индекса, которые должны быстро сужать область поиска под конкретный запрос и не заставлять систему просматривать огромные объемы ненужных данных.
Появлению нового рынка помогает изменение стратегии крупнейших технологических компаний. Google постепенно закрывает часть возможностей программного доступа к поиску, а Microsoft объявила о прекращении работы Bing Search API. Крупные платформы все чаще объединяют поиск с собственными ИИ-продуктами и внимательнее выбирают внешних партнеров. Для независимых разработчиков моделей и ИИ-агентов количество поставщиков веб-поиска в результате сокращается.
Идея Keenable сформировалась еще во время работы Стыскина и Петри в Amazon, где специалисты занимались поисковой инфраструктурой для ИИ-приложений, включая Alexa. Дополнительным сигналом стал быстрый рост активности автоматических сборщиков данных. Согласно статистике Cloudflare , ИИ-краулеры занимают все более заметную долю веб-трафика, поскольку разработчикам моделей требуется постоянно собирать и обновлять информацию из открытого интернета.
Следующим продуктом Keenable станет Web Query Language, или язык веб-запросов. Система должна позволить ИИ находить ответ путем объединения информации из нескольких источников даже в случаях, когда ни одна отдельная страница не содержит готового ответа целиком. Подобный механизм рассчитан прежде всего на сложные агентные запросы, где программе приходится самостоятельно разбивать задачу на части, искать данные и сопоставлять результаты.
Главным препятствием остается цена подобной инфраструктуры. Создание и постоянное обновление индекса из десятков миллиардов документов требует крупных вычислительных ресурсов, хранилищ и сетевых мощностей. Keenable пытается снизить расходы за счет собственной архитектуры и рассчитывает конкурировать с Google прежде всего в сегменте поиска для ИИ-агентов, где устоявшиеся правила традиционного веб-поиска играют меньшую роль.
Сейчас в Keenable работают 15 инженеров в США и Европе. Полученные $26 млн компания планирует направить на развитие технологии, продажи и расширение команды примерно вдвое к концу года. Стартап открыто ставит перед собой амбициозную цель стать своего рода Google для ИИ-агентов, хотя рынок уже привлек других разработчиков, включая Brave и Exa. Параллельно Google перестраивает собственный поиск вокруг генеративного ИИ, поэтому привычная эпоха страницы с десятью синими ссылками постепенно уступает место системам, где поиск становится внутренним инструментом ИИ.
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1200/675;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody">Интернет десятилетиями подстраивали под людей, которым нужны короткие ответы, ссылки и возможность быстро просмотреть страницу. Распространение ИИ-ассистентов меняет привычную модель: алгоритмы способны читать огромные массивы информации и требуют другой поисковой инфраструктуры. Бывший руководитель поискового, облачного и ИИ-направлений «Яндекса» Андрей Стыскин вместе с немецким исследователем Маттиасом Петри создал стартап Keenable , который рассчитывает построить поисковую систему специально для ИИ-агентов и уже привлек $26 млн инвестиций.
Раунд посевного финансирования возглавил фонд Accel, к инвестициям также присоединились Conviction Partners и частные инвесторы. Keenable до недавнего времени работала без широкой публичности, а теперь раскрыла одну из главных деталей проекта: команда формирует собственный поисковый индекс, содержащий более 100 млрд веб-документов. Компания утверждает, что API уже используют несколько ИИ-лабораторий и поставщиков вычислительной инфраструктуры во время обучения моделей и непосредственно при выполнении запросов. Названия клиентов стартап не раскрывает.
Стыскин считает, что современные чат-боты работают заметно лучше, когда могут подкреплять ответы информацией из исходных документов. Поиск для ИИ при подобном подходе отличается от классического Google, где алгоритмы десятилетиями оптимизировали выдачу вокруг поведения человека: кликов, времени просмотра и выбора между ссылками. ИИ-агенту важнее быстро получить большой объем релевантных данных, обработать содержимое источников и использовать найденные сведения при формировании ответа.
Keenable уже начала внедрять технологию в коммерческие продукты. Стартап заключил партнерство с разработчиком голосовых ИИ-систем Gradium, которому поисковая инфраструктура Keenable позволяет получать свежую информацию из интернета непосредственно во время разговора пользователя с голосовым ассистентом.
Создатели проекта делают ставку не только на размер индекса, но и на снижение стоимости поиска по всему интернету. Стыскин около 20 лет занимался поисковыми технологиями в «Яндексе» и Amazon и считает обычные корпоративные поисковые решения слишком дорогими при масштабировании до миллиардов веб-страниц. Keenable разрабатывает собственные структуры индекса, которые должны быстро сужать область поиска под конкретный запрос и не заставлять систему просматривать огромные объемы ненужных данных.
Появлению нового рынка помогает изменение стратегии крупнейших технологических компаний. Google постепенно закрывает часть возможностей программного доступа к поиску, а Microsoft объявила о прекращении работы Bing Search API. Крупные платформы все чаще объединяют поиск с собственными ИИ-продуктами и внимательнее выбирают внешних партнеров. Для независимых разработчиков моделей и ИИ-агентов количество поставщиков веб-поиска в результате сокращается.
Идея Keenable сформировалась еще во время работы Стыскина и Петри в Amazon, где специалисты занимались поисковой инфраструктурой для ИИ-приложений, включая Alexa. Дополнительным сигналом стал быстрый рост активности автоматических сборщиков данных. Согласно статистике Cloudflare , ИИ-краулеры занимают все более заметную долю веб-трафика, поскольку разработчикам моделей требуется постоянно собирать и обновлять информацию из открытого интернета.
Следующим продуктом Keenable станет Web Query Language, или язык веб-запросов. Система должна позволить ИИ находить ответ путем объединения информации из нескольких источников даже в случаях, когда ни одна отдельная страница не содержит готового ответа целиком. Подобный механизм рассчитан прежде всего на сложные агентные запросы, где программе приходится самостоятельно разбивать задачу на части, искать данные и сопоставлять результаты.
Главным препятствием остается цена подобной инфраструктуры. Создание и постоянное обновление индекса из десятков миллиардов документов требует крупных вычислительных ресурсов, хранилищ и сетевых мощностей. Keenable пытается снизить расходы за счет собственной архитектуры и рассчитывает конкурировать с Google прежде всего в сегменте поиска для ИИ-агентов, где устоявшиеся правила традиционного веб-поиска играют меньшую роль.
Сейчас в Keenable работают 15 инженеров в США и Европе. Полученные $26 млн компания планирует направить на развитие технологии, продажи и расширение команды примерно вдвое к концу года. Стартап открыто ставит перед собой амбициозную цель стать своего рода Google для ИИ-агентов, хотя рынок уже привлек других разработчиков, включая Brave и Exa. Параллельно Google перестраивает собственный поиск вокруг генеративного ИИ, поэтому привычная эпоха страницы с десятью синими ссылками постепенно уступает место системам, где поиск становится внутренним инструментом ИИ.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
