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5 年 160 亿估值,硅谷「企业 AI」领头羊怎么做到的?
2024-7-22 12:49:19 Author:
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Glean 希望在企业中击败 ChatGPT。
作者 | 美漪
编辑
| 靖宇
大模型引发的 AI 大战持续了两年多之后,现在所有创业团队和投资人都在问的一个问题是——适用于大模型真正的场景有哪些?或者,更重要的是,到底怎么才能获得货真价实的客户和营收?
当普通消费者依然为对话式聊天助手而感到兴奋时,AI 公司们早已经在寻找 AI 的落地场景。例如,企业 SaaS,这个千亿美元级别赛道上挤满了 OpenAI、Anthropic、微软等 AI 新贵和科技巨头。
就在这样拥挤的赛道中,一家名为 Glean 的公司,凭借企业内部 AI 搜索产品拿下了索尼电子、Databricks 等行业巨头。
最近,这家刚刚成立 5 年的公司,在 D 轮融资中拿到了 Kleiner Perkins 和光速创投的 2 亿美元巨款,公司估值暴涨至 22 亿美元(约 160 亿人民币),成为企业 AI 赛道当之无愧的领头羊
。
Glean 是怎么做到的?它的 企业 AI 搜索产品,又有什么不同凡响之处?
01
集中式 AI 搜索平台
Glean 可以看做一个 AI 企业搜索和知识管理的平台,主要功能包括:AI 搜索、知识管理、工作主页。
AI 搜索是 Glean 最核心的功能,与传统搜索相比,它的优势在于跨应用和个性化。
Glean 打造了一个深度集成的工作空间,为企业员工提供统一的界面,访问企业所有的应用程序和服务,快速搜索定位和整合零散的信息,如会议记录、支持票据、项目档案等,极大提高了查找信息的速度。
例如,用户可以在 Glean 的平台上搜索到 Slack 对话信息、Google 文档内容和 Confluence 中的信息等。
不仅如此,用户还可以在 Glean 上执行与之连接的 SaaS 应用的轻量级功能,例如在 Glean 上直接启动会议、创建 Jira 文档等等。
Glean 可以访问企业 300+SaaS 产品|图片来源:Glean 官网
在企业内部集成数据的基础上,Glean 不仅整合了可实现「语义理解」的矢量搜索和关键词搜索技术,还利用 LLM 推出了生成式 AI 的搜索功能,并推出了 AI 助手
。
Glean 的 AI 助手主要有三个功能
:
1、AI 答案
Glean 的 AI 可以根据每位用户的具体需求、偏好和访问权限,提供定制化的搜索结果。例如不同职位、不同地理位置的员工搜索自己的 OKR 指标时,Glean 会给到每个人不同的结果。Glean 还会利用员工的活动(如点击搜索结果)来提升搜索的相关性。
2、专家检测
当检索不到信息时,Glean 还能将员工与能够帮助回答问题或完成任务的人联系起来。
员工可以通过点击「people」选项,寻找到与搜索结果相关的内部「主题专家」。例如,当用户想要搜索「员工数据保留政策」的时候,该用户可以用过「people」选项查找到工程安全部的相关负责人。
员工与能够与可以帮助回答问题或完成任务的人联系起来|图片来源:Glean 官网
3、上下文推荐
用户选中文档等某个内容后,输入快捷键 Cmd-J / Ctrl-J 就可以查看这一内容相关的补充内容和上下文。
例如,当用户在查看「供应商安全调查问卷」文档时,就可以输入快捷键查看「销售安全文档」、「常见安全问题汇总」等链接。
员工可以查看源文件|图片来源:Glean 官网
此外,Glean 的 AI 助手还具有写作和编码助手的功能。例如,服务团队可以使用 Glean 生成支持票据回复。同样,它还能加快软件开发任务的速度,如查找编程最佳实践和最近的代码变更信息。
正如 Glean 创始人 Arvind Jain 所说,「Glean 是一个面向公司所有数据的 AI 平台。你可以把它想象成你公司内部的谷歌或 ChatGPT,它可以基于公司内部信息回答员工提出的任何问题,并引用源代码。」
除了搜索功能,Glean 还提供「知识管理」和「工作主页」的功能。
「知识管理」指的是用户可以分享和整合相关的文档或链接,使用全新简短形式的 URL 进行界面跳转等,以便更轻松地导航到常用资源。
使用 go/benefits 或 go/pitchdeck 代替记忆和搜索长 URL||图片来源:Glean 官网
而且,任何员工或者团队都可以为应用程序中的文档添加自定义的描述,便于他人快速了解文档并与他人共享。例如,HR 团队可以将员工入职相关的文档和链接整合到一个专门的集合中,便于新员工更快地了解公司。
HR 团队可以将入职相关的文档和链接整合到一个专门的集合中|图片来源:Glean 官网
「工作主页」则是根据用户的不同习惯,在主页呈现个性化的功能模块,包括公司公告、员工目录、日历等,用户还可以将重要项目固定到搜索结果的顶部。
可见,Glean 可以在一个集中的 AI 平台上连接、保护、索引和理解客户的企业数据,这不仅极大地提升了信息检索的效率,还使得企业内部的信息和知识更加易于管理和利用。
对此,Glean 创始人 Arvind Jain 表示,「通过这些功能强大的更新,Glean 将企业搜索提升到了一个新的高度。我们正在提供一种辅助系统,使企业用户不仅能与公司知识保持联系,还能相互联系,从而在日益复杂的数字工作环境中推动前进。」
02
让企业放心用 AI
Cisco(思科)最近的一项调查发现,超过四分之一的企业因隐私和数据安全风险而禁止使用 GenAI。在民意调查中,企业表示他们担心 GenAI 工具会泄露他们的 IP 或可能向公众或竞争对手披露其他敏感信息。
对此,Glean 公司首席执行官 Arvind Jain 表示,「企业领导者已经看到了 ChatGPT 在消费领域的威力,并渴望利用其潜力来显著提高工作场所的生产力和绩效。但企业数据非常复杂,需要克服的障碍很多,包括通用大模型存在的幻觉和数据泄漏的风险。如果部署不当,就有可能犯下代价高昂的错误。它需要建立在正确的搜索基础上,才能真正发挥价值。」
他还补充道,「Glean 是唯一一家解决了如何将企业知识与 LLM 的推理能力结合起来,在工作中提供准确、安全的对话式 AI 体验的公司。」
那么,Glean 是如何做到「准确」、「安全」的?
答案是帮企业用自己的数据训练企业专属的生成式 AI 模型。
而这一模型的基础就是 Glean 历时 4 年研发的「可信知识模型」。该模型不仅了解搜索内容,还了解上下文、人与人之间的关系、公司内部语言以及隐私和安全参数等,因此可以满足与企业需求相匹配的准确性、安全性和参考能力。
「可信知识模型」围绕三大支柱展开
:
「可信知识模型」围绕三大支柱展开||图片来源:Glean 官网
1、
公司知识和上下文:
Glean 通过 100 多个连接器,连接到客户公司的所有应用程序,抓取数据源,再通过把所有元数据编制索引,通过全面梳理并深度理解,企业的内部语言、内部关系、内容活动等,为每个客户建立了一个独特的企业「知识图谱」作为「搜索索引」,从而确保搜索答案的个性化和相关性。
「知识图谱」不仅权衡了每条信息之间的直接联系,还权衡了无数其他信号和关系,比如能够识别细微差别,这使搜索引擎的知识更加完整,使生成式 AI 不断学习和改进,提高搜索相关性。
全面梳理并深度理解企业内部信息的「知识图谱」|图片来源:Glean 官网
2、
权限和数据管理:
Glean 的数据安全措施符合最高行业标准,客户个人信息的维护和保护符合欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的规定。
Glean 采用了准确的数据访问权限与数据加密。比如,Glean 遵守公司数据源中设置的权限规则,会进行用户访问审查以执行最小特权原则。这意味着,无论是 Slack、Teams、Jira、ServiceNow 等,员工都只能根据他们被授权访问的数据来获取答案。
同时,Glean 通过对所有数据均使用 AES 256 进行静态加密,所有数据在传输过程中均使用 TLS 1.2+ 加密等控制措施,来限制数据外泄风险。当用户在底层应用程序中删除文档时,该文档也会从 Glean 系统中同步删除。
此外,Glean 还提供可扩展的基础设施和审核工具,以确保敏感数据按预期使用。
3、
完全可参考性:
Glean 可以显示每条信息的来源以及每个响应是如何生成的。用户可以清楚地知道每条信息的来源,以及谁对此负责。
因此,当公司员工进行基于自然语言的查询时,Glean 的 AI 助手会通过利用生成式机器学习模型,对其进行理解和分析,再使用
公司专属的 AI 搜索引擎
和以及
检索增强生成(RAG:Retrieval-augmented Generation)技术
来检索最相关、最新的信息,最后将这些信息数据输入大型语言模型 (LLM),根据公司的内部
「知识图谱」
,基于员工访问权限,为其提供「准确」、「安全」的搜索结果。
尽管,Glean 正在混合使用大型语言模型输出搜索答案,包括 OpenAI 的 GPT-4 和谷歌的转换器模型 BERT 等,但 Glean 官方表示,「鉴于企业的生成式 AI 模型是定制的,因此企业的任何数据都不会被用于训练这些公开的模型,并使外部组织受益,甚至事实上根本不会被保留。」
可见,Glean 相当于一个既了解公司情况又了解每位员工偏好的助手,搜索的回答是以「可信知识模型」为基础,让所有信息都安全私密、准确可追溯。
不仅「准确」、「安全」,Glean 的部署使用也十分「方便」。
Glean 提供 Glean Apps 和 Glean API,企业用自然语言就能在任何需要的地方创建自定义 AI 应用程序,或者创建定制的 AI 助手、协同机器人、聊天机器人和代理,并将其集成到他们的工作流程中,数天内即可投入运行。
Glean 还提供 Glean Apps 和 Glean API |图片来源:Glean 官网
对此,Glean 创始人 Arvind 表示,「Glean 的初步设置时间不超过两小时,并且不需要任何工程技能或手动微调即可部署。无论是通过网络应用、新标签页、侧边栏搜索、原生搜索还是 Slack 命令,Glean 都提供了无缝的工作流程集成。」
「我们相信,扩大人工智能生成体验以促进信息访问和发现,是为企业环境释放全部潜力的第一步。Glean 站在领域内训练模型和微调 LLM 的前沿,为这一进步提供动力。」
03
拥挤的企业 AI 赛道
Glean 由云数据管理公司 Rubrik 的联合创始人 Arvind Jain 发起,其灵感来自于 Jain 的观察:Rubrik 的员工经常难以找到工作所需的信息,其他公司的员工也因同样的问题而苦恼。
2019 年,Jain 与谷歌、微软和 Meta 的前员工一起组建了一个小型创始团队,在硅谷中心帕洛阿尔托,建立了面向企业客户的 AI 搜索应用 Glean。
Glean 的联合创始人|图片来源:Glean 官网
随着生成式 AI 的发展,Glean 成长转型为业界领先的 GenAI 解决方案提供商,致力于
「为人们提供改变世界所需的知识」
。
事实上,企业搜索在市场上并不是一个完全创新的概念,Glean 有不少竞争对手,主要包括一些提供类似服务的大公司和其他初创公司,像是 Microsoft SharePoint Syntex、Amazon Kendra、Google Cloud Search、Coveo、Elastic、Lucidworks 等。
但是,Glean 首次成功创建了全面解决方案,通过其独特的 AI 模型和个性化服务,在简化部署和操作流程方面领先于这些竞争对手。
Glean 商业模式为纯
T
o
B 的模式
,并向企业客户提供了两种不同的计费方式。
一种是基于每月每位用户(per-seat)的收费模式,每位用户的费用大约不超过 100 美元
。另一种则是基于年度合同的定制化企业解决方案,这种合同的总金额一般介于 5 万到 10 万美元之间。值得一提的是,对于选择后者的客户,Glean 通常会提供一定的折扣,使得整体方案更具成本效益,因此也更受到客户的青睐。
此外,Glean 与 Google Cloud Platform (GCP) 建立了合作关系。在企业客户向 Glean 支付的费用中,有一部分是用于支付给 GCP 的费用。这笔费用相对固定,不会因为用户数量的增加而有显著变化,类似于一种基础成本,每月大约在 1,000 到 2,000 美金之间。
目前,Glean 已经拥有 70 多家客户,从初创企业到财富 500 强企业,遍及科技、媒体、教育和医疗保健等多个行业。
Glean 的客户|图片来源:Glean 官网
Glean 也自然成了资本的宠儿,投资方包括 Kleiner Perkins、红杉资本、Lightspeed、Latitude Capital 等,
到目前为止,Glean 成功进行了 4 轮融资,共融资 8.5 亿
美元
,估值高达 22 亿
美元
。
Glean 的投资方|图片来源:Glean 官网
关于 Glean 的未来,Glean Technologies 创始人 Arvind Jain 表示,「如今,AI 的作用就是帮助你获取所需的信息。但很快,它的功能会更加强大,会转变为与你合作的 AI。你会看到各种各样的聊天机器人和系统,我们将生活在一个人工智能为我们工作的世界里。」
只用 5 年时间就做成了一家估值超过 20 亿美元的公司,Glean 无疑是成功的。但不得不说,2019 年时生成式 AI 尚未像当下这么火热。事实上,不止硅谷,在全球范围内都已经出现非常有实力的竞争者,这其中既有 OpenAI 这样的消费、B 端两手抓的公司;也有微软这样的商业软件巨头,更别说身后一堆 AI 初创公司。
作为领头羊,Glean 如何保持自己的优势、扩大在企业市场的影响力,是个让人万分期待的问题。
*头图来源:cloudera
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