Illumex 获得1300万美元，以提升结构化数据的GenAI能力

大型语言模型（LLMs）是在大量文本数据上进行训练的，数据的质量和多样性对LLMs生成类似人类文本的能力至关重要。尽管企业认识到数据对他们的LLMs的重要性，但在为 AI 模型准备数据时却常常面临挑战。

Illumex Technologies Inc.是一家为结构化企业数据提供生成式语义织物平台的公司，它利用 GenAI 的强大功能，使数据处于准备就绪状态，以支持LLMs。这家成立两年的初创公司宣布，它已经完成了 1300 万美元的种子轮融资，以推动其帮助组织克服数据挑战的目标。

此轮融资由 Cardumen Capital、Samsung Ventures 和 Amdocs Ventures 牵头，ICI Fund、Iron Nation Fund、ICON Fund、Jibe Ventures、Ginossar Ventures、Today Ventures 等知名天使投资人参与。

illumex 的目标之一是通过自动化添加语义层，使结构化信息对LLMs更易于使用，该层统一了数据孤岛，为结构化数据提供了上下文，从而促进更可靠和相关的人工智能交互。

“企业生成式人工智能成功的关键在于解决导致许多项目失败的根本数据挑战，”illumex 的创始人兼首席执行官 Inna Tokarev Sela 说，“我们的生成式语义织物将组织数据与业务含义和特定领域的上下文对齐，使企业终于可以信任他们的 AI 项目的成果。通过让业务用户使用自然语言可靠地与数据交互，而不必教他们精确的技术定义，我们正在普及人工智能，赋能企业做出更好的决策。”

麦肯锡最近的一项研究显示，65%的企业正在定期使用 GenAI，是去年的两倍。尽管 GenAI 为企业带来了价值，但对其准确性和可靠性的担忧仍然存在。

幻觉风险是 GenAI 面临的主要问题之一。一些公司通过整合强化检索生成（RAG）来处理这个问题，这可以显著提升 AI 模型的表现。然而，这种方法通常较为复杂，尤其是在处理结构化数据时。

关键问题包括持续维护的需求，以及结构化数据缺乏语义含义。此外，结构化数据可能需要人工标注和上下文化，这耗费资源且增加了人为错误的风险。

Illumex 的目标是通过结合 GenAI、图数据库和关系数据库，将所有信息整合到其所谓的“生成语义织物”中。这使得该平台能够自动化企业结构化数据的发现、映射和语义增强。据塞尔亚介绍，生成语义织物使数据与业务含义和领域特定上下文保持一致，从而让组织信任其 AI 模型。

该平台还会分析结构化数据集关联的元数据，而不访问底层的敏感信息，以此构建一个统一的语义知识图谱。这个图谱作为单一的数据源，确保所有数据都统一使用一致的业务术语和语境。

易利盟成立于 2021 年，由 Sisense 前 AVP 及 AI 负责人、SAP 机器学习高级总监 Sela 创立。尽管该公司一直处于秘密运营状态，但已有包括卡尔松和特瓦在内的多家大型企业正在使用其解决方案。

这家初创公司已经与科技巨头微软（Microsoft）、AWS 和谷歌云（Google Cloud）合作，并提供与 Google Meet、Slack 和 Teams 等企业通信工具的整合。这次启动资金轮将使 illumex 能够帮助企业更轻松地从结构化数据中提取更多价值，同时帮助弥合 AI 创新与严格遵守数据治理和安全要求之间的鸿沟。