概要：
VectorShift是一家初创企业，旨在通过模块化无代码方法简化大型语言模型（LLM）应用程序开发。该公司最近宣布从1984 Ventures、Defy.vc、Formus Capital和Y Combinator筹集了300万美元的种子轮融资。这家总部位于纽约的初创公司由哈佛校友Alex Leonardi和Albert Mao创立。VectorShift为企业提供了一种端到端的人工智能平台，用户可以简单地拖放组件来构建、部署和维护生产级别的LLM工作流、搜索引擎、助手和自动化。
VectorShift带来了什么？
今天，构建强大的LLM应用程序或基于LLM的自动化需要处理多个技术方面，从选择数据和模型进行微调到定制和原型制作。每个步骤都需要大量工作，这是Leonardi和Mao在Blackstone和麦肯锡的前任工作中所看到的。他们在这些公司评估了如何利用人工智能增强可重复的流程。根据Leonardi在一份声明中的说法，这些经验驱使他们构建了VectorShift，一个端到端部署人工智能应用的平台。
该平台的核心是通过无代码和软件开发工具包（SDK）接口模块化部署任何LLM应用程序的核心部分。用户可以轻松地将他们的工具和数据库连接到平台上，从中导入数据到向量存储，并使用拖放界面构建管道，定义数据将如何与所选择的语言模型（从GPT系列到Mistral）配合以交付所需的人工智能应用程序。
界面中的组件库允许团队构建并快速迭代目标应用程序的架构。还有选择从预先构建的应用程序模板中选择，快速开始，然后使用数据和拖放构建器进行定制。一旦应用程序的架构和外观确定，就可以导出以供最终用户部署使用。
VectorShift称，它所使用的无代码方法将数据、工具和LLMs集成在一起，可以帮助各种应用，包括使用基于人工智能的搜索增强内部产品，这可以让团队通过自然语言查询从文档应用（如Notion）中检索信息。在另一种情况下，它可以帮助自动化跨应用程序的基于触发器的操作，比如针对特定查询生成的GPT-4的个性化电子邮件。
在应用程序方面，该产品还可以帮助团队原型化和部署面向客户支持、入职流程、搜集潜在客户和白手套咨询的聊天机器人。公司表示，它甚至可以用来构建报告生成器或简历筛选器。
良好的初步表现
虽然VectorShift没有透露有多少公司在使用其技术，但该公司向VentureBeat确认，其客户群来自不同的行业，他们已经利用其技术自动化内部流程并构建了整个生成AI产品。
例如，一家欧洲的大型企业正在使用VectorShift自动化为其客户撰写报告，而一家与美国政府合作的专业服务公司已经部署了该平台来自动化销售提案并搜索他们的合同库。同样，一家医疗教育公司正在利用该技术维护一个聊天机器人，回答患者问题，利用他们的广泛知识库。
然而，需要注意的是，该公司并不是这个领域的唯一一家企业。包括LangChain、Vectara和Datasaur等一些资金充足的初创公司提供了加速和简化生成AI应用程序开发的工具包。最近，OpenAI董事会成员Bret Taylor宣布了自己的创业公司‘Sierra’，帮助企业为其业务构建始终可用的AI代理。
Leonardi告诉VentureBeat：“还有其他工具（帮助AI应用程序开发），但我们的主要区别在于灵活性和对企业用例的准备就绪。除了我们的无代码构建器外，我们还支持自动将数千个文件嵌入向量数据库（AI驱动的存储）并保持与更改同步，并且通过连接相关集成（例如，电子邮件提供商、CRM）允许AI工作流自动运行。我们还拥有一个快速评估工作流的框架和一个功能齐全的Python SDK，允许开发人员通过代码与平台进行交互。”
作为下一步，该公司计划利用种子轮融资继续努力，使VectorShift成为构建和部署生产级别LLM工作流、代理和自动化的首选一体化平台。该公司的目标是乘上对LLM应用程序日益增长的需求，这些应用程序现在被视为现代企业的驱动力。
根据麦肯锡的数据，生成AI有望每年产生价值相当于全球企业利润的2.6万亿美元至4.
4万亿美元。该组织已经确定了63个用例，其中生成AI可以提高生产力，包括提供支持交互、为市场营销和销售生成创意内容以及根据自然语言提示起草软件代码。
