Find AI: Interne KI-Tools für verbesserte Suche entdecken

Die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich ständig weiter und verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Innovationen vorantreiben. Find AI, ein KI-gestütztes Suchmaschinenunternehmen, steht an der Spitze dieser Transformation. In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die internen Tools, die Find AI verwendet, um seine Suche zu verbessern, die Datenanalyse zu beschleunigen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Diese Tools, die der Öffentlichkeit weitgehend unbekannt sind, bieten einen faszinierenden Einblick in die Funktionsweise eines modernen KI-Startups und wie es KI nutzt, um seine eigenen Prozesse zu optimieren.

Find AI verstehen

Bevor wir uns mit den internen Tools befassen, ist es wichtig zu verstehen, was Find AI tut. Im Kern ist Find AI eine Suchmaschine für Personen und Unternehmen, die entwickelt wurde, um Recruiting, Sales und Investitionen zu rationalisieren.

Das Unternehmen wurde als Reaktion auf die Ineffizienz der herkömmlichen Methoden der Informationsbeschaffung gegründet, insbesondere den mühsamen Prozess, unzählige LinkedIn-Profile manuell zu durchsuchen. Find AI automatisiert diesen Prozess, so dass Benutzer schnell relevante Informationen finden und sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren können.

Der Kern von Find AI ist es, die Welt durch das Öffnen von LinkedIn in mehreren Tabs zu transformieren, und jeden einzeln durchzugehen, ist vorbei.

Die Notwendigkeit interner KI-Tools

Der Aufbau einer KI-gestützten Suchmaschine wie Find AI ist keine leichte Aufgabe. Sie erfordert eine Vielzahl interner Tools, um sicherzustellen, dass die Suchmaschine genau, effizient und zuverlässig ist. Diese Tools werden selten öffentlich diskutiert, sind aber für den Betrieb des Unternehmens unerlässlich.

Diese internen Tools helfen Mitarbeitern, Fehler zu beheben, Rückerstattungen auszustellen und Daten zu bearbeiten, wodurch ein reibungsloser Betrieb und die Kundenzufriedenheit gewährleistet werden.

In der Welt der KI sind Vorhersagbarkeit und Genauigkeit entscheidend. Im Gegensatz zu herkömmlichem Code, der sich konsistent verhält, kann KI unvorhersehbar sein. Aus diesem Grund sind spezielle Tools erforderlich, um KI-gestützte Suchvorgänge zu verwalten und zu debuggen und sicherzustellen, dass die Ergebnisse Relevant und zuverlässig sind.

Das semantische Suchtool

Eines der wichtigsten internen Tools von Find AI ist die semantische Suchmaschine. Dieses Tool nutzt die Leistungsfähigkeit von OpenAI-Einbettungen, um den Kontext und die Bedeutung von Suchabfragen zu verstehen.

OpenAI-Einbettungen wandeln Text in Vektoren um und erfassen die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern. Find AI verwendet einen 3.072-dimensionalen Vektor, um die Komplexität von Sprachnuancen zu erfassen. Find AI verfügt über eine Datenbank mit Hunderten von Millionen von Vektoren.

Mit semantischer Suche können Benutzer komplexe Abfragen stellen, die über einfache Stichwortsuchen hinausgehen. Beispielsweise kann ein Benutzer nach Personen suchen, die "früher X gemacht haben und jetzt Y machen" oder nach "Heads of Engineering bei Series A-Startups" suchen. Die semantische Suchmaschine versteht die Beziehungen zwischen den Konzepten und liefert relevante Ergebnisse.

Find AI verwendet die Vektoreinbettungen, um Personen zu finden, die einen Zusammenhang zwischen ihren verschiedenen Kriterien aufweisen. Der Algorithmus schätzt den Abstandswert ab. Wenn der Abstandswert zu hoch ist, werden sie als völlig unzusammenhängend eingestuft. Es werden Daten über die Suchfunktion bereitgestellt, die es sonst nicht gäbe. Find AI versucht, genau zu bestimmen, ob es sich um einen Gründer handelt und ob er einen Goldendoodle besitzt.

Es ist von entscheidender Bedeutung zu erkennen, dass Ähnlichkeit nicht gleichbedeutend mit Genauigkeit ist. Wie nützlich diese Metrik ist, hängt von anderen Faktoren ab. Die Genauigkeit wird gesteigert, indem komplexe Abfragen in kleinere Einzelteile zerlegt werden. Semantische Suchwerkzeuge ermöglichen es dem Tool zu analysieren, ob es sich um einen Gründer handelt und ob er einen Goldendoodle besitzt.

Das Modellvergleichstool

Ein weiteres wertvolles internes Tool ist das Modellvergleichstool.

Bei der Fülle an verfügbaren KI-Modellen ist es entscheidend, das am besten geeignete Modell für eine bestimmte Aufgabe auszuwählen. Find AI verwendet dieses Tool, um verschiedene Modelle qualitativ zu bewerten und zu vergleichen.

Das Modellvergleichstool funktioniert, indem es denselben Prompt durch verschiedene verfügbare Modelle ausführt und dann KI verwendet, um jede Antwort zu bewerten. Dieser Prozess hilft, die Stärken und Schwächen jedes Modells zu identifizieren und sicherzustellen, dass Find AI für jede Aufgabe die effektivste auswählt. Die Analyse verschiedener Datensätze durchläuft viele verschiedene Endpunkte. Es hilft Ihnen dabei, die Moderation, Batch-Aufgaben und Chat-Funktionen zu verwalten.

OpenAI hat verschiedene Modelle, und sie werden über drei verschiedene Modelle ausgeführt. Das Tool stellt fest, ob die Modelle Free-Tier-Details bereitstellen, Free-Tier-Informationen hervorheben usw.

Wichtige Erkenntnisse von den internen Tools

Durch die Entwicklung und Verwendung dieser internen Tools hat Find AI wertvolle Erkenntnisse über die Möglichkeiten und Grenzen der KI-gestützten Suche gewonnen:

• Ähnlichkeit ist nicht gleichbedeutend mit Genauigkeit: Die semantische Suche kann zwar ähnliche Konzepte identifizieren, aber es ist wichtig, die Ergebnisse mit anderen Kriterien zu validieren, um Genauigkeit sicherzustellen.
• Dekomposition komplexer Abfragen: Die Zerlegung komplexer Abfragen in kleinere, besser überschaubare Teile verbessert die Suchgenauigkeit.
• Qualitative Modellbewertung: Es ist wichtig, Modelle qualitativ zu bewerten, um ihre Leistung und Eignung für bestimmte Aufgaben zu verstehen.
• Cutoff-Distanzwerte: Wenn die Abstände zwischen den Informationen zu groß sind, kann die Suche verzerrt werden und die Anforderungen nicht erfüllen.

Diese Erkenntnisse helfen Find AI, seine Suchalgorithmen zu verfeinern und seinen Benutzern relevantere und genauere Ergebnisse zu liefern.

19 Millionen Anfragen pro Woche dank global verteilter, asynchroner Arbeit

Es ist bemerkenswert, dass Find AI diese Erfolge mit einem schlanken, global verteilten Team von nur 10 Mitarbeitern erzielt.

Der asynchrone Arbeitsansatz des Unternehmens, bei dem die Teammitglieder nicht gezwungen sind, gleichzeitig zu arbeiten, ermöglicht es ihm, Talente aus verschiedenen Zeitzonen zu nutzen und die Effizienz zu maximieren.

Die Gründer betonen, dass sie selbst nicht alle Leute kennen, mit denen sie zusammenarbeiten. Das Team hat einen Write-First-Ansatz übernommen, der die globale Verteilung und die asynchrone Crew von 10 Personen fördert. Es ist bemerkenswert, dass Find AI diese Erfolge mit einem schlanken, global verteilten Team von nur 10 Mitarbeitern erzielt. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Unternehmen, vielfältige Fähigkeiten und Perspektiven zu nutzen und gleichzeitig die Betriebskosten niedrig zu halten.

Find AI hat 8 Millionen Dollar an Startkapital von Felicis Ventures und Daniel Gross eingesammelt.