Un fundador marroquí recauda $4.2M para su startup respaldada por YC que construye la siguiente capa de búsqueda de inteligencia artificial.

Créditos de la imagen: ZeroEntropy

Mientras el generativo AI redefine industrias, uno de sus desafíos más importantes y menos visibles es la recuperación, el proceso de obtener los datos correctos con el contexto relevante de bases de conocimientos desordenadas. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) solo son tan precisos como la información que pueden recuperar.

Ahí es donde ZeroEntropy quiere dejar su huella. La startup de San Francisco, cofundada por el CEO Ghita Houir Alami y el CTO Nicolas Pipitone, ha recaudado $4.2 millones en financiamiento semilla para ayudar a los modelos a recuperar datos relevantes rápidamente, con precisión y a gran escala.

La ronda fue liderada por Initialized Capital, con participación de Y Combinator, Transpose Platform, 22 Ventures, a16z Scout y una larga lista de ángeles, incluyendo operadores de OpenAI, Hugging Face y Front.

ZeroEntropy se une a una creciente ola de empresas de infraestructura que esperan utilizar la recuperación-augmented generation (RAG) para impulsar la búsqueda de la próxima generación de agentes AI. Los competidores van desde MongoDB’s VoyageAI hasta startups tempranas de YC como Sid.ai.

“Hemos conocido a muchos equipos construyendo en y alrededor de RAG, pero los modelos de Ghita y Nicolas superan todo lo que hemos visto,” dice Zoe Perret, socia de Initialized Capital. “La recuperación es un desbloqueo indiscutible en el próximo frente de la IA, y ZeroEntropy lo está construyendo.”

La recuperación-augmented generation (RAG) extrae datos de documentos externos y se ha convertido en una arquitectura de referencia para los agentes AI, ya sea un chatbot que presenta políticas de recursos humanos o un asistente legal que cita jurisprudencia.

Sin embargo, los fundadores de ZeroEntropy creen que para muchas aplicaciones de AI, esta capa es frágil: una colección desordenada de bases de datos vectoriales, búsqueda por palabras clave y modelos de reordenación. ZeroEntropy ofrece una API que gestiona la ingestión, el índice, la reordenación y la evaluación.

Lo que eso significa es que, a diferencia de un producto de búsqueda para empleados de empresa como Glean, ZeroEntropy es estrictamente una herramienta para desarrolladores. Recoge datos rápidamente, incluso a través de documentos internos desordenados. Houir Alami compara su startup con un “Supabase para la búsqueda”, refiriéndose a la popular base de datos de código abierto que automatiza gran parte de la gestión de bases de datos.

“En este momento, la mayoría de los equipos están cosiendo juntos herramientas existentes del mercado o volcando su base de conocimientos completa en la ventana de contexto de un LLM. El primer enfoque es consumidor de tiempo para construir y mantenerlo,” dice Houir Alami. “El segundo enfoque puede causar errores compuestos. Estamos construyendo una infraestructura de búsqueda centrada en desarrolladores—piensa en ello como un Supabase para la búsqueda—diseñada para hacer que la implementación de sistemas de recuperación precisos y rápidos sea fácil y eficiente.”

L-R: Nicolas Pipitone (CTO) y Ghita Houir Alami (CEO) Créditos de la imagen: ZeroEntropy

En su núcleo se encuentra su reordenador propio llamado ze-rank-1, que la empresa afirma que actualmente supera a modelos similares de Cohere y Salesforce en tanto en benchmarks públicos como privados. Asegura que cuando un sistema AI busca respuestas en una base de conocimientos, obtiene la información más relevante primero.

Más de 10 empresas en etapas tempranas que están construyendo agentes AI en verticales como salud, derecho, soporte al cliente y ventas ya están utilizando ZeroEntropy, añade.

Nacida y criada en Marruecos, Houir Alami dejó su hogar a los 17 años para perseguir estudios de ingeniería en Francia, asistiendo a École Polytechnique, una institución prestigiosa centrada en el ejército y las matemáticas. Allí descubrió su amor por el aprendizaje automático.

Se mudó a California hace dos años para completar una maestría en matemáticas en UC Berkeley, donde profundizó su interés en construir sistemas inteligentes.

Antes de fundar ZeroEntropy, Houir Alami experimentó con la construcción de un asistente AI—su versión de un agente conversacional—antes de que ChatGPT se convirtiera en mainstream. Dice que la experiencia de intentar construir ese asistente, especialmente la comprensión de lo importante que era proporcionar el contexto y la información correctos al LLM para que fuera útil, la inspiró en parte a fundar ZeroEntropy.

En un campo a menudo criticado por su falta de diversidad, la joven de 25 años Houir Alami es una de las pocas mujeres CEO construyendo infraestructura profunda para uno de los problemas más difíciles de la IA. Sin embargo, espera que eso no dure mucho tiempo.

“No hay muchas mujeres en DevTools o en infraestructura de AI,” dice. “Pero le diría a cualquier joven mujer interesada en problemas técnicos: no dejes que eso te detenga. Si te sientes atraído por problemas técnicos complejos, no dejes que nadie te haga sentir que no eres capaz de perseguirlos. Ve por ello.”

También se mantiene conectada a sus raíces dando charlas en escuelas y universidades de Marruecos, con el objetivo de inspirar a más jóvenes a perseguir STEM.