Kiểm thử AI đã có câu trả lời của nó: RagaAI của cựu giám đốc Nvidia huy động được 4,7 triệu đô la để tự động hóa kiểm soát chất lượng

Khi các ứng dụng AI ngày càng phổ biến trong các ngành công nghiệp, một khoảng trống quan trọng đã xuất hiện—hầu hết các công ty thiếu hạ tầng để kiểm tra và xác nhận hệ thống AI của họ một cách đáng tin cậy trước khi triển khai. RagaAI, một startup trong giai đoạn bí mật do Gaurav Agarwal sáng lập, đang trực tiếp giải quyết vấn đề này và vừa huy động thành công 4.7 triệu đô la trong vòng gọi vốn hạt giống để mở rộng giải pháp.

Tầm Nhìn Thành Lập

Agarwal mang đến nền tảng vững chắc. Sau thời gian làm việc tại Texas Instruments, nền tảng di động Ola, và ông lớn về điện toán NVIDIA, ông đã chứng kiến trực tiếp hậu quả của việc kiểm tra AI không đầy đủ. Tại NVIDIA, ông thấy các lỗi có thể phòng tránh được đã gây ra sự cố lan rộng trong hệ thống sản xuất. Trải nghiệm đó đã định hình sứ mệnh của ông: xây dựng một nền tảng tự động hóa xác nhận AI từ đầu đến cuối.

Tại Sao RagaAI Quan Trọng Hiện Nay

Thời điểm thị trường rất phù hợp. Với các mô hình ngôn ngữ lớn, thị giác máy tính và NLP đang định hình lại toàn bộ các ngành, đảm bảo an toàn và độ tin cậy của AI đã trở thành điều bắt buộc. Hai vấn đề cấu trúc đang gây khó khăn cho các nhóm AI ngày nay:

1. Thiếu hụt nhân tài: Các kỹ sư AI chuyên môn cao có khả năng kiểm tra và gỡ lỗi mô hình một cách toàn diện là rất hiếm. Kiểm tra thủ công không thể mở rộng.
2. Rủi ro tiềm ẩn: Các lỗ hổng bảo mật, drift dữ liệu, thiên vị mô hình và các cuộc tấn công adversarial thường xuyên lọt qua giai đoạn kiểm tra để đến sản xuất—mỗi sự cố đều mang lại chi phí tài chính và uy tín lớn.

Nền tảng của RagaAI giải quyết cả hai vấn đề bằng cách tự động hóa những công việc sẽ mất hàng tháng để thực hiện thủ công.

Cách Nền Tảng Hoạt Động

Ở trung tâm là RagaAI DNA, một engine kiểm tra dựa trên mô hình nền tảng có khả năng tự động phát hiện, chẩn đoán và sửa các vấn đề AI. Nền tảng chạy hơn 300 loại kiểm tra khác nhau và xử lý dữ liệu đa phương thức—LLMs, hình ảnh, video, 3D, âm thanh, NLP và dữ liệu có cấu trúc.

Các triển khai ban đầu cho thấy tác động thực tế: một khách hàng thương mại điện tử đã sử dụng RagaAI để xác định và loại bỏ các hallucination trong chatbot hỗ trợ khách hàng được tinh chỉnh dựa trên danh mục sản phẩm. Một nhà sản xuất ô tô đã tận dụng khả năng mô phỏng sinh tạo của nền tảng để kiểm tra nhận diện phương tiện trong điều kiện ánh sáng khó khăn, từ đó nâng cao đáng kể hiệu suất an toàn.

Những lợi ích về hiệu quả là rõ ràng—RagaAI tuyên bố giảm rủi ro triển khai tới 90% trong khi rút ngắn chu kỳ phát triển gấp 3 lần.

Kế Hoạch Đầu Tư & Phát Triển

Pi Ventures dẫn đầu vòng gọi vốn, cùng các nhà đầu tư Anorak Ventures, TenOneTen Ventures, Arka Ventures, Mana Ventures và Exfinity Venture Partners tham gia. Vốn sẽ được dùng để thúc đẩy R&D, mở rộng đội ngũ và các chiến dịch tiếp thị.

Cơ hội thị trường là rất lớn. Nghiên cứu dự đoán AI có thể đạt tới $2 nghìn tỷ đô la vào năm 2030—RagaAI định vị để chiếm lĩnh phần lớn trong số $500 tỷ đô la dự kiến dành cho hạ tầng an toàn, kiểm tra và độ tin cậy.

Về mặt uy tín, RagaAI sở hữu các chứng chỉ SOC2 Type II, ISO 27001, HIPAA, GDPR và CCPA. Nền tảng hoạt động trên đám mây riêng của khách hàng hoặc hạ tầng tại chỗ, giữ dữ liệu hoàn toàn dưới quyền kiểm soát của khách hàng—một yêu cầu quan trọng cho các triển khai doanh nghiệp.

Có thể truy cập qua giao diện người dùng và giao diện Python, RagaAI hướng tới các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML cần kiểm tra đạt tiêu chuẩn sản xuất mà không dựa hoàn toàn vào chuyên môn thủ công đặc biệt.