Joinable Labs sichert 2 Mio. $ Seed, startet RAG in a BOX für Private KI
Joinable Labs ist offiziell aus dem Stealth-Modus hervorgetreten und gibt seinen Start mit einer 2 Millionen US-Dollar umfassenden Seed-Finanzierungsrunde bekannt, die darauf abzielt, die Bereitstellung privater KI-Systeme zu revolutionieren. Das in San Francisco ansässige Unternehmen konzentriert sich darauf, die von ihm als “Time-to-Intelligence” (TTI) bezeichnete kritische Zeitspanne drastisch zu beschleunigen, die Organisationen benötigen, um rohe, fragmentierte Daten in voll funktionsfähige und effektive private KI-Lösungen umzuwandeln.
Die Seed-Finanzierungsrunde sah die Beteiligung einer vielfältigen Investorengruppe, darunter Gründer und technische Leiter von sechs KI- und Web3-“Einhörnern” sowie prominente Venture-Firmen wie Accomplice Blockchain, Tess Ventures und VitalStage Ventures, sowie verschiedene strategische Angel-Investoren. Diese substantielle Unterstützung unterstreicht die Marktanerkennung der Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Nutzung ihrer proprietären Daten für KI gegenüberstehen.
Im Mittelpunkt des Angebots von Joinable Labs steht die Time-to-Intelligence Beschleunigungsplattform. Diese Plattform wurde entwickelt, um den komplexen Prozess des KI-Aufbaus zu optimieren, insbesondere für sensible oder proprietäre Daten. Dies wird erreicht, indem unstrukturierte oder isolierte Unternehmensdaten – von PDFs und Tabellenkalkulationen bis hin zu Bildern und HR-Aufzeichnungen – extrahiert, in KI-bereite Formate zerlegt und dann private, sichere KI-Modelle trainiert werden, die auf die spezifischen Bedürfnisse einer Organisation zugeschnitten sind. Brian Shin, Mitbegründer von Joinable Labs, betonte: “KI-Builder brauchen mehr als Modelle – sie brauchen Ausrichtung und Dynamik”, und hob das Ziel des Unternehmens hervor, Teams zu ermöglichen, KI aus Rohdaten in Stunden statt in Monaten bereitzustellen.
Das Debütprodukt des Unternehmens, “RAG in a BOX”, ist als entscheidendes Werkzeug zur Erreichung dieser Beschleunigung positioniert. RAG, oder Retrieval-Augmented Generation, ist ein KI-Framework, das die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) durch deren Integration mit externen, vertrauenswürdigen Datenquellen verbessert. Im Gegensatz zu traditionellen LLMs, die sich ausschließlich auf ihre vortrainierten Daten verlassen, ermöglicht RAG den Modellen den Zugriff auf und die Einbeziehung von Echtzeit- und spezifischen Informationen aus den internen Wissensdatenbanken einer Organisation. Dieser Prozess verbessert die Genauigkeit, Relevanz und faktenbasierte Grundlage von KI-generierten Antworten erheblich und mindert Probleme wie “Halluzinationen” oder veraltete Informationen.
“RAG in a BOX” bietet ein All-in-One-Toolkit für KI-Builder, um Retrieval-Augmented Generation KI-Systeme mithilfe ihrer eigenen benutzerdefinierten, proprietären Daten schnell zu prototypisieren und bereitzustellen. Es ermöglicht Benutzern, verschiedene Datentypen zu laden, aus führenden LLMs (einschließlich denen von DeepSeek, Google, Meta und Alibaba) zu wählen und Lösungen sofort über No-Code-Vorlagen oder eine API bereitzustellen. Joinable Labs behauptet, dass dieser Ansatz das Prototyping und die Bereitstellung von KI-Systemen bis zu 50-mal schneller als herkömmliche Methoden beschleunigen kann, und bietet Geschwindigkeit, Flexibilität und volle Kontrolle über die Daten.
Der Fokus auf “Private KI” ist in der heutigen datensensiblen Landschaft besonders relevant. Private KI-Umgebungen sind darauf ausgelegt, Daten zu verarbeiten und Erkenntnisse zu generieren, während strenge Datenschutz- und Sicherheitskontrollen aufrechterhalten werden, oft indem Modelle auf lokaler Hardware oder privater Cloud-Infrastruktur ausgeführt werden, um sensible Daten im Haus zu behalten. Dies adressiert kritische Bedenken von Unternehmen hinsichtlich Datenschutz, Compliance und Schutz des geistigen Eigentums, die oft erhebliche Hindernisse für die Einführung öffentlicher KI-Dienste darstellen. Herausforderungen bei der Bereitstellung privater KI umfassen traditionell hohe Implementierungs- und laufende Kosten, den Bedarf an spezialisiertem internem Personal und die Komplexität der Integration verschiedener Datenquellen. Joinable Labs zielt darauf ab, diese Komplexitäten zu vereinfachen und private KI für Unternehmen von Startups bis hin zu großen Unternehmen zugänglicher und effizienter zu machen.
Die strategische Roadmap von Joinable Labs umfasst weitere Tools für die KI-Modellbewertung, skalierbare Datenverarbeitung, benutzerdefiniertes KI-Modell-Feintuning und community-gesteuerte Datenaggregation und Selbstbeschriftung, was einen umfassenden Ansatz zur Befähigung von KI-Buildern signalisiert. Durch die direkte Bewältigung der “Time-to-Intelligence”-Herausforderung positioniert sich Joinable Labs als wichtiger Wegbereiter für Unternehmen, die das volle Potenzial ihrer Daten mit sicherer, hochleistungsfähiger privater KI erschließen möchten.