Joinable Labs 获 200 万美元种子轮融资，推出“开箱即用 RAG”加速私有 AI 部署

Joinable Labs 已正式从隐身模式中脱颖而出，宣布其通过一轮 200 万美元的种子轮融资正式启动，旨在彻底改变私有 AI 系统的部署方式。这家总部位于旧金山的公司专注于大幅加速其所谓的“智能生成时间”（TTI），即组织将原始、碎片化数据转化为完全可操作且高效的私有 AI 解决方案所需的关键时期。

本轮种子融资吸引了多元化的投资者参与，包括来自六家 AI 和 Web3“独角兽”公司的创始人及技术领导者，以及 Accomplice Blockchain、Tess Ventures 和 VitalStage Ventures 等知名风险投资公司，以及多位战略天使投资人。这一雄厚的资金支持凸显了市场对企业在利用其专有数据进行 AI 应用方面所面临挑战的认可。

Joinable Labs 产品的核心是其“智能生成时间加速平台”。该平台旨在简化构建 AI 的复杂过程，特别是针对敏感或专有数据。它通过提取非结构化或孤立的企业数据——从 PDF 和电子表格到图像和 HR 记录——将其解析为 AI 就绪格式，然后训练私有、安全的 AI 模型，以满足组织的特定需求。Joinable Labs 联合创始人 Brian Shin 强调：“AI 构建者需要的不仅仅是模型，他们需要协调和动力。”他着重指出公司旨在使团队能够在数小时而非数月内从原始数据部署 AI。

该公司首次推出的产品“开箱即用 RAG”被定位为实现这一加速的关键工具。RAG，即检索增强生成，是一种 AI 框架，通过将其与外部、可信数据源集成来增强大型语言模型（LLMs）的能力。与仅依赖其预训练数据的传统 LLMs 不同，RAG 允许模型访问并整合组织内部知识库中的实时、特定信息。这一过程显著提高了 AI 生成响应的准确性、相关性和事实依据，从而缓解了“幻觉”或过时信息等问题。

“开箱即用 RAG”为 AI 构建者提供了一个一体化工具包，用于使用他们自己的定制专有数据快速原型设计和部署检索增强生成 AI 系统。它允许用户加载各种数据类型，从领先的 LLMs（包括 DeepSeek、Google、Meta 和阿里巴巴的模型）中选择，并通过无代码模板或 API 即时部署解决方案。Joinable Labs 声称，与传统方法相比，这种方法可以将 AI 系统的原型设计和部署速度提高多达 50 倍，提供速度、灵活性和对数据的完全控制。

对“私有 AI”的关注在当今数据敏感的环境中尤为重要。私有 AI 环境旨在处理数据并生成洞察，同时保持严格的隐私和安全控制，通常在本地硬件或私有云基础设施上运行模型，以将敏感数据保留在内部。这解决了企业在数据隐私、合规性和知识产权保护方面的关键担忧，这些担忧通常是采用公共 AI 服务的重要障碍。传统上，部署私有 AI 的挑战包括高昂的实施和持续成本、对专业内部人才的需求以及整合多样化数据源的复杂性。Joinable Labs 旨在简化这些复杂性，使私有 AI 对从初创公司到大型企业的各种规模的企业都更易于访问和高效。

Joinable Labs 的战略路线图包括用于 AI 模型评估、可扩展数据处理、定制 AI 模型微调以及社区驱动数据聚合和自标注的进一步工具，这表明了赋能 AI 构建者的全面方法。通过正面应对“智能生成时间”挑战，Joinable Labs 将自己定位为关键推动者，帮助企业通过安全、高性能的私有 AI 充分释放其数据的潜力。