人工智能驱动的聊天机器人正在各个领域发挥着至关重要的作用，然而，聊天机器人的幻觉——错误或无意义的回应——却带来了巨大的挑战。理解这些痛点和市场需求对于开发有效的解决方案至关重要。
痛点
不准确性： 聊天机器人经常给出错误的回应，损害了用户信任。
数据集成： 将结构化数据集成到AI系统中存在困难，限制了回应的准确性。
可扩展性： 随着数据复杂性的增加，保持一致的性能具有挑战性。
市场需求
可靠的客户服务： 企业需要准确的聊天机器人来减少人工干预。
医疗保健： 准确的AI回应对于患者安全至关重要。
金融： 安全、准确的信息对于金融服务必不可少。
应用场景
企业数据管理：统一的知识库提高了聊天机器人的可靠性。
医疗辅助：AI聊天机器人提供准确的医疗信息。
金融咨询：个性化的金融建议需要准确的数据分析。
Illumex通过其创新方法来解决这些挑战。通过将结构化数据集成到AI系统中，Illumex的生成语义结构（GSF）技术创建了一个统一的语义知识图谱，确保回应准确可靠。该解决方案帮助组织将用户问题映射到相关数据点，从而提高了AI交互的准确性和可信度。
“通过让业务用户能够使用自然语言可靠地与数据交互，而无需教授他们精确的技术定义，我们正在实现AI民主化，并赋能企业做出更明智的决策。”Illumex创始人兼首席执行官Inna Tokarev Sela表示。
在创办Illumex之前，Sela曾在Sisense担任AI副总裁，任职两年多，并在SAP担任机器学习高级总监，工作了11年以上。她领导了云计算和机器学习的产品和GTM，在组织内部构建了AI驱动的平台，并建立了数据科学部门。Sela已获得多项关于知识图谱、自然语言和深度学习的专利。
Illumex成立于2021年，当年获得了430万美元的种子轮融资。其第二轮也是最近一轮种子轮融资使总融资额达到1730万美元。本轮融资由Cardumen Capital、Amdocs Ventures和Samsung Ventures领投，ICI Fund、Jibe Ventures、Iron Nation Fund、Ginnosar Ventures、ICON Fund、Today Ventures和多位天使投资人参与投资。
该公司表示，Teva和Carson等大型企业正在使用其产品来提升数据AI就绪程度，并已与微软、谷歌云和AWS达成合作协议。
