>Retoolはもともとビジネスアプリを構築するためのプラットフォームとして始まりましたが、ここ数年で< a href="https://techcrunch.com/2022/07/28/retool-raises-45m-at-a-3-2b-valuation-to-make-building-custom-software-as-easy-as-buying-off-the-shelf/">資金調達が豊富なスタートアップはバックエンドサービスも追加し、最近では< a href="https://techcrunch.com/2022/11/15/retool-launches-workflows-to-go-beyond-the-front-end/">ワークフロー自動化サービスも提供しています。今日、それに加えて、ホステッドベクトルストアを含むAIベースのアプリを構築するのを支援するための新しいツールが発表されます。
RetoolのCEO兼共同創設者のDavid Hsuは、多くの顧客がすでにアプリでAIを使用する方法を検討していると話してくれましたが、ほとんどの企業にとってこれらのツールを使用する価値は、内部データを理解することにあります。データをクエリにコピーしてペーストしてコンテキストを追加するオプションもありますが、それには制約があり、すぐに高額になる可能性があります。ほとんどの企業が独自のモデルを訓練するためのリソースを持っていませんが、合理的な量のデータで既存のモデルを調整することはできるでしょう。しかし、Hsuは企業のすべての本番データでモデルを調整することは実際には不可能であり、データはすぐに時代遅れになるだろうと主張しています。
現在、カスタムデータをLLMに取り込むための最先端技術は、データをベクトル化してこれらのモデルに簡単にアクセスできるようにすることです。そのため、最近ではGoogle、Microsoft、DataStax、MongoDBなどがベクトル検索サービスを立ち上げています。
Hsuの考えでは、これらの提供物にはそれほど差異はなく、機能もほぼ同じです。「私は実際の問題は、どのベクトルデータベースを選ぶかではなく、実際にどのようにしてデータをこのベクトル化されたデータベースに取り込み、最新のデータをSalesforceなどと同期させるかです。」と彼は述べています。それがRetoolの顧客が現在ビジネスユースケースに合わせたカスタムAIアプリを構築する際に直面している最大の障壁ですので、同社が本日Retool Vectorsを発売することは驚くことではありません。これは、ホステッドベクターストレージサービスであり、その中核にはオープンソースのpgvector拡張for Postgresを使用しています。
内部的には、Hsuによると、RetoolはIntercomのGPTパワードAIチャットボットを使用して一部の顧客サービスインタラクションを処理するテストを行っていました。すでに多くのビジネスコンテキストにアクセスできるこのボットは、およそ20％のチケットをクローズすることができました。しかし、RetoolのSalesforceデータ、サポートデータなどを含むLLMに結合されたベクトルデータベースを使用すると、カスタムボットのクローズ率はほぼ60％に向上しました。同社はまた、営業電話のすべてのトランスクリプトをベクトル化し、OpenAIのAPIを使用してそれらをクエリしました。
ここでのひとつの便利な機能は、Retoolが最近発表したワークフローサービスを使用してビジネスの本番データベースとベクトル化されたデータベースを同期させることで、モデルが最新の情報にアクセスできるようにすることです。
ベクトルストレージサービスに加えて、Retoolはまた、テキスト要約や分類、画像生成などの一般的なユースケースに対応したAIベースのアクションも発表しました。これらの機能に関しては、RetoolはOpenAIと提携しており、Retoolワークフローに統合されています。
「私たちはRetoolと提携してビジネスがより多くのジェネレーティブAIを利用できるようになることを非常に楽しみにしています」とOpenAIのCOOであるBrad Lightcapは述べています。「手作業の削減からより多くの知識の共有、新しい顧客向けの機能追加まで、Retoolのようなツールは、安全性を損なうことなくビジネスがより迅速にAIを実稼働に導入するのに役立つと考えています。」
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