Берлинский стартап Jina.ai, использующий neural search, чтобы помочь пользователям найти информацию в неструктурированных данных (включая видео и изображения), объявил о привлечении $30 млн в рамках раунда A от Canaan Partners, Mango Capital, GGV Capital, SAP.iO и Yunqi Partners.

Идея поиска Jina.ai заключается в использовании нейронных сетей для выхода за рамки традиционных инструментов поиска по ключевым словам. Используя относительно новые технологии машинного обучения, такие как transfer learning и representation learning, основной фреймворк компании Jina может помочь разработчикам быстро создать поисковые инструменты для их конкретных случаев. Получив изображение, аудио, видео или что-то еще, решение стартапа использует нейронные сети, чтобы перевести этот формат данных в универсальное представление. В данном случае это в основном математические векторы - 100-мерные векторы. И затем, алгоритм не считает, сколько букв совпадает, а считает математическое расстояние, векторное расстояние между этими двумя векторами. Таким образом, подобную методологию можно использовать для решения всех видов задач по поиску данных.