Graphon Labs привлекла $35 млн на память для ИИ-агентов

Где пасуют RAG и контекстные окна

Существующие решения — RAG, GraphRAG, контекстные окна — умеют находить информацию, но по мере её роста и изменения сжимают, дробят или теряют контекст, связи, историю и ход времени. Поиск по сходству эмбеддингов плохо различает почти одинаковые по словам, но разные по смыслу фразы, например «возврат возможен» и «возврат невозможен» или «70 В» и «770 В».

Основа — graphon, математический аппарат для анализа очень больших графов, который основатель изучал в докторантуре в GRASP Lab Пенсильванского университета. Система строит из всех данных один большой граф: запрос сначала находит несколько совпадений, а graphon направляет поиск к связанным сведениям. Видео, изображения, аудио и документы обрабатываются с автоматическим созданием онтологии, поэтому можно искать не «синюю рубашку», а «синюю рубашку с коротким рукавом, пятью пуговицами и двумя карманами».

Три продукта и результаты тестов

Graphon Enterprise даёт корпоративным данным управляемую память: хостинг, VPC под управлением Graphon или клиента, on-premise; есть сертификат SOC 2 Type II. Graphon Developer — хранилище в стиле S3 с поиском по ключевым словам, смыслу и изображениям. Graphon On-Device Memory запускает приватный постоянный мультимодальный интеллект на смартфонах, ноутбуках, камерах и носимых устройствах.

По данным компании, в трёх тестах на длинный контекст система показала лучшую точность среди оценённых: 93,9% в LoCoMo при на 58% меньшем числе токенов, 90,2% в ConvoMem при сокращении на 95% и 81,7% в ATM-Bench, что на 5,0 пункта выше второго места публичного рейтинга. Продукты уже используют San Francisco 49ers и Hitachi. Средства пойдут на исследования и развитие технологии для разработчиков и устройств.