Ne zaman çam kozalağı geçen yıl piyasaya sürülen şirketin mesajı, özellikle veri bilimcilerin ihtiyaçları için tasarlanmış sunucusuz bir vektör veritabanı oluşturmakla ilgiliydi. Bu veritabanı şirketin yaptığı şeyin merkezinde yer alırken, bu veritabanı için AI odaklı arama etrafında daha rafine bir kullanım durumuna doğru ilerliyor ve bu veri bilimcilerin samanlıkta meşhur iğneyi bulmalarına yardımcı oluyor.
Geçen yıl 10 milyon dolarlık tohum turu sırasında Pinecone kurucusu ve CEO’su Edo Liberty ile konuştuğumuzda, şirketi sadece yolunu hissediyor ve veritabanını oluşturuyordu. SageMaker veritabanı hizmetinin oluşturulmasına yardım ettiği Amazon’dan geldi. O zamandan beri çok yol kat ettiklerini söylüyor.
Liberty, “Tohum duyurumuzdan bu yana çok şey değişti, bu nedenle her şeyden önce Ekim ayında uygun üretim ücretli hizmetimizi başlattık ve o zamandan beri hem benimseme hem de gelir açısından hızla büyüyor ve bu nedenle işler gerçekten iyi gidiyor,” dedi.
Tohum finansmanı sırasında veri bilimcileri için özel olarak oluşturulmuş bir veritabanının nedenini şu şekilde açıkladı:
“Bir makine öğrenimi modelinin beklediği veriler bir JSON kaydı değil, ya bir özellikler listesi olan ya da dünyadaki öğelerin veya nesnelerin sayısal bir temsili olan bir gömme olarak adlandırılan yüksek boyutlu bir vektördür. Bu [format] makine öğrenimi için anlamsal olarak çok daha zengin ve eyleme geçirilebilir” diye açıkladı.
Bugün semantik açıdan zengin yaklaşımın müşterileri Çam Kozalağı kullanmaya ittiğini söylüyor.”Vektör veritabanlarının baskın kullanımı, arama ve kelimenin geniş anlamıyla arama içindir. Belgeler arasında arama yapıyor, ancak aramayı genel olarak bilgi alma, keşif, öneri, anormallik tespiti vb. olarak düşünebilirsiniz” dedi.
Sistem, Pinecone veritabanındaki verileri işlemek için tasarlanmış kaynak kümeleri olan bölmeler halinde düzenlenmiştir. Şirket, müşterilerin ürünle rahat etmelerine ve basit bir konsept kanıtı gerçekleştirmelerine yardımcı olmak için ücretsiz olarak tek bir bölme sunuyor. Bundan sonra, bakla sayısına göre ödemeye başlarlar.
Şirketin sistemi milyarlarca nesneye ölçeklenebilecek şekilde tasarladığından emin. “Yazılımınızın gerçekten dayanabileceği kadar ölçeklendirebilirsiniz ve gerçekten orkestrasyon yapabilirsiniz. Sistemi, dizine ekleyebileceğiniz ve kullanabileceğiniz veri miktarı konusunda gerçekten iyi tanımlanmış bir sınır olmayacak şekilde tasarladık” dedi.
Sunucusuz bir veritabanı olarak, müşterinin tedarik konusunda endişelenmesine gerek yoktur, ancak işlemeleri gereken veri miktarına bağlı olarak Pinecone’a her ay ne kadar harcamak istediklerini söylemeleri gerekir.
“X pod’larının tutabileceği veriler ve bana vereceği performans açısından kullandığımız şey için bol olacağını anlamak için zarfın arkasını yapıyorlar ve bu kadar.” Bundan sonra kişi basitçe kaydolur ve konsolda birkaç tıklama ve dizini oluşturmak için bir API çağrısı ile çalışır, çalışır ve kullanıma hazırdır.
Liberty, büyüme rakamlarını veya çalışan sayılarını paylaşmak istemedi, ancak gelecek yıl personeli (ne anlama geliyorsa) ikiye katlamayı beklediğini söylüyor. Tohum duyurusu sırasında girişimin 10 çalışanı olduğunu belirtmekte fayda var.
Çeşitlilik açısından geçen yıl şunları söyledi: “İşe alım görevlilerimize proaktif olmaları talimatını verdik. [in finding more diverse applicants]harika adayları kaçırmadıklarından ve bize çok çeşitli adaylar sunduklarından emin olmak.” Uygulamada, bu yıl yeni teknik işe alınanların (toplam çalışan sayısının aksine) %50’sinin kadın olduğunu söylüyor.
Şirket bugün, yeni yatırımcı Tiger Global’in yanı sıra şirketin tohum finansmanına liderlik eden Wing Venture Capital gibi önceki yatırımcıların katılımıyla Menlo Ventures liderliğindeki 28 milyon dolarlık bir A Serisini duyurdu. Şirket şimdi 38 milyon dolar topladı.
