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Dottxt获1190万美元融资，让AI模型更懂编程语言

随着企业对生成式AI的应用逐渐增多，企业CIO们对生成式AI的态度趋于谨慎。其中一个主要原因是AI模型与现有软件工程工作流程不兼容，因为它们本质上使用的是不同的语言。例如，大型语言模型（LLMs）在生成有效的JSON时需要大量的调整。

这就是Dottxt的用武之地。这家美国初创公司承诺“让AI说计算机语言”，其核心团队来自开源项目Outlines，该项目帮助开发者无需使用复杂的技巧（如情感勒索）就能从ChatGPT等生成式AI模型中获得所需内容。

像Outlines这样的软件库，以及微软的Guidance和LMQL（语言模型查询语言），使得开发者能够以更复杂的方式引导LLMs，这种方法被称为结构化生成（或约束生成）。这种方法的重点在于输出而非输入，即告诉AI模型如何回答问题，Dottxt的CEO Rémi Louf解释道。

Louf表示，这种方法“使得我们能够回到传统的工程工作流程”，通过不断优化语法直到得到正确的结果。Dottxt的目标是通过提供比开源项目Outlines更多的功能和更好的性能，构建一个强大的结构化生成解决方案。

Louf拥有博士学位和多个学位，背景是贝叶斯统计学，这可能使他对结构化生成的潜力有了更深的理解。Dottxt的团队成员也大多具备类似的背景，这使得他们在构建帮助他人有效利用生成式AI的公司时具备了独特的优势。

Dottxt的基础理念是，我们交互的大部分文本都是高度结构化的。除了代码，还有许多模板是LLMs应该能够遵循的，以便在实际工作环境中发挥作用。OpenAI最近引入了一种称为结构化输出的结构化生成形式，并承认Outlines是其灵感来源之一。

Louf认为，Outlines的受欢迎程度表明市场对另一种灵活且功能更丰富的结构化生成方法有需求。投资者似乎也认同这一点，Dottxt在短短几个月内就筹集了1190万美元。

Dottxt在2023年从深度科技风投公司Elaia筹集了320万美元的预种子轮，随后在今年8月从EQT Ventures筹集了870万美元的种子轮。在这段时间里，Louf和他的联合创始人专注于证明他们的方法不会影响性能。与此同时，开源Outlines的需求激增，下载量超过250万次，这促使他们有了更大的野心。

筹集更多资金的原因之一是，Dottxt的联合创始人现在知道他们希望用这笔钱来雇佣更多员工，以应对结构化生成工具日益增长的需求。该公司的全远程团队将在月底达到17人，高于6月份的8人。新员工包括两名DevRel（开发者关系）专业人员，这反映了Dottxt构建生态系统的优先级。

Louf表示，未来18个月的目标是加速采用，而不是商业化。尽管他提到商业化仍将在未来六个月内开始，重点是企业客户。如果AI热潮在Dottxt寻求更多资金时已经消退，这种策略可能会带来风险。但该公司坚信泡沫背后有实质内容，其希望正是帮助企业从AI中解锁真正的价值。

Hugging Face的首席技术官Julien Chaumond最近称结构化生成为“LLMs的未来”。因此，这种炒作也渗透到了生成式AI技术栈的这一部分。随着AI代理和其他小型AI模型的兴起，Dottxt的采用策略可能会带来回报。Louf预测，“几年内，每个人都将使用结构化生成，这是毫无疑问的。”