AI בישראל — מי בונה מה ולמה זה חשוב

חברת AI21 Labs היא אחת החלוצות העולמיות בתחום המודלים השפתיים הגדולים (LLMs) והיא גאווה ישראלית מקומית. החברה, שהוקמה על ידי פרופ' אמנון שעשוע, פרופ' יואב שוהם ואורי גושן, פועלת עוד לפני הפריצה הגדולה של ChatGPT ומפתחת מודלים מתקדמים המהווים אלטרנטיבה חזקה לענקיות הטכנולוגיה. סדרת מודלי הדגל שלה, Jurassic, לצד מודל ה-Reasoning החדש Maestro, מציעים פתרונות קצה מותאמים אישית למפתחים ולארגונים.

האקוסיסטם של AI21 Labs מורכב ממספר נדבכים מרכזיים. סדרת מודלי Jurassic מציעה ביצועים מעולים במשימות עיבוד שפה טבעית (NLP) מורכבות, הבנת טקסט ומענה על שאלות. לאחרונה, החברה שמה דגש על מודל Maestro – מודל ייעודי למשימות הסקה (Reasoning) ותכנון מורכב, המאפשר פירוק משימות קשות לתתי-משימות בצורה יעילה. לצד אלו, החברה מציעה את Wordtune, כלי עזר פופולרי לכתיבה וניסוח מחדש, ואת פלטפורמת המפתחים AI21 Studio המאפשרת גישה ישירה לכלל המודלים וה-APIs של החברה.

מדוע לבחור בפתרונות של AI21 Labs על פני המתחרים? מעבר לביצועים הגבוהים, החברה מתמחה בפתרונות ממוקדי-משימה (Task-Specific APIs) כגון Paraphrase, Summarization, ו-Contextual Answers. כלים אלו מאפשרים למפתחים לחסוך Prompt Engineering מורכב ולקבל תוצאות מדויקות ומהירות ישירות מתוך ה-API, תוך שמירה על עלויות נמוכות ויעילות אנרגטית גבוהה בהשוואה למודלי ענק כלליים.

כדי להתחיל לעבוד, הצעד הראשון הוא הרשמה ל-AI21 Studio. הפלטפורמה מעניקה קרדיט חינמי נדיב למפתחים חדשים, ומציעה Playground אינטראקטיבי שבו ניתן להתנסות במודלים השונים, לכוונן פרמטרים ולייצר קוד מוכן לשימוש. משם, שילוב המודלים באפליקציה שלכם מתבצע בקלות באמצעות ה-AI21 Python SDK הרשמי.

הנה דוגמה פשוטה לשימוש ב-SDK הרשמי של AI21 Labs לצורך יצירת שיחה (Chat) באמצעות מודל ממשפחת המודלים של החברה:

from ai21 import AI21Client
from ai21.models.chat import ChatMessage

# אתחול הלקוח עם מפתח ה-API שלכם
client = AI21Client(api_key="YOUR_API_KEY")

# יצירת שיחה פשוטה
response = client.chat.create(
    model="jamba-1.5-mini",
    messages=[ChatMessage(role="user", content="הסבר בקצרה מהו מודל שפה")]
)

print(response.choices[0].message.content)

הצעד הבא שלכם:

הירשמו ל-AI21 Studio, הורידו את ה-SDK והריצו פרויקט קטן המשתמש ב-Contextual Answers API. הזינו לו מסמך טקסט קצר (למשל, תיאור מוצר או מאמר) ושאלו אותו שאלות המבוססות אך ורק על המידע במסמך. זוהי דרך מצוינת לראות כיצד AI21 Labs פותרת בעיות של הזיות (Hallucinations) בצורה מובנית ויעילה.

חברת Lightricks הירושלמית, שהתפרסמה בזכות אפליקציית עריכת התמונות הפופולרית Facetune, ביצעה קפיצת מדרגה משמעותית לעולם ה-Generative AI. בשנת 2024 השיקה החברה את LTX-Video – מודל וידאו חדשני בקוד פתוח (Open-Source) המציע יכולות יצירת וידאו בזמן אמת (Real-time) ונחשב לאחד המהירים ביותר בתעשייה.\n\nמדוע LTX-Video מעורר עניין רב כל כך? בניגוד למודלי וידאו כבדים הדורשים חוות שרתים ארגוניות, LTX-Video אופטימלי לעבודה על חומרה נגישה יחסית, כמו כרטיס מסך בודד מסוג NVIDIA RTX 4090. הוא מאפשר למפתחים ויוצרים לייצר סרטוני וידאו איכותיים מטקסט (Text-to-Video) או מתמונה (Image-to-Video) במהירות חסרת תקדים, תוך שמירה על עקביות ויזואלית גבוהה.\n\nמבחינה טכנולוגית, המודל מבוסס על ארכיטקטורת Transformer מתקדמת המותאמת לטיפול במימד הזמן והמרחב (Spatial-Temporal). פריצת הדרך של Lightricks טמונה ביכולת לדחוס את המידע הויזואלי בצורה יעילה במיוחד, מה שמפחית את דרישות הזיכרון ומאפשר את מהירות הג'נרציה הפנומנלית של המודל.\n\nכדי להתחיל לעבוד עם המודל, תוכלו להשתמש בספריית Diffusers הפופולרית של Hugging Face. להלן דוגמת קוד פשוטה להרצת המודל מקומית:\n\n``python\nimport torch\nfrom diffusers import LTXVideoPipeline\nfrom diffusers.utils import export_to_video\n\n# טעינת המודל בפורמט bfloat16 לחיסכון בזיכרון\npipe = LTXVideoPipeline.from_pretrained("Lightricks/LTX-Video", torch_dtype=torch.bfloat16)\npipe.to("cuda")\n\nprompt = "A futuristic drone flying through a neon-lit cyberpunk city, 4k, highly detailed"\nvideo_frames = pipe(prompt, num_inference_steps=50, num_frames=24).frames[0]\nexport_to_video(video_frames, "output.mp4")\n`\n\nלמידע נוסף והעמקה, מומלץ לבקר ב-LTX-Video GitHub Repository כדי לראות את קוד המקור המלא והוראות ההתקנה. בנוסף, תוכלו להתנסות במודל ללא התקנה ישירות בדף ה-LTX-Video on Hugging Face, שם זמינים משקלי המודל ודמו חי (Space) לבדיקת ביצועים.\n\nהצעד הבא שלכם: הורידו את קוד המקור מהגיטאהב, התקינו את הדרישות המקדימות, והריצו את קוד הג'נרציה הבסיסי. נסו לשחק עם הפרמטר num_inference_steps` כדי למצוא את האיזון המושלם עבורכם בין מהירות היצירה לאיכות הוידאו המתקבל.

בשנים האחרונות, עם הזינוק המטאורי של תחום ה-Generative AI, כוח מחשוב (ובמיוחד מעבדים גרפיים - GPUs) הפך למשאב היקר והמבוקש ביותר בעולם הטכנולוגיה. חברת הסטארטאפ הישראלית Run:ai, שהוקמה על ידי אורי בן-ניר ורונן דר, זיהתה אתגר עצום: ארגונים רוכשים חומרה יקרה של NVIDIA, אך ה-GPUs שלהם נותרים לא ניצולים חלק גדול מהזמן בשל ניהול משאבים לא יעיל. הפתרון שהם פיתחו הוא מערכת ניהול ותזמון (Orchestration) מתקדמת המיועדת לסביבות Kubernetes.

הטכנולוגיה של Run:ai מאפשרת "לחתוך" מעבדים גרפיים פיזיים לחלקים קטנים יותר (Fractional GPUs), ובכך לאפשר למספר מודלים או חוקרי נתונים לחלוק את אותו כרטיס פיזי בצורה בטוחה ומבודדת. בנוסף, המערכת מציעה מנגנון תורים חכם (Smart Queuing) ותזמון דינמי, שמבטיח שכל משימת אימון (Training) או הסקה (Inference) תקבל בדיוק את המשאבים שהיא צריכה, ברגע שהם מתפנים, ללא צורך בהתערבות ידנית של אנשי DevOps.

בסוף שנת 2024, ענקית השבבים NVIDIA הודיעה על רכישת Run:ai בעסקה המוערכת בכ-700 מיליון דולר. עבור NVIDIA, הרכישה הזו היא צעד אסטרטגי קריטי: היא מאפשרת לה להציע פתרון תוכנה הוליסטי מקצה לקצה. במקום למכור רק חומרה פיזית (כמו מעבדי H100 או B200), NVIDIA יכולה כעת לספק ללקוחות הארגוניים שלה את שכבת הניהול המושלמת עבור ה-DGX Cloud שלהם, ובכך להבטיח ניצול מקסימלי של החומרה והוזלת עלויות משמעותית.

כדי להתחיל לעבוד עם Run:ai, מפתחים ואנשי תשתית משתמשים בממשק ה-CLI של הפלטפורמה או ישירות דרך הגדרות Kubernetes. במקום להקצות GPU שלם למשימת פיתוח קטנה ב-Jupyter Notebook, ניתן להריץ פקודה פשוטה שמקצה רק שבריר מהמעבד.

הנה דוגמה לפקודת CLI פשוטה להגשת משימה (Job) המבקשת חצי GPU בלבד:

# הגשת משימת אימון עם הקצאה של חצי GPU (0.5)
runai submit train-mnist \
  -i gcr.io/runai-demo/mnist \
  -g 0.5 \
  --project deep-learning-team

למידע נוסף על הרקע לרכישה והחזון המשותף, מומלץ לקרוא את ה-NVIDIA Run:ai blog post. כדי להבין לעומק כיצד להגדיר את תתי-המעבדים והתורים בארגון שלכם, מומלץ לבקר ב-Run:ai docs.

הצעד הבא שלכם: היכנסו למדריך ה-Quickstart בתיעוד הרשמי של Run:ai, והתנסו בהקמת קלאסטר מקומי קטן (למשל באמצעות Minikube) כדי לראות כיצד כלי התזמון מנהל את תור המשימות שלכם בצורה אוטומטית.

עם הפריצה הגדולה של מודלי שפה גדולים (LLMs), נחשפה מגבלה משמעותית: המודלים מוגבלים בזיכרון לטווח קצר (Context Window) ונוטים להזות מידע כאשר הם נשאלים על פרטים שאינם באימון המקורי שלהם. הפתרון המוביל לבעיה זו הוא RAG (Retrieval-Augmented Generation) – ארכיטקטורה המאפשרת למודל לשלוף מידע רלוונטי ממקור חיצוני בזמן אמת. כדי לבצע שליפה מהירה ומדויקת מתוך מיליוני מסמכים, נדרש סוג חדש של מסד נתונים: Vector Database (מסד נתונים וקטורי).

כאן נכנסת לתמונה Pinecone, שהוקמה על ידי ד"ר אדו ליברטי (Edo Liberty), מדען מחשב ישראלי ומי שניהל בעבר את מעבדות ה-AI של Amazon AWS ו-Yahoo. ליברטי זיהה שניהול וחיפוש וקטורים בקנה מידה גדול (Scale) דורש תשתית ענן ייעודית, מנוהלת לחלוטין (Fully Managed), שלא דורשת מהמפתחים להתעסק עם ניהול שרתים או אלגוריתמים מורכבים של Approximate Nearest Neighbor (ANN). Pinecone הפכה במהרה לסטנדרט התעשייה עבור אפליקציות AI מודרניות בזכות הפשטות, המהירות והיכולת לגדול בצורה דינמית.

מבחינה טכנית, Pinecone מאפשרת לאחסן ייצוגים מתמטיים של טקסט, תמונות או אודיו (Embeddings) ולבצע עליהם חיפוש דמיון קוסינוס (Cosine Similarity) או מדדי מרחק אחרים תוך מילישניות. המערכת תומכת בפיצ'רים מתקדמים כמו Namespaces (הפרדת נתונים בתוך אותו אינדקס), Metadata Filtering (סינון תוצאות לפי תגיות) ו-Hybrid Search המשלב חיפוש סמנטי עמוק עם חיפוש טקסטואלי מסורתי (Sparse + Dense).

האתגר הגדול ביותר בבניית מערכות RAG מבוססות Pinecone הוא הבטחת אמינות המידע המאוחזר. מחקרים עדכניים מראים כי זיהוי מתי המודל מסתמך על זיכרונו הפנימי לעומת המידע שנשלף מהקשר הוא קריטי למניעת טעויות, כפי שמתואר במחקר השטח המת של הייחוס: זיהוי מתי מודלי שפה מסתמכים על זיכרון ולא על הקשר מאוחזר. בנוסף, הטמעת מערכת RAG דורשת ניטור קפדני של איכות השליפה, שכן פערים בשלב זה מובילים ישירות להזיות של ה-LLM, נושא שנידון בהרחבה במאמר לזהות זה לא לפתור: פער הניטור והבקרה במערכות RAG.

כדי להתחיל לעבוד עם Pinecone, תוכלו להשתמש ב-SDK הרשמי של החברה ב-Python. הנה דוגמה קצרה ליצירת אינדקס Serverless, העלאת וקטורים וביצוע שאילתה:

from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec

# אתחול הלקוח עם מפתח ה-API שלך
pc = Pinecone(api_key="YOUR_PINECONE_API_KEY")

# יצירת אינדקס חדש המותאם לעבודה עם OpenAI Embeddings
pc.create_index(
    name="rag-index",
    dimension=1536,
    metric="cosine",
    spec=ServerlessSpec(cloud="aws", region="us-east-1")
)

# התחברות לאינדקס והעלאת וקטורים עם מטא-דאטה
index = pc.Index("rag-index")
index.upsert(vectors=[
    ("doc_1", [0.01] * 1536, {"topic": "AI", "author": "Edo Liberty"})
])

# ביצוע שאילתה לקבלת התוצאות הקרובות ביותר
results = index.query(vector=[0.01] * 1536, top_k=1, include_metadata=True)
print(results)

הצעד הבא שלכם: הירשמו לחשבון חינמי ב-Pinecone, התקינו את ה-SDK באמצעות Pinecone client, והריצו פרויקט Starter פשוט: טענו קובץ טקסט (כמו ספר או מסמך מדיניות), חתכו אותו לפסקאות, הפכו אותן ל-Embeddings בעזרת מודל חינמי, והעלו אותן ל-Pinecone. לאחר מכן, נסו לשאול שאלות ולקבל את הפסקאות הרלוונטיות ביותר. להעמקה נוספת בתיאוריה מאחורי האלגוריתמים, מומלץ לבקר ב-Pinecone Learn.

בעולם ה-AI המודרני, הרצת מודלים כבדים של למידה עמוקה דורשת לרוב כוח עיבוד עצום. בעוד ששרתי ענן וכרטיסי מסך של NVIDIA שולטים בשלב האימון, יישומי קצה (Edge AI) כמו מכוניות אוטונומיות, מצלמות אבטחה חכמות ורובוטיקה דורשים פתרון יעיל, חסכוני באנרגיה וזול יותר. כאן נכנסת לתמונה חברת השבבים התל-אביבית Hailo, המפתחת מעבדי AI ייעודיים למכשירי קצה, ובראשם השבבים Hailo-8 ו-Hailo-15.

היתרון המרכזי של מעבדי Hailo טמון בארכיטקטורה הייחודית שלהם, המדמה את מבנה הרשת הנוירונית ישירות בחומרה (Dataflow architecture). בניגוד לפתרונות כמו NVIDIA Jetson, המבוססים על ארכיטקטורת GPU מסורתית וצורכים עשרות ואטים, השבבים של Hailo מספקים ביצועים מרשימים של עד 26 TOPS (Tera Operations Per Second) בצריכת חשמל זעומה של ואטים בודדים בלבד. זה הופך אותם לחלופה אטרקטיבית ביותר מבחינת יחס ביצועים/מחיר/וואט (Performance-per-Watt).

כדי לגשר בין מודלי ה-AI המוכרים (כמו PyTorch או TensorFlow) לבין החומרה הייעודית, Hailo פיתחה חבילת תוכנה מקיפה. התהליך מתחיל ב-Hailo Dataflow Compiler שממיר ומבצע קוונטיזציה (Quantization) למודל, ומסתיים בהרצה בזמן אמת באמצעות ה-Runtime של החברה. שני הכלים המרכזיים שתרצו להכיר הם ה-Hailo Model Zoo המכיל מודלים מוכנים ומותאמים (כמו YOLOv8 או ResNet), וספריית ה-HailoRT המאפשרת אינטגרציה חלקה בקוד Python או C++.

הנה דוגמה קצרה ב-Python המציגה טעינה של מודל מקומפל (קובץ HEF - Hailo Executable Format) והרצתו על גבי התקן Hailo באמצעות ספריית hailo_platform:

from hailo_platform import HEF, Device

# טעינת המודל המקומפל של Hailo
hef = HEF('yolov8m.hef')

# חיבור למכשיר ה-Hailo הפיזי והגדרת ה-Runtime
with Device() as device:
    with device.create_configured_infer_model(hef) as infer_model:
        # הכנת נתוני הקלט (למשל, תמונה מנורמלת)
        input_data = {"input_layer_name": image_numpy_array}
        
        # הרצת הפרספקטיבה (Inference)
        bindings = infer_model.create_bindings()
        bindings.set_input_data(input_data)
        infer_model.run(bindings)
        
        # קבלת התוצאות
        output = bindings.get_output_data()

הצעד הבא שלכם: כדי להתחיל לעבוד עם הטכנולוגיה, מומלץ לשבט את מאגר ה-Hailo Model Zoo ולעקוב אחר המדריך להרצת מודל זיהוי אובייקטים (כמו YOLO) על המחשב האישי שלכם באמצעות ה-Emulator של Hailo (גם אם אין לכם עדיין את כרטיס החומרה הפיזי). זה יאפשר לכם להבין את תהליך הקומפילציה וההכנה של מודלים מותאמים אישית.

עידן ה-Generative AI לא עוצר בטקסט ותמונות. כיום, טכנולוגיות וידאו וקול סינתטיים מאפשרות לנו ליצור תוכן אנושי ריאליסטי לחלוטין מאפס. שתי חברות ישראליות מובילות את המהפכה הזו בקנה מידה עולמי: D-ID, המאפשרת להנפיש תמונות סטילס ולהפוך אותן לוידאו מדבר (Talking Avatars), ו-DeepDub, המציעה פתרון דיבוב מבוסס בינה מלאכותית ששומר על גוון הקול והאינטונציה המקוריים של השחקן ומעביר אותם לכל שפה אחרת.

השימוש בכלים אלו משנה מן היסוד את תעשיית הקולנוע, הפרסום, הלמידה הדיגיטלית (E-learning) ושירות הלקוחות. במקום להשקיע אלפי דולרים בימי צילום, אולפני הקלטה ושחקנים מקצועיים, חברות יכולות לייצר סרטוני הדרכה מותאמים אישית או לתרגם סרטים שלמים לעשרות שפות בלחיצת כפתור. החיסכון בזמן ובמשאבים הוא עצום, והיכולת לבצע לוקליזציה (Localization) מדויקת פותחת שווקים גלובליים חדשים לכל יוצר תוכן.

כדי לעבוד עם D-ID, אנו משתמשים ב-API שלהם המאפשר לשלוח תמונת מקור (Source Image) וטקסט (או קובץ שמע), ולקבל בחזרה סרטון וידאו שבו הדמות מדברת ומניעה את השפתיים והפנים בהתאם לטקסט. התהליך מתבצע בצורה אסינכרונית: יוצרים "Talk", ממתינים לעיבוד, ומורידים את קובץ ה-MP4 המוכן.

להלן דוגמה פשוטה בפייתון ליצירת סרטון מדבר באמצעות ה-API של D-ID:

import requests

url = "https://api.d-id.com/talks"
payload = {
    "script": {
        "type": "text",
        "input": "שלום לכולם, ברוכים הבאים לעולם של וידאו סינתטי!"
    },
    "source_url": "https://images.unsplash.com/photo-1507003211169-0a1dd7228f2d"
}
headers = {
    "accept": "application/json",
    "content-type": "application/json",
    "authorization": "Basic YOUR_API_KEY"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

מן העבר השני, DeepDub מתמקדת בקול ובדיבוב אומנותי. המערכת מנתחת את פס הקול של הסרט, מפרידה בין הרעשים, המוזיקה והדיבור, ומשתמשת במודלי קול מתקדמים כדי לשכפל את קולו של הדובר המקורי (Voice Cloning) בשפת היעד, תוך שמירה על הרגש והאינטונציה המקוריים שלו. זהו כלי קריטי להפצת תכנים גלובליים מבלי לאבד את החוויה האמנותית המקורית.

כדי להעמיק ביכולות של D-ID ולראות כיצד לשלב אותן באפליקציות שלכם, מומלץ לבקר ב-D-ID API. כדי להתרשם מהאיכות המדהימה של דיבוב קולי רב-לשוני ושמירה על אינטונציה, בקרו ב-DeepDub demo gallery.

הצעד הבא שלכם: הירשמו לגרסת הניסיון של D-ID, השיגו מפתח API חינמי, והריצו את קוד הפייתון שלמעלה כדי להנפיש תמונת פרופיל לבחירתכם עם טקסט קצר בעברית או באנגלית.

מדינת ישראל נחשבת מזה עשורים ל"אומת הסטארט-אפ", וכעת היא ממצבת את עצמה בחזית מהפכת הבינה המלאכותית העולמית. יוזמת ה-AI הלאומית של ישראל היא תוכנית אסטרטגית רחבת היקף שמטרתה להבטיח את המובילות הטכנולוגית והמדעית של המדינה. התוכנית מתמקדת בהקצאת תקציבים משמעותיים למחקר ופיתוח, הקמת תשתיות מחשוב-על (Supercomputing), וקידום שיתופי פעולה בין המגזר הממשלתי, התעשייה והאקדמיה באמצעות כלים כמו תוכנית "מגנטון AI" של רשות החדשנות.

מדוע האקדמיה הישראלית כל כך מרכזית בסיפור הזה? מוסדות המחקר המובילים בישראל — כמו הטכניון (Technion), מכון ויצמן למדע (Weizmann Institute), האוניברסיטה העברית (HUJI), ואוניברסיטת תל אביב (TAU) — מהווים חממה עולמית לפריצות דרך תיאורטיות ויישומיות. חוקרים ישראלים מובילים את התעשייה העולמית: פרופ' אמנון שעשוע (מייסד Mobileye ו-AI21 Labs), פרופ' שי שלו-שוורץ (מהחוקרים המצוטטים בעולם בתחום הלמידה החישובית), ופרופ' יואב גולדברג (מומחה עולמי ב-NLP מאוניברסיטת בר-אילן). השילוב בין מחקר אקדמי קפדני לרוח יזמית מאפשר לסטודנטים ולחוקרים להפוך תיאוריות מתמטיות למוצרים שמשנים את העולם.

עבור מפתחים וחוקרים בתחילת דרכם, הכניסה לאקוסיסטם הישראלי מתחילה בהבנת הבסיס התיאורטי והכלים הנגישים. ניתן להתחיל מספרי לימוד קלאסיים ומאגרי מידע פתוחים שנוצרו על ידי החוקרים המובילים עצמם. הבנת הארכיטקטורות של רשתות נוירונים ועיבוד שפה טבעית (NLP) היא מפתח קריטי להשתלבות בפרויקטים לאומיים ובתעשייה המקומית המפתחת פתרונות כחול-לבן.

כדי לטעום מעולם ה-NLP, שהוא אחד ממוקדי הכוח של האקדמיה הישראלית, נוכל להשתמש בספריית Hugging Face הפופולרית כדי להריץ מודל שפה פשוט. הנה דוגמה קצרה לטעינת מודל וביצוע משימת סיווג טקסט בסיסית:

from transformers import pipeline

# טעינת מודל NLP בסיסי לניתוח סנטימנט
classifier = pipeline("sentiment-analysis")

# ניתוח טקסט פשוט
result = classifier("The Israeli AI ecosystem is incredibly innovative!")
print(f"Result: {result[0]['label']} with score {result[0]['score']:.4f}")

להרחבת הידע מומלץ לבקר במקורות הבאים:

• קראו על יעדי התקציב והתוכניות הממשלתיות ב-אתר תוכנית ה-AI הלאומית של ישראל.
• העמיקו בעולם ה-NLP דרך מאגר המשאבים והספר של פרופ' יואב גולדברג ב-Yoav Goldberg NLP Resources.

הצעד הבא שלך: היכנסו לקישור של Yoav Goldberg NLP Resources, עברו על רשימת המקורות הבסיסיים ל-NLP, ונסו להריץ את אחד ממודלי השפה המקומיים (כמו HeBERT או AlephBERT) על טקסט בעברית באמצעות ספריית Transformers.

Bria AI היא מעבדת בינה מלאכותית יוצרת (GenAI) ישראלית שנוסדה בשנת 2020, ומתמחה בפתרונות ויזואליים ברמת Enterprise. בניגוד למודלים פתוחים או מסחריים אחרים שמאומנים על מידע שנאסף מהאינטרנט ללא אישור (ובכך חושפים חברות לתביעות זכויות יוצרים), Bria בנתה את המודלים שלה מאפס על בסיס למעלה ממיליארד תמונות מורשות (Licensed Data) משותפים מובילים כמו Getty Images, Alamy, Depositphotos ו-Freepik. החברה גייסה 24 מיליון דולר בסבב Series A בפברואר 2024, בהובלת Intel Capital, GFT Ventures ו-Samsung Next.

בעולם העסקי, שימוש ב-Generative AI לייצור תמונות ועיצובים מלווה בחשש משפטי כבד. Bria פותרת את הבעיה הזו מהיסוד באמצעות פטנט ייחודי ל-Creator Attribution (תגמול ליוצרים המקוריים שעל בסיס עבודתם המודל אומן) ומתן Enterprise Legal Indemnification (שיפוי משפטי מלא ללקוחותיה). זה הופך אותה לפתרון הבטוח ביותר (Safe for Legal) עבור מותגים, משרדי פרסום, חברות אופנה ופלטפורמות מסחר אלקטרוני שרוצים לשלב GenAI במוצרים שלהם ללא סיכון משפטי.

הפלטפורמה מציעה גישה גמישה המותאמת למפתחים ולחברות: החל מפתרונות Self-Serve ו-APIs מתקדמים לעריכת תמונות, החלפת רקעים והתאמת מוצרים, ועד למודלים פתוחים למחצה הזמינים ב-Hugging Face. המודלים של Bria מותאמים במיוחד למשימות תעשייתיות כמו ניקוי רקעים, שינוי פרופורציות של תמונות מוצר, ויצירת קמפיינים שיווקיים מותאמים אישית בקנה מידה רחב.

לפניכם דוגמה פשוטה לשימוש במודל הפופולרי והפתוח של Bria להסרת רקע (Background Removal) ישירות מתוך Hugging Face באמצעות פייתון:

import requests
from PIL import Image
from transformers import pipeline

# טעינת מודל הסרת הרקע הרשמי של Bria מ-Hugging Face
pipe = pipeline("image-segmentation", model="briaai/BRIA-RMBG-1.4", trust_remote_code=True)

# הרצת המודל על תמונת קלט
input_image = "input_product.jpg"
result = pipe(input_image)

# שמירת התמונה ללא הרקע (כקובץ PNG עם שקיפות)
result.save("output_no_background.png")

כדי להעמיק ביכולות ובארכיטקטורה האחראית של Bria, מומלץ לבקר ב-Bria AI Platform המציעה התנסות ישירה ב-APIs ובכלים השונים. לקריאה מעמיקה על מודל הרישוי וההגנה המשפטית, מומלץ לעיין ב-Bria Responsible AI page. בנוסף, מפתחים יכולים לחקור את המודלים הזמינים להורדה ישירה ב-Bria models on Hugging Face.

הצעד הבא שלכם: הירשמו ל-Console של Bria, קבלו מפתח API חינמי לניסיון, והריצו סקריפט פייתון פשוט שמחליף רקע של תמונת מוצר (Product Background Generation) באמצעות ה-API הרשמי שלהם. זוהי דרך מצוינת להבין כיצד לשלב יכולות ויזואליות מתקדמות באפליקציה שלכם בצורה מאובטחת וחוקית.