Conecta los modelos con los datos y los agentes mediante la ayuda de Red Hat AI

Conecta los modelos con los datos de gestión de las relaciones con los clientes y los registros de rendimiento regionales. Obtén recomendaciones de territorio en función de las tasas de conversión históricas y la información del mercado actual.

Implementa un asistente experto que se ejecuta solo dentro de tu red privada y cita las fuentes de cada respuesta, lo que permite que las auditorías sean sencillas y garantiza que los datos nunca se escapen de tu supervisión.

Vincula la inteligencia artificial con los datos de los sensores de acuerdo con las especificaciones de fabricación. Identifica cuándo un proceso se desvía del estándar documentado y permite que los agentes activen las correcciones en el lugar. 

Utiliza modelos para analizar las órdenes de compra y los contratos con proveedores anteriores. El sistema crea una alerta cuando los nuevos importes se desvían de los promedios históricos, lo que permite efectuar mejores negociaciones. 

Consulta décadas de notas internas de laboratorio y resultados de ensayos para encontrar experimentos históricos pertinentes y evitar que los equipos dupliquen trabajos que ya se realizaron. 

Vincula las solicitudes de seguimiento de incidentes en vivo con los manuales de productos y las resoluciones pasadas. Proporciona a los equipos de soporte respuestas fundamentadas y con referencias que reduzcan el tiempo dedicado a la resolución repetitiva de problemas.

DoclingPágina disponible en Inglés (Español no está disponible) se integra directamente en Red Hat AI, lo que permite que los equipos procesen grandes conjuntos de documentos según sea necesario, sin perder el linaje ni la rastreabilidad desde los documentos fuente hasta los resultados de la inteligencia artificial.  

SDG Hub es un marco para la creación de procesos de generación de datos sintéticos. Permite que los equipos produzcan conjuntos de datos de alta calidad para dominios específicos que puedan validarse, auditarse y usarse en flujos de trabajo downstream de manera segura.  

Training Hub es una interfaz centrada en los algoritmos para el entrenamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), el aprendizaje permanente y las técnicas de aprendizaje por refuerzo. Brinda control sobre los conjuntos de datos, los datos de entrada para el entrenamiento y las actualizaciones de los modelos.

EvalHub ofrece una interfaz y una API unificadas para evaluar, comparar y certificar los modelos y las aplicaciones de inteligencia artificial para la producción. Los resultados se publican como recursos inmutables, lo que te proporciona un registro verificable y auditable.

AutoRAG simplifica la construcción y la optimización de canales de RAG con un enfoque basado en los datos que remplaza el perfeccionamiento manual de prueba y error. 

Las funciones de AutoML automatizan los pasos principales desde el entrenamiento hasta la producción. Ayuda con la evaluación de los modelos, la compresión y la optimización del hardware.

Mantén una conexión clara entre los documentos fuente y los resultados procesados. Red Hat AI admite las iniciativas de inteligencia artificial soberana que exigen requisitos de control y auditoría, así como explicabilidad. 

La puerta de enlace del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) permite que los agentes accedan de inmediato a los datos, las API y las herramientas empresariales con control de acceso basado en identidades y medidas de seguridad integradas, sin necesidad de escribir código personalizado.