Connecter les modèles aux données et agents avec Red Hat AI

Connectez les modèles aux données sur la gestion de la relation client et aux dossiers de performances régionales. Dégagez des recommandations territoriales en fonction des taux historiques de conversion et des renseignements actuels sur le marché.

Déployez un assistant spécialisé qui ne sort jamais de votre réseau privé. Il indique les sources de chacune de ses réponses, ce qui facilite les audits et vous permet de superviser en permanence les données.

Associez l'IA aux données des capteurs, conformément aux caractéristiques de fabrication. Identifiez les écarts des processus par rapport aux normes documentées et laissez les agents déclencher des mesures de correction sur place. 

Utilisez des modèles pour analyser les anciens bons de commande et les contrats avec les fournisseurs. En cas d'anomalies dans les nouveaux devis, le système les signale et facilite ainsi les négociations. 

Appuyez-vous sur les notes internes des laboratoires et les résultats de tests des années précédentes pour retrouver la trace d'expériences pertinentes qui vous éviteront d'effectuer à nouveau les mêmes tâches. 

Reliez les tickets ouverts en direct aux manuels des produits et aux anciens problèmes résolus. Les équipes d'assistance auront ainsi à leur disposition des réponses citées et contextualisées qui leur permettront de résoudre plus rapidement les problèmes répétitifs.

L'outil DoclingPage affichée en Anglais (Français non disponible) s'intègre directement à Red Hat AI. Il permet aux équipes de traiter d'importants volumes de documents à grande échelle, tout en préservant l'origine et la traçabilité depuis le document source jusqu'au résultat généré par l'IA.  

Le framework SDG Hub permet de concevoir des pipelines de génération de données synthétiques. Les équipes peuvent s'en servir pour produire des ensembles de données de qualité et propres à un domaine, qui sont validés, auditables et utilisables en aval en toute sécurité.  

L'interface algorithmique Training Hub s'utilise pour appliquer les techniques d'entraînement, d'apprentissage continu et d'apprentissage par renforcement aux grands modèles de langage. Elle permet de contrôler les ensembles de données, les données d'entrée utilisées pour l'entraînement ainsi que les mises à jour des modèles.

L'interface unifiée EvalHub et son API permettent d'évaluer, de tester et de certifier les modèles et applications d'IA pour la production. Publiés sous forme de ressources immuables, les résultats servent d'enregistrement vérifiable et auditable.

L'interface AutoRAG simplifie la conception et l'optimisation des pipelines de RAG selon une approche basée sur les données, qui vient remplacer le réglage manuel par tâtonnements. 

Les fonctionnalités AutoML automatisent les étapes essentielles, de l'entraînement à la production. Elles facilitent l'évaluation des modèles, leur compression et l'optimisation du matériel.

Suivez avec précision l'origine des données, depuis les documents sources jusqu'au résultat. Les solutions Red Hat AI soutiennent les projets d'IA souveraine soumis à des exigences de gouvernance, d'audit et d'explicabilité. 

La passerelle MCP (Model Context Protocol) permet d'établir le contrôle d'accès basé sur les identités et des mesures de sécurité pour mettre en temps réel les données, API et outils de votre entreprise à la disposition des agents. Vous n'avez pas besoin de rédiger votre propre code.