Red Hat AI を使用してモデルをデータとエージェントに接続する

モデルを顧客関係管理データおよび地域の業績記録に接続します。過去のコンバージョン率と最新の市場情報に基づいて、地域における推奨事項を明確化します。

プライベートネットワーク内のみで稼働する専門的なアシスタントをデプロイします。すべての回答について情報ソースが明記されるため、監査が容易になり、データが監視下から外に出ることは決してありません。

製造仕様に従って、AI をセンサーデータにリンクさせます。文書化された「標準」からプロセスがいつ逸脱したのかを特定し、現場で修正措置を講じられるようにします。 

モデルを使用して、過去の発注書やベンダーとの契約を分析します。新しい見積もりが過去の平均値から逸脱した場合はシステムがフラグを立て、より適正な交渉を可能にします。 

数十年にわたる社内のラボノートや試験結果を照会し、関連する過去の実験を見つけます。これにより、チームは過去の作業を重複して行わずに済みます。 

対応中のチケットを、製品マニュアルや過去の解決事例と照らし合わせます。根拠に基づく、出典付きの回答をサポートチームに提供し、繰り返し発生するトラブルシューティングの時間を削減します。

Red Hat AI と直接統合されている Doclingこのページは、英語でご利用いただけます (日本語 ではご利用いただけません) により、大量のドキュメントのコレクションを大規模に処理しながら、ソースドキュメントから AI 出力までのリネージュとトレーサビリティを維持することができます。  

SDG Hub は、合成データ生成パイプラインを構築するためのフレームワークです。これを活用することで、検証済みで監査可能、かつダウンストリームで安全に利用できる、高品質でドメイン固有のデータセットを作成できます。 

Training Hub は、大規模言語モデル (LLM) のトレーニング、継続学習、および強化学習技術のための、アルゴリズムに特化したインタフェースです。データセット、トレーニング入力、およびモデルの更新に対するガバナンスを提供します。

EvalHub が、AI モデルとアプリケーションをプロダクション環境向けに評価、ベンチマーキング、認証するための、統一されたインタフェースと API を提供します。結果は不変のアセットとして公開されるため、検証可能かつ監査可能な記録となります。

データ駆動型のアプローチに基づく AutoRAG により、手動による試行錯誤のチューニングが排除され、RAG パイプラインの構築と最適化が単純化されます。 

AutoML の機能が、トレーニングからプロダクション運用までの主要なステップを自動化します。モデルの評価、圧縮、およびハードウェアの最適化に役立ちます。

ソースドキュメントから処理済みの出力までの明確なリネージュを維持します。Red Hat AI は、ガバナンスと監査要件、および説明可能性を必要とするソブリン AI イニシアチブをサポートします。 

モデルコンテキストプロトコル (MCP) ゲートウェイにより、エージェントは ID ベースのアクセス制御と組み込みのガードレールを使用して、ライブのエンタープライズデータ、API、およびツールにアクセスできます。カスタムコードは不要です。