Red Hat AI를 통한 모델과 데이터, 에이전트의 연결

모델을 고객 관계 관리 데이터 및 지역별 성과 기록에 연결합니다. 과거 전환율과 최신 시장 인텔리전스를 기반으로 영업 지역 추천 사항을 제시합니다.

프라이빗 네트워크 안에서만 작동하는 전문 어시스턴트를 배포합니다. 이 어시스턴트는 모든 응답에 출처를 인용하므로 감사를 간소화하고, 데이터가 관리 범위를 벗어나지 않도록 보장합니다.

제조 사양에 따라 AI를 센서 데이터와 연결합니다. 프로세스가 문서화된 '표준'에서 벗어나는 시점을 식별하고, 에이전트가 현장에서 수정 조치를 트리거할 수 있게 합니다. 

모델을 사용하여 과거 구매 주문과 벤더 계약을 분석합니다. 새 견적이 과거 평균에서 벗어나는 경우 시스템이 플래그를 생성하여 더 나은 협상을 지원합니다. 

수십 년간 축적된 내부 연구 노트와 시험 결과를 쿼리하여 관련된 과거 실험을 찾고, 팀이 과거 작업을 중복 수행하지 않도록 방지합니다. 

실시간 티켓을 제품 매뉴얼 및 과거 해결 사례와 연결합니다. 지원 팀에 근거와 출처가 명확한 답변을 제공하여 반복적인 트러블슈팅에 걸리는 시간을 줄입니다.

Docling은 Red Hat AI와 직접 통합되어 팀이 대규모 문서 컬렉션을 규모에 맞게 처리할 수 있도록 지원합니다. 또한 소스 문서부터 AI 출력에 이르기까지 계보와 추적성을 유지할 수 있습니다.  

SDG Hub는 합성 데이터 생성 파이프라인을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 팀이 다운스트림에서 안전하게 사용할 수 있으며 검증과 감사가 가능한 도메인별 고품질 데이터세트를 생성하도록 지원합니다.  

Training Hub는 대규모 언어 모델(LLM) 학습, 지속 학습, 강화 학습 기술을 위한 알고리즘 중심 인터페이스입니다. 데이터세트, 학습 입력값, 모델 업데이트에 대한 거버넌스를 제공합니다.

EvalHub는 프로덕션용 AI 모델과 애플리케이션을 평가, 벤치마킹, 인증할 수 있는 통합 인터페이스와 API를 제공합니다. 결과가 변경 불가능한 자산의 형태로 게시되기 때문에 검증 및 감사가 가능한 기록을 확보할 수 있습니다.

AutoRAG는 수동 시행착오 기반 튜닝을 대체하는 데이터 기반 접근 방식으로 RAG 파이프라인의 구축과 최적화를 간소화합니다. 

AutoML 기능은 학습부터 프로덕션까지 주요 단계를 자동화합니다. 모델 평가, 압축, 하드웨어 최적화에 도움이 됩니다.

소스 문서부터 처리된 출력에 이르기까지 명확한 계보를 유지합니다. Red Hat AI는 거버넌스와 감사 요구 사항은 물론 설명 가능성(explainability)이 필요한 소버린 AI 이니셔티브를 지원합니다. 

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 게이트웨이를 사용하면 에이전트가 Identity 기반 액세스 제어와 기본 제공 가드레일을 통해 실시간 엔터프라이즈 데이터, API, 툴에 접근할 수 있습니다. 사용자 정의 코드는 필요하지 않습니다.