Conexão de modelos com dados e agentes usando o Red Hat AI

Conecte os modelos a dados de gestão de relacionamento com clientes e registros de desempenho regional. Apresente recomendações de território com base em taxas históricas de conversão e inteligência de mercado atual.

Implante um assistente especialista que permaneça inteiramente na sua rede privada. Ele cita as fontes de cada resposta, simplificando as auditorias e fazendo com que os dados nunca saiam do seu controle.

Vincule a IA a dados de sensores conforme as especificações do fabricante. Identifique quando um processo se desviar do "padrão" documentado e permita que os agentes acionem correções. 

Use modelos para analisar antigos pedidos de compra e contratos com fornecedores. O sistema cria um alerta quando as novas cotações se desviam das médias históricas, possibilitando melhores negociações. 

Consulte décadas de notas internas de laboratório e resultados de testes para encontrar experimentos históricos relevantes e evitar que as equipes repitam trabalhos anteriores. 

Conecte tickets de suporte em tempo real aos manuais das soluções e resoluções anteriores. Ofereça às equipes de suporte respostas contextualizadas e referenciadas que reduzem o tempo de resolução de problemas repetitivos.

O Docling se integra diretamente ao Red Hat AI e permite que as equipes processem grandes coleções de documentos em escala, preservando a linhagem e a rastreabilidade dos documentos de origem até as saídas de IA.  

O SDG Hub é um framework para construir pipelines de geração de dados sintéticos. Ela ajuda as equipes a produzir conjuntos de dados especializados e de alta qualidade, validados, auditáveis e seguros​​ para uso downstream.  

O Training Hub é uma interface voltada para os algoritmos de treinamento de Large Language Models (LLMs), aprendizado contínuo e técnicas de aprendizado por reforço. Ele oferece governança sobre conjuntos de dados, entradas de treinamento e atualizações de modelos.

O EvalHub oferece uma interface e API unificadas para avaliar, comparar e certificar seus modelos e aplicações de IA para produção. Os resultados são publicados como ativos imutáveis, o que gera um registro verificável e auditável.

O AutoRAG simplifica a construção e otimização de pipelines de RAG com uma abordagem orientada a dados que substitui o ajuste manual por tentativa e erro. 

Os recursos do AutoML automatizam etapas importantes, do treinamento à produção. Ele ajuda na avaliação de modelos, na compressão e na otimização do hardware.

Mantenha uma linhagem rastreável dos documentos de origem até a saída processada. O Red Hat AI oferece suporte a iniciativas de IA soberana com requisitos de governança, auditoria e explicabilidade. 

O gateway Model Context Protocol (MCP) permite que os agentes acessem dados empresariais em tempo real, APIs e ferramentas com controle de acesso baseado em identidade e salvaguardas integradas. Não é necessário código personalizado.