借助红帽 AI 实现模型与数据和代理的互联

将模型连接到客户关系管理数据和区域业绩记录，并基于历史转化率和当前市场情报，提出销售区域规划建议。

部署完全在私有网络中运行的专业助手。该助手会为每条回答标注来源，简化审计流程，并确保您的数据始终处于您的监管之下。

按照生产规范关联 AI 与传感器数据。一旦生产流程偏离既定标准，代理即可现场触发整改操作。 

通过模型分析历史采购订单与供应商合同。当新报价偏离历史平均水平时，系统会进行标记，帮助企业更好议价。 

查询历年内部实验记录与测试结果，定位相关历史实验，避免团队重复开展同类工作。 

将实时工单与产品手册和过往解决方案关联起来，为支持团队提供有据可依的答复，减少重复性故障排除工作。

Docling 可与红帽 AI 无缝集成，支持团队规模化处理海量文档，完整留存从原始文档到 AI 输出结果的全链路溯源信息。  

SDG Hub 是用于构建合成数据生成管道的框架，可帮助团队产出高质量、面向特定领域的数据集，这类数据集经过核验、可审计，能安全应用于下游环节。 

Training Hub 是面向大语言模型（LLM）训练、持续学习与强化学习的算法操作界面，可对数据集、训练输入及模型更新流程实施管控。

EvalHub 提供统一界面与 API，可对 AI 模型及应用开展评估、基准测试与生产级认证。所有结果均以不可篡改形式留存，形成可核验、可审计的完整记录。

AutoRAG 采用数据驱动方式简化 RAG 管道的构建和优化过程，告别人工反复试错调优。 

AutoML 功能可自动化完成从模型训练到投产的核心环节，助力开展模型评估、压缩及硬件优化。

完整保留从原始文档到处理结果的全链路溯源记录。红帽 AI 可满足各类主权 AI 项目在治理、审计与可说明性方面的要求。 

借助模型上下文协议（MCP）网关，代理可以安全访问实时企业数据、API 和工具，并通过基于身份的访问控制和内置护栏机制实现有效管控，无需编写定制代码。