NativeAI

NativeAI ist ein KI Tool für Unternehmen, das als zentrale AI Gateway alle LLM- und Agent-Frameworks verbindet. Per No-Code Workflows, RAG Pipeline und Data Governance lassen sich Modelle, Prompts und Kosten übersichtlich steuern – ideal für Teams, die KI sicher skalieren wollen.

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Funktionen von NativeAI

Bündelt alle LLM- und Agent-Zugriffe über ein einziges Gateway

Verteilt Anfragen per intelligentem Routing zur Kostenersparnis

Verwaltet Prompts versionskontrolliert und mandantenfähig

Bietet Echtzeit-Monitoring für Kosten, Latenz und Auslastung

Erstellt RAG-Pipelines ohne Code aus Dokumenten, Chunks und Vektordatenbank

Integriert beliebige Modelle und Frameworks über offene APIs

Anwendungsfälle von NativeAI

Geeignet für IT-Teams, die viele LLMs zentral verwalten und skalieren wollen

Wenn Nutzer kostenoptimiert zwischen Open-Source- und Cloud-Modellen wechseln möchten

Ideal für Compliance-Abteilungen, die Datenströme auditierbar halten müssen

Hilft Data-Science-Teams, RAG-Anwendungen schnell in Produktion zu bringen

Für Unternehmen, die No-Code Workflows zur Abstimmung zwischen Fachabteilungen nutzen wollen

Wenn externe Partner über ein einheitliches Gateway sicher auf KI-Funktionen zugreifen sollen

FAQ zu NativeAI

QWas genau macht das NativeAI Gateway?

Es fungiert als zentrale Schnittstelle und leitet Anfragen an die passenden LLMs weiter, verwaltet Prompts und dokumentiert Kosten sowie Latenz.

QKann ich eigene oder fine-tuned Modelle einbinden?

Ja, das Gateway unterstützt beliebige Modelle und bietet dafür standardisierte API-Endpunkte.

QWie sieht es mit Datenschutz aus?

NativeAI klassifiziert Daten und Prompts nach Sensibilität und ermöglicht tokenbasierte Zugriffssteuerung inklusive Audit-Logs.

QFallen zusätzliche Kosten für das Routing an?

Das Tool selbst kostet laut Hersteller nicht pro Request; Preise für die Plattform erfragen Sie direkt beim Anbieter.

QMuss man programmieren können?

Nein, Workflows und RAG-Pipelines lassen sich grafisch zusammenstellen; Code ist optional für erweiterte Anpassungen.

QWelche Metriken kann ich auswerten?

Kosten pro Token, durchschnittliche Latenz, Fehlerquoten und Nutzung pro Team oder Projekt.

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