NativeAI

NativeAI offre une passerelle IA unique qui centralise l’accès et le contrôle de plusieurs modèles et frameworks d’agents. Grâce à des workflows No-Code, des pipelines RAG et une gouvernance des données, l’entreprise coordonne ses équipes tout en maîtrisant coûts et performances.

Note:

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Fonctionnalités de NativeAI

Passerelle unique centralisant l’accès et la gouvernance des modèles et frameworks d’agents.

Routage multi-modèles par tâche pour haute disponibilité et optimisation des coûts.

Routage et gestion des prompts cross-fournisseurs, ajustés aux besoins métiers.

Observabilité complète : monitoring des performances, latence, coûts, audit et conformité.

Classification de la sensibilité des données et des prompts, renforçant la sécurité inter-modèles.

Espaces de travail, versioning des prompts et application des politiques de gouvernance.

Création de workflows No-Code, passage rapide de l’idée à la production avec KPIs comparatifs.

Pipeline RAG clé en main : ingestion, chunking, vectorisation, base vectorielle et stratégies de recherche.

Intégration transparente avec tout framework LLM/Agent, interface unique et cohérence cross-plateforme.

Composant AI Gateway exposé comme point d’entrée unique, support des modèles personnalisés/fine-tuned et extensible.

Cas d'usage de NativeAI

Ordonnancement à grande échelle des modèles avec contrôle d’accès centralisé et gestion des coûts.

Développement collaboratif de workflows d’agents via No-Code pour déploiement rapide.

Gouvernance des données et des prompts en production sur plusieurs modèles.

Insights en temps réel et réponses haute précision via RAG.

Exposition d’APIs via la passerelle unique pour connecter modèles et outils externes rapidement.

Comparaison des coûts, latence et adéquation contextuelle pour choisir le meilleur modèle.

Conception sans code, gestion et benchmark de workflows LLM/Agent et moteurs d’orchestration.

FAQ sur NativeAI

QQu’est-ce que la passerelle unique de NativeAI ?

C’est un point d’entrée unique gérant le routage multi-modèles, les prompts, la gouvernance des données et des processus.

QQuels modèles et frameworks NativeAI prend-il en charge ?

Intégration transparente avec tout framework LLM/Agent, garantissant une cohérence cross-plateforme.

QRôle des workflows No-Code dans NativeAI ?

Ils permettent de concevoir et gérer des workflows sans code, d’accélérer la mise en production et de disposer de KPIs comparatifs.

QÉléments clés du pipeline RAG dans NativeAI ?

Ingestion des sources, chunking, vectorisation, base vectorielle, stratégies de recherche, évaluation et expérimentation.

QQuelles capacités de gouvernance des données ?

Gouvernance, audit et conformité des données et prompts, avec contrôle des flux au niveau token et marquage de sensibilité.

QMonitoring des coûts et performances disponible ?

Oui, la plateforme surveille coûts, performances et latence pour renforcer l’observabilité ; tarifs non communiqués.

QCas d’usage typiques de NativeAI ?

Grandes infrastructures de modèles, collaboration cross-fonctionnelle, workflows d’agents et conformité réglementaire.

QComment NativeAI assure-t-il la sécurité et les règles de frontière ?

Marquage et classification de la sensibilité des données et prompts, audit et conformité intégrés à la gouvernance et au monitoring.

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