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NativeAI

NativeAIは、複数のAIモデル・エージェントフレームワークを一元的に管理できる統合APIゲートウェイを提供。ノーコードワークフロー、RAGパイプライン、データガバナンス機能により、チーム間の連携とコスト・パフォーマンスの最適化を同時に実現します。
AI統合ゲートウェイマルチモデルルーティングLLMOpsRAGパイプラインノーコードワークフローデータガバナンスAIコスト最適化AI監査・コンプライアンス

NativeAIの機能

複数のAIモデル・エージェントフレームワークを一元的にアクセス&制御できる統合ゲートウェイ
タスクベースで最適モデルに自動振り分け、信頼性向上とコスト削減を両立
クロスベンダーのプロンプト振分け・管理で、ビジネス要件に合わせた最適配信
パフォーマンス・レイテンシ・コストを可視化し、監査・コンプライアンス対応も完備
データ・プロンプトの機密度付与と境界管理で、モデル横断のセキュリティを強化
ワークスペース・プロンプトのバージョン管理とガバナンスポリシーの一括適用
ノーコードでワークフロー設計・運用。KPIダッシュボードですぐに効果検証
エンドツーエンドRAG:データ取得→チャンキング→ベクトル化→DB構築→検索戦略まで
任意のLLM/エージェントフレームワークに共通インターフェースで接続、マルチプラットフォーム対応
カスタムモデル・ファインチューニングもサポート、外部サービスへの公開は一元化して管理

NativeAIの使用例

大規模モデル運用時の集中アクセス管理とコスト最適化
チーム横断でエージェントワークフローをノーコードですぐに本番投入
本番環境で複数モデルにまたがるデータ・プロンプトガバナンスを実行
RAGでリアルタイム洞察・高精度回答を実現
統合APIで外部モデル・ツールをスピード連携
コスト・レイテンシ・文脈精度を比較し最適モデルを自動選択
コード不要でLLM/エージェント/オーケストレーションエンジンのワークフローを設計・比較

NativeAIに関するよくある質問

QNativeAIの「統合ゲートウェイ」とは?

複数のAIモデルやエージェントフレームワークへの入口を一本化し、ルーティング・プロンプト管理・データガバナンスを一括で実行できます。

Q対応モデル・フレームワークは?

任意のLLM・エージェントフレームワークに共通インターフェースで接続可能、マルチプラットフォームを完全サポート。

Qノーコードワークフローの役割は?

直感的なUIでアイデアを即座にワークフロー化し、KPIダッシュボードで効果を数値検証できます。

QRAGパイプラインの構成要素は?

データ取得→チャンキング→ベクトル化→ベクトルDB→検索戦略→評価・実験まで、エンドツーエンドをカバー。

Qデータガバナンス機能を教えて

データ・プロンプトへの機密度付与、監査ログ、コンプライアンス管理、トークンレベルの流出制御を実現。

Qコスト・パフォーマンスの監視は可能?

コスト・レイテンシ・スループットをリアルタイムで可視化。価格プランについては別途お問い合わせください。

Q主な活用シーンは?

大規模モデル運用、チーム横断エージェント開発、リアルタイムRAG検索、コンプライアンス要件を伴う企業向け。

Qセキュリティと境界管理の仕組みは?

データ・プロンプトへの機密度ラベル付与とアクセス制御を組み合わせ、監査・コンプライアンス機能で継続的に検証します。

類似ツール

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