Solix Enterprise AI

Sukurti vieningą valdymo struktūrą su saugumu, RBAC, išsamiu auditu struktūrizuotiems, pusiau struktūrizuotiems ir nestruktūruotiems duomenims, paremtą kilmės duomenimis, katalogavimu ir automatiniu klasifikavimu. Užtikrinti visapusišką duomenų ir procesų stebimumą, užtikrinti atitiktį (pvz., BDAR, HIPAA, NIST/CCPA) ir palaikyti dirbtinio intelekto saugą, apsaugą ir valdymą tiek mokymo, tiek RAG duomenų rinkiniuose.

Tvarkykite dokumentus, PDF failus, vaizdus, ​​vaizdo įrašus ir daiktų interneto signalus kaip aukščiausios klasės duomenų produktus, palaikančius daugiarūšius dirbtinio intelekto naudojimo atvejus (regėjimas + tekstas + kalba). Įgalinkite įmonės lygio paiešką, klasifikavimą ir semantinį praturtinimą nestruktūrizuotuose ištekliuose, kad pagerintumėte aptinkamumą, pakartotinį naudojimą ir kontrolę.

Integruokite generatyvinį dirbtinį intelektą, saugant ir atkuriant vektorių įterpimus, kad galėtumėte naudoti paieškos ir papildymo generavimo (RAG architektūra) technologiją, tuo pačiu metu tikslindami arba papildydami privačius teisės magistrus (LLM) valdomais įmonės duomenimis. Įgalinkite raginimais pagrįstą analizę / verslo analitiką ir multimodalinį intelektą (tekstą, vaizdą, garsą, daiktų internetą), pereidami nuo duomenų paruošimo prie momentinio aktyvinimo, pasitelkdami verslo semantiką ir natūralios kalbos prieigą.

Sukurti išplečiamą, atvirų sistemų metodą, pagrįstą W3C standartais ir debesijos kompiuterijos architektūra, siekiant išvengti priklausomybės nuo tiekėjų ir patentuotų architektūrų, kurių negalima tinkamai paaiškinti, interpretuoti ar valdyti. Atvirojo lentelių formato duomenų bazių lentelės ir atvirų metaduomenų bendrinimas.

Keičiantis dirbtinio intelekto reguliavimo aplinkai, numatoma, kad visose pramonės šakose bus keliami nauji atitikties ir valdymo reikalavimai iš valstijų / vietos, federalinių ir regioninių reguliavimo institucijų bei institucijų.