Siirry pääsisältöön
TietojaOta yhteyttä

Tekoälyn datayhteydet

Yhdistä tekoäly yritystietoihin

Tarjoa malleille, agenteille ja tekoälysovelluksille hallittu pääsy reaaliaikaiseen yritystietoon sovellusrajapintojen (API), MCP-integraation sekä itsenäisen, yhtenäisen semanttisen kerroksen kautta.

Pyydä esittelyPyydä hinnoittelu

ONGELMA

Tekoäly vaatii säänneltyä pääsyä dataan

Mallin liittäminen tietokantaan on helppoa. Tuotantokäytössä tarvitaan liiketoimintakonteksti, käyttöoikeudet ja hallitut kyselypolut, ennen kuin tekoäly pääsee koskettamaan yritysjärjestelmiä.

Tietojen turvallinen käyttö

Insinöörit voivat liittää mallin tietokantaan, mutta tuotantokäyttö on eri asia. Agenttien on saatava konteksti, käyttöoikeudet ja hallitut kyselyreitit ennen kuin ne pääsevät käsiksi yritysjärjestelmiin. Ilman tätä kerrosta jokainen integraatio muodostaa räätälöidyn riskipinnan.

Sama logiikka

Tekoälyavustajat, sisäiset sovellukset, upotetut työnkulut ja asiakaspalvelijoiden työkalut hakevat tietoja eri tavoin. Kun jokaisella on omat määritelmänsä ja käyttöoikeutensa, sama kysymys tuottaa erilaisia vastauksia. Tilanne pahenee entisestään, kun uusia tekoälytyökaluja tulee markkinoille.

Ohita uudistettu hallintomalli

Tiimit voivat käyttää kuukausia todennuksen, käyttöoikeuksien, mittarilogiikan, kyselyjen validoinnin, tapahtumalokien ja liitäntöjen kehittämiseen, ennen kuin tekoäly on valmis tuotantokäyttöön. Tämä työ on tärkeää, mutta se ei juurikaan erota palvelua kilpailijoista. Nopein tie on hallittu alusta, jonka päälle rakentaa.

Pyydä välitön esittely

MITEN SE TOIMII

Tarjotaan tekoälylle hallittu tietopolku

Tekoälysovellukset tarvitsevat muutakin kuin yhteysmerkkijonon. Simba Intelligence tarjoaa kehittäjille riippumattoman, yhtenäisen semanttisen kerroksen, joka yhdistää tekoälypyynnöt hyväksyttyyn liiketoimintalogiikkaan, käyttöoikeuksiin ja reaaliaikaiseen dataan ennen kyselyn suorittamista.

API-pohjainen pääsy

Yhdistä tekoälysovellukset ja sisäiset työkalut hallittuun yritystietoon hallittujen käyttöoikeusmallien avulla.

MCP-integraatio

Tarjotaan tuetuille tekoälytyökaluille ja -agenteille hallittu tapa löytää, hakea ja käyttää yritystietoja.

Semanttinen liiketoimintalogiikka

Sovelletaan hyväksyttyjä mittareita, suhteita, hierarkioita ja toimialueen sääntöjä ennen kuin tekoälyjärjestelmät vastaanottavat tietoja.

Lupia huomioivat kyselyt

Sovelletaan käyttäjä-, rooli-, vuokralais-, rivi- ja sarakekohtaisia rajoituksia, kun tekoälyjärjestelmät pyytävät yritystietoja.

Mallin konfigurointi

Määritä tietolähteiden ja kyselytyönkulkujen mallivaihtoehdot Vertex AI:ssa, Azure OpenAI:ssa ja Bedrockissa.

Tarkastettavissa oleva toteutus

Tarkista kyselypolut, lähdekoodin logiikka ja suorituskonteksti, jotta tekoälyn tietojen käyttöä voidaan tarkistaa.

Pyydä välitön esittely

MIKSI ME

Tekoälyn käyttö ilman hauraita putkistoja

Tarjoa tekoälyinsinööreille hallittu alusta, jonka pohjalta he voivat kehittää sovelluksia, yksi yhteinen semanttinen polku useiden työkalujen välillä sekä itse hallitsemasi käyttöönotto, mukaan lukien paikallinen ja hybridi-käyttöönotto.

Suunniteltu tekoälyinsinööreille

Suora pääsy tietokantaan aiheuttaa nopeasti hallintoon, tietoturvaan ja ylläpitoon liittyviä ongelmia. Tarjoa insinööreille säännelty kerros, jotta agentit voivat käyttää tietoja ohittamatta valvontamekanismeja.

Yksi kerros monille työkaluille

Tekoälyn käyttöönotto ei yleensä rajoitu yhteen avustajaan. Tarjoa tiimeille yhteinen semanttinen taso malleille, agenteille ja työnkulkuille, jotta kaikki toimivat samojen määritelmien ja käyttöoikeuksien pohjalta.

Käyttöönotto, jota hallitset itse

Tekoälyn tietojen käyttö ei saisi pakottaa käyttämään yksinomaan pilvipohjaista mallia. Tukea tulisi tarjota paikallisille järjestelmille, yksityisille pilvipalveluille ja hybridiratkaisuille, mikä on tärkeää sääntelyn alaisille tiimeille, jotka tarvitsevat infrastruktuurin hallintaa.

Mikä tekoälyn kehityspolku on valmis tuotantokäyttöön?

Tiimeillä on useita tapoja yhdistää tekoäly dataan. Ero on siinä, haetaanko vain kontekstia vai sovelletaanko samalla hallittuja määritelmiä, käyttöoikeuksia ja jäljitettävyyttä.
OminaisuusSimba IntelligenceRag/VectorSuora DB/MCP
Reaaliaikainen pääsy jäsenneltyihin tietoihin
Hyväksytyt mittayksikköjen määritelmät
Lupia huomioivat kyselyt
Hallittu SQL-komentojen suoritus
API- ja MCP-käyttöoikeudet
Mallin valinta työnkulun mukaan
Paikallinen tai hybridi

Usein kysytyt kysymykset

Kenelle AI Data Access on tarkoitettu?

Tekoälyinsinöörit, dataympäristötiimit, sovellusryhmät ja tuotekehittäjät, jotka yhdistävät malleja, agentteja tai tekoälysovelluksia yritystietoihin. Nämä tiimit tarvitsevat muutakin kuin pelkkää tietokantayhteyttä. He tarvitsevat hallittua pääsyä, jossa noudatetaan määritelmiä, käyttöoikeuksia ja tuotantokontrollia.

Mitä tekoälyn tietojen saatavuus tarkoittaa?

Tarjotaan tekoälyjärjestelmille hallittu tapa löytää, hakea ja käyttää yritystietoja. Tavoitteena ei ole paljastaa raakatietokantoja suoraan mallille. Tavoitteena on ohjata tekoälypyyntöjä hyväksytyn liiketoimintalogiikan, käyttöoikeuksien ja reaaliaikaisen tietojen käytön kautta.

Miten tämä eroaa LLM:n liittämisestä suoraan tietokantaan?

Suora yhteys saattaa toimia prototyypissä, mutta se ei ratkaise hallinnointia, käyttöoikeuksia, liiketoimintamääritelmiä, jäljitettävyyttä tai kyselyjen hallintaa koskevia kysymyksiä. Simba Intelligence toimii tekoälyjärjestelmien ja datan välissä, joten pyynnöt tulkitaan ja hallitaan. Tuotantokäytössä oleva tekoäly tarvitsee pääsykerroksen, ei pelkästään yhteyttä.

Tukeehan tämä Agents- ja MCP-palveluita?

Kyllä. Simba Intelligence tukee API- ja MCP-käyttötapoja, joiden avulla tekoälytyökalut, agentit ja sovellukset voidaan liittää hallinnoituihin tietoihin. Kehittäjät voivat tarjota tietotoimintoja ilman, että jokaiselle agentille annetaan suora pääsy lähdejärjestelmiin. Agentit käyttävät tietoja ilman, että niillä on hallussaan pääsysääntöjä.

Miten käyttöoikeuksia valvotaan?

Käyttöoikeudet on määritettävä ennen kuin kysely palauttaa tietoja tekoälyjärjestelmälle. Simba Intelligence voi soveltaa käyttäjä-, rooli-, vuokralais-, rivi- ja sarakekohtaisia rajoituksia osana hallittua pääsyreittiä. Tekoälyn tietojen käyttöoikeuksien on noudatettava samoja rajoituksia kuin muuallakin yrityksessä.

Voivatko useat tekoälytyökalut käyttää samaa datalogiikkaa?

Kyllä. Itsenäinen, yhtenäinen semanttinen kerros auttaa malleja, agentteja, sovelluksia ja avustajia toimimaan samojen määritelmien ja sääntöjen pohjalta, mikä vähentää riskiä siitä, että eri työkalut tulkitsevat keskeisiä mittareita eri tavoin. Yksi hallittu kerros helpottaa tekoälyn käyttöönoton laajentamista.

Voimmeko valita, mitä LLM-mallia käytetään?

Kyllä. Simba Intelligence tukee tietolähde- ja kyselyagentin mallien konfigurointia, joten tiimit voivat säätää työnkulun eri osia erikseen. Nykyisissä ohjeissa viitataan Google Vertex AI:hin, Azure OpenAI:hin ja AWS Bedrockiin. Tasapainota nopeus, tarkkuus, luotettavuus ja kustannukset työkuormittain.

Voiko tätä käyttää paikallisesti tai yksityisessä ympäristössä?

Kyllä. Simba Intelligence on suunniteltu paikalliseen käyttöön, yksityiseen pilvipalveluun ja hybridi-käyttöön, joten tiimit voivat sovittaa tekoälyn datan käytön sijainti-, infrastruktuuri- ja käytäntövaatimuksiin. Se sopii erinomaisesti säännellyihin ympäristöihin ja kaikille tiimeille, jotka haluavat välttää pelkästään pilvipohjaiseen tekoälyyn perustuvaa riippuvuutta.

Korvaako tämä nykyisen tietojärjestelmäkokonaisuutemme?

Ei. Se tarjoaa tekoälyjärjestelmille hallitun pääsyn tietoihin koko yritysympäristössä ilman, että jokainen tietovarasto, sovellus, analytiikkakerros tai integraatio joudutaan korvaamaan. Se luo tekoälylle hallitun pääsyreitin niiden järjestelmien päälle, joihin jo luotatte.

Mitä tiimien tulisi suunnitella ennen tekoälyn liittämistä yritystietoihin?

Aloita niistä tietodomeneista, joihin tekoälyn tulisi päästä käsiksi, mittareista, joiden määritelmät on hyväksyttävä, käyttöoikeuksista, jotka on otettava käyttöön, sekä ympäristöistä, joissa tekoälyn on toimittava. Päätä sitten, mitkä työkalut tai agentit tarvitsevat pääsyn ensimmäisinä. Parhaat projektit alkavat hallinnon ja kehittäjien käyttökokemuksen yhdistämisestä.