Plateforme d'IA d'entreprise
Rayon est la plateforme d'IA d'entreprise de Niadad, qui fournit la mise à disposition des modèles, des pipelines RAG, l'orchestration des LLM, le MLOps et un environnement d'exécution des agents.
- Intelligence
- Niadad
- En développement
Problématique
Les organisations construisent l'IA sous forme de projets expérimentaux dispersés, et chaque équipe assemble sa propre infrastructure à partir de zéro. Connecter les modèles aux données internes, contrôler les accès et surveiller la qualité des réponses en production reste difficile, et le travail n'atteint jamais l'exploitation.
Vue d'ensemble de la plateforme
Rayon est la couche d'IA de Niadad : elle héberge les modèles de langage et d'apprentissage automatique, les relie aux connaissances de l'organisation par le RAG et gère l'environnement d'exécution des agents. Les équipes se concentrent sur le cas d'usage plutôt que de reconstruire l'infrastructure, et chaque modèle et chaque flux est exposé avec audit et mesure de l'utilisation.
Capacités clés
Mise à disposition des modèles
Héberge et versionne les modèles de langage et d'apprentissage automatique derrière une API unique et cohérente.
RAG et connaissances de l'organisation
Indexe les documents et données internes afin que les réponses s'appuient sur les propres sources de l'organisation.
Orchestration des LLM
Définit des chaînes de prompts, d'outils et de modèles sous forme de flux gérés et observables.
MLOps
Réunit l'entraînement, l'évaluation, le déploiement et la supervision des modèles dans un cycle reproductible.
Environnement d'exécution des agents
Exécute les agents avec des outils, une mémoire et des limites d'accès définis.
Gouvernance et observabilité
La mesure de l'utilisation, les pistes d'audit et les garde-fous sur les contenus maintiennent l'usage de l'IA sous contrôle.
Architecture
Couche de mise à disposition des modèles avec versionnage
Base vectorielle et pipeline de recherche
Moteur d'orchestration des flux et des outils
Environnement d'exécution des agents avec mémoire et outils
Pipeline MLOps : entraînement, évaluation, déploiement
Garde-fous, audit et mesure de l'utilisation
Intégrations
Cas d'usage
Plateformes associées
Construisons ensemble.
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