Solix Enterprise AI

Magtatag ng pinag-isang tela ng pamamahala na may seguridad, RBAC, komprehensibong pag-audit sa mga structured, semi-structured at unstructured na data, na sinusuportahan ng lineage, cataloging, at auto-classification. Magtatag ng end-to-end na observability sa data at mga proseso, isagawa ang pagsunod (hal., GDPR, HIPAA, NIST/CCPA) at suportahan ang kaligtasan at seguridad at pamamahala ng AI sa parehong mga dataset ng pagsasanay at RAG.

Pamahalaan ang mga dokumento, PDF, larawan, video, at IoT signal bilang mga first-class na produkto ng data para suportahan ang multimodal AI use cases (vision + text + speech). I-enable ang paghahanap sa enterprise, pag-uuri, at pagpapayaman ng semantiko sa mga hindi nakaayos na asset para mapahusay ang pagkatuklas, paggamit muli, at kontrol.

Isama ang generative AI sa pamamagitan ng pag-iimbak at pagkuha ng mga vector embeddings sa power retrieval-augmented generation (RAG architecture) habang pini-fine-tune o dinadagdagan ang mga pribadong LLM gamit ang pinamamahalaang data ng enterprise. I-enable ang prompt-based analytics/BI at multimodal intelligence (text, image, audio, IoT) sa pamamagitan ng paglipat mula sa paghahanda ng data tungo sa on-the-fly activation na gumagamit ng mga semantika ng negosyo at natural-language access.

Magtatag ng extensible, open system approach batay sa mga pamantayan ng W3C at cloud native computing architecture para maiwasan ang vendor lock-in at proprietary architecture na hindi maipaliwanag, mabigyang-kahulugan, o mapamahalaan nang maayos. Buksan ang Table Format ng mga talahanayan ng database at Buksan ang pagbabahagi ng Metadata.

Habang umuunlad ang kapaligiran ng regulasyon ng AI, ang mga bagong kinakailangan sa pagsunod at pamamahala sa lahat ng industriya ay inaasahan mula sa mga regulator at awtoridad ng estado/lokal, pederal at rehiyonal.