Saltar al contenido

La plataforma

respuestas confiables y agentes de IA.

Convierte los datos de tu empresa en respuestas precisas y agentes de IA que resuelven tareas reales, con guardrails y registros integrados. Empieza hoy con nuestro SaaS o usa NeuralSeek en tu propia infraestructura.

Cómo funciona

Los guardrails, la elección de modelos y las opciones de implementación vienen incluidos. Actívalos y ajústalos a lo que necesitas.

  • Guardrails en cada llamada

    Los guardrails integrados revisan cada pregunta y cada respuesta. Las mismas reglas se aplican a una ventana de chat, a una llamada a la API o a un agente programado.

  • Usa los modelos que elijas

    Agrega un modelo o varios, y NeuralSeek reparte la carga entre ellos. Elige qué tareas hace cada modelo. Tus datos, tus guardrails y tus aplicaciones se quedan donde están.

  • Funciona donde lo necesites

    Usa nuestro SaaS o instala NeuralSeek en tu propia cuenta en la nube, en tu clúster de OpenShift o en tu propio hardware, en un entorno totalmente aislado y sin conexión a internet. Los guardrails y las funciones son los mismos en todas partes.

Qué incluye

Todo lo que necesitas para crear con IA

Cada parte funciona con las demás. Un guardrail que defines para las respuestas también se aplica cuando un agente las usa, sin importar qué modelo responda ni dónde se ejecute.

  • Seek: respuestas a partir de tus datos

    Respuestas tomadas de tus propios documentos, con puntuaciones de confianza y cobertura, y con los pasajes de origen resaltados. La búsqueda avanzada y una caché de respuestas aprobadas vienen integradas.

    console › seek
    Una respuesta en la consola de NeuralSeek con sus pasajes de origen resaltados, junto al panel de la sesión y una tabla con las lecturas de coincidencia, confianza y cobertura.
  • mAIstro: agentes de IA

    Crea agentes de varios pasos en un editor visual o en código con NTL, el lenguaje de plantillas de NeuralSeek. Elige un modelo para cada paso, crea ramas según los resultados, ejecuta pasos en paralelo y programa agentes para que se ejecuten solos.

    console › maistro › agent editor
    El editor de agentes de mAIstro: un grafo de nodos que va de una búsqueda de mensajes, pasando por la eliminación de datos personales y una verificación de protección, a un par de planificación y acción con un LLM y una salida de presentación, con la biblioteca de funciones al lado.
  • Guardrails

    Cientos de guardrails revisan las preguntas al entrar y verifican las respuestas al salir. Configúralos por tema y ejecuta pruebas de red team en tus propios agentes cuando quieras.

    console › neural config › guardrails
    El panel de guardrails de Neural Config, con pestañas que van de la puntuación semántica, prompt injection, datos personales y lenguaje ofensivo a la gobernanza personalizada, abierto en Min Confidence: un control deslizante de umbral, un agente de mensaje personalizado y una respuesta alternativa.
  • Gobernanza

    Un registro de todo lo que se ejecutó: puntuaciones de las respuestas en el tiempo, ejecuciones de agentes con sus tiempos y un registro de cambios de tu configuración que te permite revertirlos.

    console › governance › overview
    La vista general de Governance: indicadores de confianza semántica, resolución de preguntas, tasa de bloqueo de odio, abuso y lenguaje ofensivo, riesgo de prompt injection y preguntas con datos personales, en un rango de fechas elegido.
  • Conectores

    Nodos listos para usar con tus bases de datos, tu almacenamiento de archivos, tu búsqueda y tus bibliotecas de documentos. Cada uno es un paso dentro de un agente, y cualquier agente se puede llamar por REST o como herramienta MCP.

    console › maistro › function library
    Tarjetas de conectores de la biblioteca de funciones de mAIstro en una cuadrícula: nodos de bases de datos, búsqueda, almacenamiento de archivos y bibliotecas de documentos, cada uno con una descripción de una línea y un control de configuración.
  • Usa cualquier modelo

    Agrega un LLM eligiendo una plataforma y un modelo, y revisa de antemano qué funciones admite. Agrega varios y NeuralSeek reparte la carga. Cambiar de modelo es solo cuestión de configuración.

    console › neural config › add an llm
    El cuadro para agregar un LLM: OpenAI elegido como plataforma y GPT-4o como modelo, junto a las notas del modelo, incluida la única función que no admite.
  • Implementación

    Un solo contenedor con todo lo anterior. Empieza con nuestro SaaS, compra en los marketplaces de AWS, Azure o IBM Cloud, usa NeuralSeek en IBM Fusion o instálalo en tu propio OpenShift o Kubernetes, en un entorno totalmente aislado si lo necesitas.

Preguntas frecuentes

Lo que los equipos suelen preguntar antes de empezar.

  1. ¿En qué se diferencia de una configuración básica de RAG?

    La recuperación es solo una parte. NeuralSeek agrega verificaciones en cada llamada, un registro completo de cada respuesta que puedes consultar meses después, agentes que siguen funcionando cuando cambias de modelo e implementación dentro de tu propio entorno.

  2. ¿Esto nos ata a un solo proveedor de modelos?

    No. Tú eliges qué tareas hace cada modelo, eliges un modelo para cada paso de un agente y puedes indicar otro modelo para una sola llamada a la API. Cambiar cualquiera de ellos es solo cuestión de configuración.

  3. Ya tenemos un proveedor de modelos y una base de datos vectorial. ¿Dónde encaja esto?

    Funciona sobre los dos. Usa las claves de tu propio proveedor y conecta NeuralSeek a la búsqueda que ya usas. NeuralSeek agrega verificaciones de que cada respuesta se basa en tus fuentes, guardrails, agentes y un registro de auditoría completo.

Empieza hoy a crear con NeuralSeek.

Regístrate en línea y empieza con una prueba de dos semanas, o habla con un experto de NeuralSeek sobre cómo usar NeuralSeek en tu propia nube.