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A plataforma

respostas confiáveis e agentes de IA.

Transforme os dados da sua empresa em respostas precisas e agentes de IA que resolvem tarefas reais, com guardrails e logs integrados. Comece hoje com o nosso SaaS ou use o NeuralSeek na sua própria infraestrutura.

Como funciona

Os guardrails, a escolha de modelos e as opções de implantação já vêm incluídos. Ative e ajuste cada um conforme a sua necessidade.

  • Guardrails em cada chamada

    Os guardrails integrados verificam cada pergunta e cada resposta. As mesmas regras valem para uma janela de chat, uma chamada à API ou um agente agendado.

  • Use os modelos que você escolher

    Adicione um modelo ou vários, e o NeuralSeek distribui a carga entre eles. Escolha as tarefas de cada modelo. Seus dados, guardrails e aplicativos continuam onde estão.

  • Funciona onde você precisa

    Use o nosso SaaS ou instale o NeuralSeek na sua própria conta na nuvem, no seu cluster OpenShift ou no seu próprio hardware, em um ambiente totalmente isolado, sem conexão com a internet. Os guardrails e os recursos são os mesmos em todos os lugares.

O que vem incluído

Tudo o que você precisa para criar com IA

Cada parte funciona com as outras. Um guardrail que você define para as respostas também vale quando um agente as usa, qualquer que seja o modelo que responde e onde quer que ele seja executado.

  • Seek: respostas a partir dos seus dados

    Respostas tiradas dos seus próprios documentos, com pontuações de confiança e cobertura e os trechos de origem destacados. A busca avançada e um cache de respostas aprovadas já vêm integrados.

    console › seek
    Uma resposta no console do NeuralSeek com os trechos de origem destacados, ao lado do painel da sessão e de uma tabela com as leituras de correspondência, confiança e cobertura.
  • mAIstro: agentes de IA

    Crie agentes de várias etapas em um editor visual ou em código com NTL, a linguagem de templates do NeuralSeek. Escolha um modelo para cada etapa, crie ramificações conforme os resultados, execute etapas em paralelo e agende a execução automática dos agentes.

    console › maistro › agent editor
    O editor de agentes do mAIstro: um grafo de nós que vai de uma busca de mensagens, passando pela remoção de dados pessoais e por uma verificação de proteção, até um par de planejamento e ação com um LLM e uma saída de apresentação, com a biblioteca de funções ao lado.
  • Guardrails

    Centenas de guardrails verificam as perguntas na entrada e as respostas na saída. Configure os guardrails por tema e execute testes de red team nos seus próprios agentes quando quiser.

    console › neural config › guardrails
    O painel de guardrails do Neural Config, com abas que vão da pontuação semântica, injeção de prompt, dados pessoais e linguagem ofensiva até a governança personalizada, aberto em Min Confidence: um controle deslizante de limiar, um agente de mensagem personalizada e uma resposta alternativa.
  • Governança

    Um registro de tudo o que foi executado: pontuações das respostas ao longo do tempo, execuções de agentes com os tempos de cada uma e um histórico de alterações das suas configurações que permite reverter cada mudança.

    console › governance › overview
    A visão geral do Governance: indicadores de confiança semântica, resolução de perguntas, taxa de bloqueio de ódio, abuso e linguagem ofensiva, risco de injeção de prompt e perguntas com dados pessoais, em um intervalo de datas escolhido.
  • Conectores

    Os nós prontos cobrem seus bancos de dados, armazenamento de arquivos, busca e bibliotecas de documentos. Cada um é uma etapa dentro de um agente, e qualquer agente pode ser chamado por REST ou como ferramenta MCP.

    console › maistro › function library
    Cards de conectores da biblioteca de funções do mAIstro em uma grade: nós de bancos de dados, busca, armazenamento de arquivos e bibliotecas de documentos, cada um com uma descrição de uma linha e um controle de configuração.
  • Use qualquer modelo

    Adicione um LLM escolhendo uma plataforma e um modelo, e veja antes quais funções ele aceita. Adicione vários e o NeuralSeek distribui a carga. Trocar de modelo é só uma mudança de configuração.

    console › neural config › add an llm
    A janela para adicionar um LLM: OpenAI escolhida como plataforma e GPT-4o como modelo, ao lado das notas do modelo, incluindo a única função que ele não aceita.
  • Implantação

    Um único contêiner com tudo o que está acima. Comece com o nosso SaaS, compre nos marketplaces da AWS, do Azure ou da IBM Cloud, use o NeuralSeek no IBM Fusion ou instale no seu próprio OpenShift ou Kubernetes, em um ambiente totalmente isolado se precisar.

Perguntas frequentes

O que as equipes costumam perguntar antes de começar.

  1. Qual é a diferença para uma configuração básica de RAG?

    A recuperação é só uma parte. O NeuralSeek adiciona verificações em cada chamada, um registro completo de cada resposta que você pode consultar meses depois, agentes que continuam funcionando quando você troca de modelo e a implantação dentro do seu próprio ambiente.

  2. Isso nos prende a um único fornecedor de modelos?

    Não. Você define as tarefas de cada modelo, escolhe um modelo para cada etapa de um agente e pode definir outro modelo para uma única chamada à API. Mudar qualquer um deles é só uma mudança de configuração.

  3. Já temos um provedor de modelos e um banco de dados vetorial. Onde isso se encaixa?

    Ele funciona sobre os dois. Use as chaves do seu próprio provedor e conecte o NeuralSeek à busca que você já usa. O NeuralSeek adiciona verificação de fontes, guardrails, agentes e um registro de auditoria completo.

Comece hoje a criar com o NeuralSeek.

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