Einführung
Seclai bietet LLM-Infrastruktur für den Produktivbetrieb.
Was ist Seclai?
Seclai ist LLM-Infrastruktur für den Produktivbetrieb für Teams, die KI-Anwendungen entwickeln. Es vereint Modellzugriff, Workflow-Orchestrierung, Ausgabevalidierung, Evaluation, Observability, RAG, Memory, Governance und Kostenmanagement in einer einzigen Laufzeitumgebung. Anstatt viele separate Tools rund um jeden LLM-Aufruf zusammenzustellen, können Teams KI-Agenten in einer stärker vereinheitlichten Umgebung erstellen und betreiben.
Die Plattform ist für Teams konzipiert, die für das, was sie ausliefern, Rechenschaft ablegen müssen. Sie unterstützt visuelles Erstellen und codebasierte Workflows und ermöglicht Nutzern, zwischen mehr als 200 Modellen großer Anbieter zu wechseln. Seclai eignet sich für KI-Ingenieure, Plattformteams, Produktteams und Organisationen, die eine stärkere Kontrolle über LLM-Observability, Modellportabilität, KI-Governance und LLM-Kostenmanagement benötigen. Das ist wichtig, weil KI-Systeme im Produktivbetrieb mehr als eine Modell-API benötigen; sie brauchen Validierung, Traces, Evals, Sicherheitsprüfung und Deployment-Kontrollen, die zusammenwirken.
Wichtige Funktionen von Seclai
Modellportabilität über mehr als 200 Modelle
Wechseln Sie zwischen mehr als 200 Modellen von Anbietern wie Anthropic, OpenAI, Google und Meta, ohne Workflows neu zu schreiben. Behalten Sie Prompts, Daten und Agentenschritte bei, während Sie das Modell an einem bestimmten Schritt ändern.
Observability auf Schritt-Ebene
Verfolgen Sie jeden Schritt in jedem Lauf mit Status, Latenz, Credits und Governance-Signalen. Spielen Sie Traces im Dashboard erneut ab, um mehrstufige KI-Agenten zu debuggen und die Zuverlässigkeit der LLM-Infrastruktur für den Produktivbetrieb zu verbessern.
Ausgabevalidierung und Retries
Validieren Sie strukturierte Ausgaben und wiederholen Sie fehlerhafte Antworten automatisch mit Fallback-Modellen. So können Teams die Antwortqualität aufrechterhalten, ohne für jeden Workflow eigene Retry-Logik zu erstellen.
Eval-Sets für Tests und den Produktivbetrieb
Definieren Sie Eval-Sets einmal und führen Sie sie lokal, in CI und im Produktivbetrieb mit derselben Semantik aus. Nutzen Sie LLM-Evaluation, um Qualitätsregressionen vor und nach dem Deployment zu erkennen.
RAG und Wissensdatenbanken
Verbinden Sie Websites, Datei-Uploads, RSS-Feeds und REST-APIs und indexieren Sie die Inhalte anschließend in einer Vektordatenbank für den Abruf. Seclai übernimmt Chunking, Embedding und Synchronisierung als Teil seiner RAG-Infrastruktur.
Persistente Memory-Banks
Fügen Sie Gesprächs-Memory und allgemeine Memory-Banks hinzu, damit KI-Agenten Kontext über Sitzungen hinweg behalten. Dies ermöglicht konsistentere Nutzererlebnisse bei lang laufenden Assistenten und Support-Workflows.
KI-Governance und Schutz vor Prompt-Injection
Schreiben Sie Richtlinien in natürlicher Sprache für Inhaltssicherheit, PII-Schutz und verbotene Themen. Ein schneller ML-basierter Prompt-Scanner prüft Eingaben, Quellinhalte und Webhook-Antworten, um Prompt-Injection zu blockieren, bevor sie ein LLM erreicht.
Kostenmanagement und Budgetkontrollen
Verfolgen Sie Kosten nach Modell, Agent und Schritt mit Credit-basiertem Nutzungsreporting. Legen Sie Budgetkontrollen und Warnmeldungen fest, um das LLM-Kostenmanagement team- und anwendungsübergreifend zu unterstützen.
Visueller Builder und Code-Unterstützung
Erstellen Sie Agenten visuell oder arbeiten Sie im Code, je nach Workflow des Teams. Die Plattform enthält SDKs für Python, JavaScript, Go und C# für die Anwendungsintegration.
HTTP-Endpunkte für das Deployment
Stellen Sie jeden Agenten mit einem HTTP-Endpunkt bereit, der Ausgabe, Trace, Kosten und Governance-Verdikt in einem einzigen Aufruf zurückgibt. So lässt sich die LLM-Infrastruktur für den Produktivbetrieb einfacher mit bestehenden Anwendungen verbinden.
Anwendungsfälle für Seclai
Triage im Kundensupport
Erstellen Sie Support-Agenten, die Wissensdatenbankinhalte abrufen, Anfragen klassifizieren und Gespräche weiterleiten. Nutzen Sie LLM-Observability und Evals, um die Qualität zu überwachen und Regressionen zu erkennen.
Compliance- und Sicherheitsprüfungen
Prüfen Sie Eingaben und Ausgaben anhand von Governance-Richtlinien auf PII, verbotene Themen und Inhaltssicherheit. Traces auf Schritt-Ebene helfen Teams dabei, zu prüfen, was in jedem Lauf passiert ist.
Interne Wissensassistenten
Verbinden Sie Dokumente, Websites und APIs, um RAG-gestützte Assistenten mit persistentem Memory zu erstellen. Teams können Modelle wechseln, wenn sich die Anforderungen ändern, ohne den gesamten Workflow neu aufzubauen.
Lead-Anreicherungs- und Recherche-Agenten
Orchestrieren Sie mehrstufige Agenten, die Informationen aus verbundenen Quellen sammeln, zusammenfassen und validieren. Kostenverfolgung und Ausgabevalidierung helfen, Qualität und Ausgaben unter Kontrolle zu halten.
Multi-Modell-KI-Agenten
Nutzen Sie Modellportabilität, um für verschiedene Schritte unterschiedliche Modelle auszuwählen, etwa für schnelle Klassifizierung und stärkeres Reasoning. Dies ermöglicht flexible KI-Agenten bei konsistenter Governance und Evaluation.
So verwenden Sie Seclai
- Fügen Sie eine Inhaltsquelle hinzu, indem Sie eine URL eingeben oder eine Datei hochladen. Seclai erkennt den Quellentyp und richtet die Synchronisierung ein.
- Erstellen Sie eine Wissensdatenbank, damit Inhalte in Chunks aufgeteilt, eingebettet und für den Abruf indexiert werden.
- Erstellen Sie einen Agenten mit dem visuellen Builder und binden Sie dann Wissensdatenbanken, Memory und Workflow-Schritte ein.
- Konfigurieren Sie Governance-Richtlinien, Ausgabevalidierung, Retries und Eval-Sets für den Agenten.
- Stellen Sie den Agenten über seinen HTTP-Endpunkt oder SDK bereit und überwachen Sie Läufe mit Traces, Kostendaten und Governance-Verdikten der LLM-Infrastruktur für den Produktivbetrieb.
Zielgruppe von Seclai
- KI- und Machine-Learning-Ingenieure, die LLM-Anwendungen für den Produktivbetrieb entwickeln
- Plattformteams, die LLM-Observability, Governance und Kostenkontrollen benötigen
- Produktteams, die KI-Agenten, Assistenten und RAG-Workflows erstellen
- Sicherheits- und Compliance-Teams, die Risiken bei KI-Eingaben und -Ausgaben prüfen
- Startups und Unternehmen, die LLM-Infrastruktur für den Produktivbetrieb im Hinblick auf Skalierung bewerten
Ist Seclai kostenlos?
Seclai bietet eine kostenlose Testversion mit vollem Funktionszugriff und Credits für den Einstieg. Die Testversion ist auf eine pro Person beschränkt, und die meisten Konten, die sich mit einem Social Login anmelden, können ohne Kreditkarte starten. Details zu kostenpflichtigen Tarifen sind im bereitgestellten Inhalt nicht aufgeführt; Nutzer sollten daher die offizielle Preisseite für aktuelle Informationen prüfen.
| Tarif | Preis | Funktionen |
|---|---|---|
| Kostenlose Testversion | $0 während der Testphase | Voller Funktionszugriff, Starter-Credits, eine Testversion pro Person, die meisten Social Logins können ohne Kreditkarte starten |
| Kostenpflichtige Tarife | Im bereitgestellten Inhalt nicht aufgeführt | Aktuelle Details auf der offiziellen Seclai-Preisseite abrufen |
Vor- und Nachteile von Seclai
| Aspekt | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|
| Preisgestaltung | Kostenlose Testversion mit vollem Funktionszugriff und Credits | Details zu kostenpflichtigen Tarifen sind im bereitgestellten Inhalt nicht aufgeführt |
| Funktionen | Deckt Observability, Evals, RAG, Governance, Memory und Kostenmanagement ab | Die umfangreiche Plattform kann das Erlernen neuer Konzepte erfordern |
| Modellunterstützung | Mehr als 200 Modelle mit Modellportabilität | Erweiterte native Anbieterfunktionen können anbieterspezifische Syntax erfordern |
| Deployment | HTTP-Endpunkte und SDKs für gängige Sprachen | Die Einrichtung für den Produktivbetrieb erfordert weiterhin technische Planung |
| Governance | Prompt-Injection-Scanning und Richtlinien in natürlicher Sprache | Governance-Einstellungen müssen sorgfältig konfiguriert werden |
Häufig gestellte Fragen zu Seclai
Was ist Seclai?
Seclai ist LLM-Infrastruktur für den Produktivbetrieb zum Erstellen, Bereitstellen und Überwachen von KI-Anwendungen. Es kombiniert Modellzugriff, Workflows, Evals, Observability, RAG, Memory, Governance und Kostenverfolgung.
Wie funktioniert Modellportabilität in Seclai?
Nutzer können aus mehr als 200 Modellen auswählen und das Modell an einem Agentenschritt wechseln. Workflows, Prompts und Daten können gleich bleiben, während fortgeschrittene Nutzer bei Bedarf weiterhin anbieterspezifische Syntax verwenden können.
Unterstützt Seclai RAG?
Ja. Seclai kann RSS-Feeds, Websites, Datei-Uploads und REST-APIs verbinden. Inhalte werden automatisch in Chunks aufgeteilt, eingebettet und für den Abruf über Wissensdatenbanken synchron gehalten.
Wie geht Seclai mit Prompt-Injection und Governance um?
Seclai verwendet einen ML-basierten Prompt-Scanner, um Eingaben, Quellinhalte und Webhook-Antworten zu prüfen, bevor sie ein LLM erreichen. Governance-Richtlinien prüfen anschließend Ausgaben auf Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Regeln.
Gibt es eine kostenlose Testversion für Seclai?
Ja. Neue Konten erhalten eine kostenlose Testversion mit vollem Funktionszugriff und Credits. Die Testversion ist auf eine pro Person beschränkt, und die meisten Social Logins können ohne Kreditkarte starten.
Können Seclai-Agenten über eine API bereitgestellt werden?
Ja. Jeder Agent verfügt über einen HTTP-Endpunkt, und Seclai bietet SDKs für Python, JavaScript, Go und C#. Ein Lauf kann Ausgabe, Trace, Kosten und Governance-Verdikt im selben Aufruf zurückgeben.
Seclai-Tags
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