Introduction
Seclai propose une infrastructure LLM de production.
Qu'est-ce que Seclai ?
Seclai est une infrastructure LLM de production pour les équipes qui développent des applications d'IA. Elle réunit l'accès aux modèles, l'orchestration des workflows, la validation des sorties, l'évaluation, l'observabilité, le RAG, la mémoire, la gouvernance et la gestion des coûts dans un seul runtime. Au lieu d'assembler de nombreux outils distincts autour de chaque appel LLM, les équipes peuvent créer et exploiter des agents IA dans un environnement plus unifié.
La plateforme est conçue pour les équipes qui doivent rendre compte de ce qu'elles déploient. Elle prend en charge la création visuelle et les workflows basés sur le code, et permet aux utilisateurs de basculer entre plus de 200 modèles de grands fournisseurs. Seclai est adaptée aux ingénieurs IA, aux équipes plateforme, aux équipes produit et aux organisations qui ont besoin d'un contrôle renforcé sur l'observabilité des LLM, la portabilité des modèles, la gouvernance de l'IA et la gestion des coûts LLM. C'est important, car les systèmes d'IA de production ont besoin de plus qu'une API de modèle ; ils ont besoin de validation, de traces, d'évaluations, de filtrage de sécurité et de contrôles de déploiement qui fonctionnent ensemble.
Principales fonctionnalités de Seclai
Portabilité des modèles sur plus de 200 modèles
Basculez entre plus de 200 modèles de fournisseurs tels qu'Anthropic, OpenAI, Google et Meta sans réécrire les workflows. Conservez les prompts, les données et les étapes de l'agent en place tout en changeant le modèle à une étape spécifique.
Observabilité au niveau des étapes
Suivez chaque étape de chaque exécution avec le statut, la latence, les crédits et les signaux de gouvernance. Rejouez les traces depuis le tableau de bord pour déboguer les agents IA multi-étapes et améliorer la fiabilité de l'infrastructure LLM de production.
Validation des sorties et nouvelles tentatives
Validez les sorties structurées et relancez automatiquement les réponses incorrectes avec des modèles de secours. Cela aide les équipes à maintenir la qualité des réponses sans créer de logique de nouvelle tentative personnalisée pour chaque workflow.
Ensembles d'évaluation pour les tests et la production
Définissez les ensembles d'évaluation une fois et exécutez-les en local, en CI et en production avec la même sémantique. Utilisez l'évaluation LLM pour détecter les régressions de qualité avant et après le déploiement.
RAG et bases de connaissances
Connectez des sites web, des fichiers importés, des flux RSS et des API REST, puis indexez le contenu dans une base de données vectorielle pour la recherche. Seclai gère le découpage, les embeddings et la synchronisation dans le cadre de son infrastructure RAG.
Banques de mémoire persistante
Ajoutez une mémoire conversationnelle et des banques de mémoire générale afin que les agents IA se souviennent du contexte entre les sessions. Cela favorise des expériences utilisateur plus cohérentes dans les assistants de longue durée et les workflows d'assistance.
Gouvernance de l'IA et protection contre l'injection de prompts
Rédigez des politiques en langage naturel pour la sécurité du contenu, la protection des données personnelles (PII) et les sujets interdits. Un scanner de prompts rapide basé sur le ML filtre les entrées, le contenu source et les réponses de webhook pour bloquer l'injection de prompts avant qu'elle n'atteigne un LLM.
Gestion des coûts et contrôles budgétaires
Suivez les coûts par modèle, agent et étape grâce à des rapports d'utilisation basés sur les crédits. Définissez des contrôles budgétaires et des alertes pour accompagner la gestion des coûts LLM entre les équipes et les applications.
Créateur visuel et prise en charge du code
Créez des agents visuellement ou travaillez en code, selon le workflow de l'équipe. La plateforme inclut des SDK pour Python, JavaScript, Go et C# pour l'intégration applicative.
Points de terminaison HTTP pour le déploiement
Déployez chaque agent avec un point de terminaison HTTP qui renvoie la sortie, la trace, le coût et le verdict de gouvernance en un seul appel. Cela facilite la connexion de l'infrastructure LLM de production aux applications existantes.
Cas d'utilisation de Seclai
Tri du support client
Créez des agents de support qui récupèrent le contenu de la base de connaissances, classifient les demandes et orientent les conversations. Utilisez l'observabilité LLM et les évaluations pour surveiller la qualité et détecter les régressions.
Revues de conformité et de sécurité
Filtrez les entrées et les sorties selon les politiques de gouvernance pour les PII, les sujets interdits et la sécurité du contenu. Les traces au niveau des étapes aident les équipes à auditer ce qui s'est passé lors de chaque exécution.
Assistants de connaissances internes
Connectez des documents, des sites web et des API pour créer des assistants alimentés par le RAG avec une mémoire persistante. Les équipes peuvent changer de modèle selon l'évolution des besoins sans reconstruire tout le workflow.
Agents d'enrichissement de prospects et de recherche
Orchestrez des agents multi-étapes qui collectent, résument et valident des informations provenant de sources connectées. Le suivi des coûts et la validation des sorties aident à garder la qualité et les dépenses sous contrôle.
Agents IA multi-modèles
Utilisez la portabilité des modèles pour choisir différents modèles selon les étapes, par exemple une classification rapide et un raisonnement plus poussé. Cela permet de disposer d'agents IA flexibles tout en gardant une gouvernance et une évaluation cohérentes.
Comment utiliser Seclai
- Ajoutez une source de contenu en saisissant une URL ou en important un fichier. Seclai détecte le type de source et configure la synchronisation.
- Créez une base de connaissances afin que le contenu soit découpé, transformé en embeddings et indexé pour la recherche.
- Créez un agent avec le créateur visuel, puis connectez-y des bases de connaissances, de la mémoire et des étapes de workflow.
- Configurez les politiques de gouvernance, la validation des sorties, les nouvelles tentatives et les ensembles d'évaluation pour l'agent.
- Déployez l'agent via son point de terminaison HTTP ou son SDK et surveillez les exécutions grâce aux traces de l'infrastructure LLM de production, aux données de coût et aux verdicts de gouvernance.
Public cible de Seclai
- Ingénieurs en IA et en apprentissage automatique qui développent des applications LLM de production
- Équipes plateforme qui ont besoin d'observabilité LLM, de gouvernance et de contrôles de coûts
- Équipes produit qui créent des agents IA, des assistants et des workflows RAG
- Équipes sécurité et conformité qui examinent les risques liés aux entrées et sorties d'IA
- Startups et grandes entreprises qui évaluent une infrastructure LLM de production pour passer à l'échelle
Seclai est-il gratuit ?
Seclai propose un essai gratuit avec accès complet aux fonctionnalités et des crédits pour démarrer. L'essai est limité à un par personne, et la plupart des comptes créés avec une connexion sociale peuvent démarrer sans carte bancaire. Les détails des offres payantes ne figurent pas dans le contenu fourni, les utilisateurs doivent donc consulter la page de tarifs officielle pour obtenir les informations actuelles.
| Offre | Prix | Fonctionnalités |
|---|---|---|
| Essai gratuit | 0 $ pendant l'essai | Accès complet aux fonctionnalités, crédits de démarrage, un essai par personne, la plupart des connexions sociales permettent de démarrer sans carte bancaire |
| Offres payantes | Non indiqué dans le contenu fourni | Consultez la page de tarifs officielle de Seclai pour les détails actuels |
Avantages et inconvénients de Seclai
| Aspect | Avantages | Inconvénients |
|---|---|---|
| Tarification | Essai gratuit avec accès complet aux fonctionnalités et crédits | Les détails des offres payantes ne figurent pas dans le contenu fourni |
| Fonctionnalités | Couvre l'observabilité, les évaluations, le RAG, la gouvernance, la mémoire et la gestion des coûts | Plateforme étendue pouvant nécessiter l'apprentissage de nouveaux concepts |
| Prise en charge des modèles | Plus de 200 modèles avec portabilité des modèles | Les fonctionnalités avancées natives du fournisseur peuvent nécessiter une syntaxe spécifique au fournisseur |
| Déploiement | Points de terminaison HTTP et SDK pour les langages courants | La mise en place en production nécessite tout de même une planification d'ingénierie |
| Gouvernance | Filtrage de l'injection de prompts et politiques en langage naturel | Les paramètres de gouvernance doivent être configurés avec soin |
Questions fréquentes sur Seclai
Qu'est-ce que Seclai ?
Seclai est une infrastructure LLM de production pour créer, déployer et surveiller des applications d'IA. Elle combine l'accès aux modèles, les workflows, les évaluations, l'observabilité, le RAG, la mémoire, la gouvernance et le suivi des coûts.
Comment fonctionne la portabilité des modèles dans Seclai ?
Les utilisateurs peuvent choisir parmi plus de 200 modèles et changer de modèle à une étape de l'agent. Les workflows, les prompts et les données peuvent rester identiques, tandis que les utilisateurs avancés peuvent toujours utiliser la syntaxe native du fournisseur lorsque nécessaire.
Seclai prend-il en charge le RAG ?
Oui. Seclai peut connecter des flux RSS, des sites web, des fichiers importés et des API REST. Le contenu est automatiquement découpé, transformé en embeddings et maintenu synchronisé pour la recherche via les bases de connaissances.
Comment Seclai gère-t-il l'injection de prompts et la gouvernance ?
Seclai utilise un scanner de prompts basé sur le ML pour filtrer les entrées, le contenu source et les réponses de webhook avant qu'ils n'atteignent un LLM. Les politiques de gouvernance filtrent ensuite les sorties selon des règles de sécurité, de confidentialité et de conformité.
Existe-t-il un essai gratuit pour Seclai ?
Oui. Les nouveaux comptes bénéficient d'un essai gratuit avec accès complet aux fonctionnalités et des crédits. L'essai est limité à un par personne, et la plupart des connexions sociales permettent de démarrer sans carte bancaire.
Les agents Seclai peuvent-ils être déployés via une API ?
Oui. Chaque agent dispose d'un point de terminaison HTTP, et Seclai fournit des SDK pour Python, JavaScript, Go et C#. Une exécution peut renvoyer la sortie, la trace, le coût et le verdict de gouvernance dans le même appel.
Étiquettes Seclai
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