Eureka
Gen AI-Plattform

Alle SymphonyAI-Anwendungen basieren auf Eureka, der branchenführenden generativen und prädiktiven KI-Architektur, die eine schnelle Entwicklung von generativen und prädiktiven KI-Anwendungen und Copiloten ermöglicht, die auf vertikal spezifische Personas zugeschnitten sind

Generative KI Prädiktive KI

Eureka Gen AI Architektur

Für die schnelle Entwicklung von generativen und prädiktiven KI-Anwendungen

eureka gen ai plattform
Die beste AI-Plattform in der Branche

Die Eureka Gen AI-Plattform ist die Grundlage der SymphonyAI-Anwendungen. Sie verfügt über ein generatives KI-Framework für die schnelle Bereitstellung von Copiloten und KI-Anwendungen, modernste ML-Technologie für das Training von KI-Modellen in großem Maßstab und eine Lakehouse-Architektur für Datenmanagement und Governance im Petabyte-Bereich.

Das zentralisierte UI/UX-Designsystem standardisiert die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis im gesamten Portfolio und ermöglicht eine auf natürlicher Sprache basierende Interaktion.

Hochmoderne Dateninfrastruktur

- Architektur des Seehauses

- Ermöglicht Datenmanagement und -verwaltung im Petabyte-Bereich

- Eine einzige Datenquelle für ML

Rahmen für generative KI-Fähigkeiten und Agenten

- Ermöglicht vertikalen Unternehmen die schnelle Entwicklung von LLM-gestützten Copiloten und KI-Anwendungen

- Steckbare Fähigkeiten und Agenten

- LLM-basierte Orchestrierung

ML-Infrastruktur auf dem neuesten Stand der Technik

- Generatives und prädiktives KI-Modell-Training in großem Maßstab

- Schnelle Inferenzmöglichkeiten

- Vertikale spezifische LLMs

Gemeinsamer UI/UX-Rahmen

- Zentralisiertes Entwurfssystem

- Standardisierung der Benutzerfreundlichkeit und der Produkterfahrung über alle Branchen hinweg

- Auf natürlicher Sprache basierende Interaktion

  • 100

    Dateningenieure, ML-Ingenieure, Datenwissenschaftler

  • 3 Jahre

    Entwicklung der Plattform

  • 30+

    Patente

SymphonyAI CTO Raj Shukla über die KI-Plattform Eureka Gen

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Kritische AI-Fähigkeiten

Einsatz prädiktiver + generativer KI

Interagieren Sie mit KI-Kopiloten, die für jeden Geschäftsanwender maßgeschneidert sind.

Verstehen Sie Herausforderungen und Chancen, um mit konsolidierten Erkenntnissen, die durch prädiktive und deskriptive KI-Modelle gestützt werden, für die Zukunft zu planen.

Profitieren Sie von einer eleganten und eindrucksvollen UI/UX

Stellen Sie sicher, dass Teams und Benutzer schnell und effizient mit wenig Code und natürlichsprachlichen Schnittstellen arbeiten können. Helfen Sie Ihren Mitarbeitern, effektive Entscheidungen zu treffen, und steigern Sie die Produktivität mit eleganten Integrationen, die nahtlos in Ihre vorhandenen Tools integriert sind.

Effektives AI-Lebenszyklusmanagement

Optimieren Sie die ML-Lebenszyklen für vertikale Anwendungen und Aufgaben mit allen Tools, APIs und SDKs, die für Datenexploration, Feature Engineering, Modellerstellung, Experimente und Bereitstellung benötigt werden.

Bereicherung der Architektur und der Daten des Seehauses

Ermöglichen Sie Datenwissenschaftlern und Geschäftsanwendern den Zugriff auf sichere strukturierte und unstrukturierte Daten in großem Umfang, die für KI-Pipelines und -Anwendungen in Produktionsumgebungen erforderlich sind.

Gebaut mit vertikalen LLMs

Sie erhalten eine relevante Kontextualisierung für Benutzeranfragen mit verfeinerten vertikalen und aufgabenspezifischen LLMs für jede Branche und jeden einzelnen Anwendungsfall.

Zugriff auf relevante Daten und Gewährleistung der Sicherheit

Cloud-Skala und Sicherheit

Gewährleisten Sie Datensicherheit im Ruhezustand und im Netzwerk mit nativer Unterstützung für Cloud-, Hybrid- oder On-Premise-Betrieb und nahtloser Integration mit Microsoft Azure-, AWS- und Google Cloud-Plattformen.

Datenanschlüsse

Greifen Sie mit branchenspezifischen Datenkonnektoren mühelos auf alle relevanten Datenquellen und -formate in den Bereichen Einzelhandel, Konsumgüterindustrie, Finanzdienstleistungen, Fertigung, Medien und ITSM zu.

Präziser Einsatz

Die Eureka ML-Plattform unterstützt die gängigsten ML-Frameworks und -Bibliotheken sowie ein Python-SDK, um ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler bei der schnellen Feinabstimmung, dem Training, der Bereitstellung und der Überwachung von Modellen nach Bedarf zu unterstützen. Die Plattform führt Trainings- und Inferenzlasten aus und nutzt je nach Bedarf sowohl CPUs als auch GPUs. Die speziell entwickelten MLOps-Tools der Plattform verwalten ML-Algorithmen und -Modelle, so dass Anwendungen so genau und leistungsfähig sind wie an dem Tag, an dem sie in Betrieb genommen wurden, und mit der Zeit lernen.

Automatische Rückmeldung

Integrierte Tools helfen bei der Abstimmung von ML-Modellen, um sicherzustellen, dass sie innerhalb der festgelegten Grenzen arbeiten.

Dynamisches Lernen

Verwendung historischer Daten oder aktueller Echtzeitdaten, um neue Elemente zu entdecken, die integriert werden sollten

Prädiktive und generative KI-Funktionen

Generative KI und LLM-Operationen

Erwerb von Branchenkenntnissen

Ermöglichen Sie ein tieferes Verständnis von Branchenkonzepten, -metriken und -terminologie mit LLMs, die auf firmeneigenen Daten und Wissensgraphen der Branche abgestimmt sind.

Erstellung von Inhalten und Berichten

Verstehen Sie das "Wer", "Was" und "Warum" hinter branchenspezifischen Trends besser, um Zusammenfassungen, Berichte und Diagramme zu erstellen, die individuell und aussagekräftig sind.

Verbesserung des logischen Denkens und der logischen Schlussfolgerungen

Nutzen Sie Diagramme zum Branchenwissen und Schulungsdaten, um informative und spezifische Personas zu erstellen. Verbessern Sie Vorhersagen und Entscheidungen durch ein umfassendes Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen.

Machtaktion mit Werkzeugaufruf

Vereinfachen Sie das Denken und Handeln durch die Interaktion mit API-gesteuerten First-Party-Insights und externen Marktdaten, Diensten und Tools.

Verbessern Sie die Sicherheit und den Datenschutz im Unternehmen

Keine Daten verlassen die Grenzen der Konformität. LLMs werden in konformen Sandboxen eingesetzt. Keine Daten werden zum Trainieren von Modellen verwendet.

Authentifizierung der Zugriffskontrolle im Unternehmen

Stellen Sie sicher, dass der Zugriff durch Authentifizierungsschutz auf Daten- und API-Ebene kontrolliert wird und dass die Daten nicht ohne Erlaubnis an die LLMs gelangen.

Entscheidungen auf Daten und Fakten stützen

Erhöhen Sie die Glaubwürdigkeit der Antworten, indem Sie die richtigen Prognosemodelle heranziehen, die auf Daten und Fakten beruhen, und sich nicht auf allgemeines LLM-Wissen stützen.

Zusammenarbeit sichern und fördern

Erhöhen Sie die Sicherheit der Zusammenarbeit und des Berichtswesens, indem Sie die integrierte Authentifizierung nutzen, die auf der Ebene der einzelnen Einblicke freigegeben werden kann.

ML-Pipelines

Leitfaden für maschinelle Lernabläufe

Verbesserung der Datenaufbereitung, der Modellerstellung, des Trainings, der Experimente, der Validierung und der Nutzung für Schlussfolgerungen.

Verbessern Sie Training, Batch- und Echtzeit-Inferenz

Bauen Sie einfach auf flexible Modelltrainingsfunktionen und die Bereitstellung von ML-Modellen für Batch- oder Echtzeit-Transaktionen mit hohem Volumen.

Entwicklung von Feature Engineering und Speicherung

Erfolgreiche Erstellung, Speicherung, gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung von kuratierten Funktionen in Pipelines für maschinelles Lernen.

Unterstützung führender ML-Frameworks

Alle aktuellen Frameworks - TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Keras, Apache MXNet, Huggingface, Spark ML, Torch und mehr - können effektiv eingesetzt werden.

SDK- und REST-API-Automatisierung aktivieren

Optimieren Sie Prozesse effizient, indem Sie SDK zur Automatisierung von Dateneingabe, Aufbau, Training und Modellbereitstellung verwenden.

Leichte Erklärbarkeit

Verbessern Sie die Sichtbarkeit und Transparenz, damit die Teams die Gründe für die Modellvorhersagen und Empfehlungen verstehen können.

MLOps verstärken

Unterstützen Sie die Bereitstellung, Überwachung, Nachverfolgung und Skalierung von ML-Pipelines und -Modellen und verhindern Sie gleichzeitig Modellabweichungen - alles von einem Standort aus.

Daten-Pipelines

Zugriff auf mehrere Datenquellen

Verbessern Sie den Output durch Zugriff auf branchenspezifische Datenquellen mit über 200 Datenkonnektoren zu unternehmenseigenen und externen Datenbanken, Tools und Anwendungen.

Kontinuierliche Verbesserung der Daten

Konsistente Anreicherung und Transformation von Daten zur Erstellung einer einzigen Ansicht mithilfe von SDKs oder Drag-and-Drop-Funktionen.

Verbesserung der Datenqualität und -verwaltung

Effektive Verwaltung von Daten und Pipelines durch robuste Quality Gates, Lineage Tracking und Governance.

Unterstützung von Streaming- und Batch-Szenarien

Gekonnte Flexibilität bei der Verarbeitung von Batch- oder Streaming-Datenszenarien in Abhängigkeit von der Eingabehäufigkeit.

Verwalten eines Seehauses im Petabyte-Bereich

Einfache Bewältigung und Skalierung großer Datenmengen mit einem auf offenen Tabellen und Formaten basierenden Lakehouse, das in Produktionsumgebungen im Petabyte-Bereich arbeitet.

Funktionen für Sicherheit und Datenschutz

Rollenbasierte Zugriffskontrolle

Gewährleisten Sie Datensicherheit und Datenschutz mit einer rollenbasierten Zugriffskontrolle, die in jede Ebene der SymphonyAI-Plattform und -Anwendungen integriert ist.

Umfassende Beobachtbarkeit

Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über die Prüfpfade mit Warnmechanismen, die in jede Ebene der SymphonyAI-Plattform und -Anwendungen integriert sind.

Einhaltung von Datenschutzstandards

Unterstützen und erfüllen Sie alle standardmäßigen Sicherheits- und Datenschutzanforderungen, einschließlich GDPR und CCPA, indem Sie die Plattformen und Anwendungen von SymphonyAI nutzen.

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