Les capacités d’intégration des sources de données de HCLTech AI Force

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Notre solution propulsée par l’IA offre plus d’une douzaine de connecteurs prêts à l’emploi ainsi qu’un cadre d’intégration de connecteurs à faible code ou sans code qui permet de personnaliser facilement les intégrations
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5 min de lecture
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Les capacités d'intégration de sources de données de HCLTech AI Force
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Quels LLM sont pris en charge par AI Force ?

LLM commerciaux pris en charge :

  • Azure Open AI
  • Google Gemini
  • Anthropic Claude sur AWS Bedrock
  • Meta Llama 3
  • IBM Granite
  • NVIDIA Nemotron
  • Azure Open AI Whisper (Reconnaissance vocale automatique et traduction)

LLM/SLM open source pris en charge :

  • Phi
  • Llama
  • Code Llama
  • Mistral pour PC IA
  • Inférence pour Hugging Face LLM

Comment AI Force peut-il s'intégrer à d'autres sources de données dans l'environnement client ?

AI Force propose une large gamme de connecteurs prédéfinis pour Azure DevOps, Jira, SVN, Bugzilla, GitHub, GitHub Copilot, Selenium, Jest, Geb—Spock, PyATS, ServiceNow et plus encore. Vous pouvez également intégrer de nouveaux connecteurs à l'aide du cadre d'intégration de connecteurs basé sur le low-code/no-code d'AI Force. La plateforme est livrée prête à l'emploi avec :

  • Des extensions IDE pour VS Code, Eclipse, IntelliJ et plus encore, incluant les cas d'utilisation d'AI Force et la recherche de connaissances.
  • Une extension de navigateur pour le triage et l'augmentation d'artéfacts (défauts, cas de test, story)

Si un connecteur nécessaire manque, l'équipe de services professionnels d'HCLTech collaborera avec le client pour développer des connecteurs personnalisés et des solutions d'intégration. La boîte à outils d'intégration est flexible et capable de s'intégrer à diverses sources de données.

Quels composants tiers ou open source sont utilisés dans la plateforme AI Force et sont-ils certifiés ?

AI Force valide rigoureusement tous les composants tiers avant chaque version. Nous utilisons exclusivement des composants open source avec des licences approuvées et effectuons des contrôles approfondis sur les nouvelles vulnérabilités. Tout problème identifié est rapidement corrigé avant la publication.

Quel mécanisme d'authentification utilisateur AI Force utilise-t-il et peut-il s'intégrer aux LDAP clients ?

AI Force offre aux utilisateurs la commodité de deux méthodes d'authentification :

  • Gestion des utilisateurs locale : Les utilisateurs sont gérés directement dans la plateforme AI Force.
  • Intégration LDAP : S'intègre parfaitement à l'infrastructure LDAP existante d'un client, permettant aux utilisateurs de s'authentifier avec leurs propres identifiants professionnels. Notre équipe de services professionnels a l'expertise pour intégrer la plateforme à de nombreux environnements LDAP clients différents, assurant un processus d'authentification utilisateur fluide.

Cette flexibilité dans les options d'authentification répond aux besoins uniques de chaque organisation.

Découvrez la transformation des services de nouvelle génération avec AI Force.

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Comment AI Force s'intègre-t-il avec Jira et d'autres outils internes ?

Dans l'écran Configuration de la plateforme se trouve une liste de connecteurs : Azure DevOps, Jira, SVN, Bugzilla et GitHub.

Des clients ont-ils utilisé Canvas sur OpenAI ? AI Force peut-il s'intégrer avec ?

L'intégration d'AI Force avec Canvas reste à explorer. Si vous avez des besoins spécifiques ou des cas d'utilisation, HCLTech les examinera.

Qu'est-ce qui rend l'approche d'AI Force unique et rentable en matière de sélection de LLM/SLM ?

AI Force se démarque par son approche « le bon outil pour chaque besoin » en matière de sélection LLM/SLM. Au lieu d'utiliser un seul modèle pour tous les scénarios clients—comme le font la plupart des plateformes concurrentes—nous prenons le temps de comprendre les besoins spécifiques de chaque client et de suggérer le modèle de langage le plus approprié. Cela garantit la solution optimale pour le problème d'affaires, maximisant les performances et générant des économies. Ainsi, la sélection du modèle ne repose pas uniquement sur les spécifications techniques, mais sur votre problème d'affaires et le contexte de vos données.

Cette approche axée sur le client nous permet de fournir des solutions personnalisées et efficaces plutôt qu'une réponse unique pour tous.

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