Pracownicy, aplikacje i agenci sięgają po modele przez jedną kontrolowaną warstwę. Każde zapytanie jest wyceniane i przypisywane, sprawdzane w drodze na zewnątrz, aby dane nie wyciekły, i w drodze powrotnej, aby nic ukrytego nie przejęło kontroli.
Ludzie zakładali własne konta, bo pracę trzeba było wykonać, a aplikacje na sztywno wiązano z pojedynczym dostawcą. Dziś nikt nie potrafi powiedzieć, o co organizacja pyta AI, ile to kosztuje ani co opuściło sieć – a zakaz spycha to jeszcze dalej poza zasięg wzroku.
Jedno połączenie do modeli komercyjnych, o otwartych wagach i hostowanych samodzielnie – Gateway można skierować na Państwa własny vLLM lub Ollama, z kluczem tylko wtedy, gdy Państwa serwer go wymaga. Aplikacje przestają zależeć od jednego dostawcy.
Kierowanie według zadania, jakości, wrażliwości i kosztu, z modelami premium zarezerwowanymi dla pracy, która ich wymaga. Konsola pokazuje, co wybrał router i dlaczego.
Jak Gateway wybiera model →O tym, co jest wrażliwe i co jest trudne, decyduje model, który prowadzimy my – a nie dostawca, do którego wysyłają Państwo zapytanie. W Enterprise on-premise działa on na Państwa sprzęcie i nic z niego nie wychodzi.
Awaria dostawcy, wyczerpany limit lub ograniczenie liczby zapytań – i zapytanie przejmuje inny dostawca z tej samej klasy lub wyższej, wyłącznie spośród modeli, z których dana aplikacja może korzystać. Odpowiedź wskazuje model, który ją napisał.
Każde zapytanie oznaczone użytkownikiem, zespołem, projektem lub aplikacją, z limitami twardymi i miękkimi oraz alertami przed osiągnięciem pułapu – dzięki temu AI jest pozycją w budżecie, a nie zaskakującą fakturą.
Wrażliwe treści są sprawdzane lub blokowane, zanim opuszczą Państwa sieć. O tym, co jest wrażliwe, decyduje model, który prowadzimy my – a nie dostawca, do którego je Państwo wysyłają. Co nie przejdzie kontroli, nie wychodzi.
Cokolwiek przyniesie narzędzie – e-mail, stronę internetową, rekord z CRM – model czyta jako dane, a nie jako zadanie. Ten sam model, który prowadzimy my, w tym samym przebiegu wychwytuje instrukcję, której nikt nie wydał; w trybie blokady podejrzany tekst w ogóle nie trafia do modelu. Ta sama kontrola obejmuje zdarzenia, które Gateway przekazuje dalej do innych Państwa aplikacji.
Jak Gateway wychwytuje instrukcję, której nikt nie wydał →Każde zapytanie, model, decyzja i koszt do przeszukania później na potrzeby przeglądu zgodności lub incydentu. Przy każdym wywołaniu narzędzia widać, jak zostało zweryfikowane i co kontrola orzekła o jego wyniku – a cały zapis zapytania można zachować jako jeden dokument, HTML lub PDF.
Ludzie zachowują modele, na których polegają, ale przez konto widoczne dla organizacji. Adopcja rośnie, a ekspozycja spada w tym samym czasie – nikt nie musi rezygnować z narzędzia.
Wrażliwe treści są wyłapywane, zanim wyjdą, a to, co wraca, jest sprawdzane, zanim przeczyta to model – więc ukryta instrukcja trafia najpierw na kontrolę, a potem na uprawnienia narzędzi i punkty zatwierdzenia, zanim zdoła zamienić pomocną odpowiedź w działanie, którego nikt nie zatwierdził.
Każde zapytanie jest przypisane do zespołu, projektu lub aplikacji, z limitami ustawionymi przed nadejściem faktury, zamiast tłumaczonymi po niej.
Największa ekspozycja nie bierze się z aplikacji – bierze się z ludzi wykonujących swoją pracę przez konta, których nikt nie widzi. Najpierw warto umieścić zespół za AI Gateway, potem aplikacje i agentów.