Tag: governança de IA

  • AISentinel SDKs

    AISentinel SDKs

    Descrição da ferramenta: AISentinel SDKs oferece SDKs de governança de IA em Python, JavaScript e Go, permitindo prevenir ações maliciosas, compartilhar políticas YAML e oferecer suporte offline com cache local para implantação segura de agentes de IA.

    Atributos:

    🔒 Segurança: Implementa verificações prévias para evitar ações maliciosas em agentes de IA.
    📊 Políticas Compartilhadas: Permite criar, gerenciar e compartilhar políticas YAML entre diferentes SDKs.
    ⚡ Desempenho Offline: Suporte a cache local que garante funcionamento mesmo sem conexão à internet.
    🌐 Multiplataforma: Disponível para Python, JavaScript e Go, facilitando integração em diversos ambientes.
    Fácil Integração: Oferece APIs simples para implementação rápida em projetos existentes.

    Exemplos de uso:

    🛡️ Prevenção de ações maliciosas: Executar verificações antes que agentes realizem operações potencialmente perigosas.
    📄 Criar políticas YAML: Definir regras de governança e compartilhá-las entre equipes usando o formato YAML.
    💾 Caching offline: Utilizar cache local para garantir operação contínua durante interrupções na conexão.
    🚀 Pilhas de implantação confiáveis: Embalar agentes de IA com garantias de conformidade e segurança integradas.
    🔧 Integração multiplataforma: Incorporar a ferramenta em projetos escritos em Python, JavaScript ou Go facilmente.

  • Overseer AI

    Overseer AI

    Descrição da ferramenta: Overseer AI é uma API leve e voltada para desenvolvedores que monitora e valida saídas de sistemas de IA, oferecendo análise de conteúdo em tempo real e políticas de segurança personalizadas.

    Atributos:

    • 🔍 Análise em tempo real: Monitora continuamente as saídas dos modelos de IA para garantir conformidade com as políticas estabelecidas.
    • 🛡️ Políticas de segurança personalizadas: Permite a criação de diretrizes específicas para atender às necessidades do usuário.
    • 📊 Análise de uso: Fornece dados analíticos sobre a utilização da API e o desempenho dos modelos.
    • 🌐 API open-source: Disponibiliza um código aberto que facilita a integração e personalização por parte dos desenvolvedores.
    • 💻 SDKs específicos por linguagem: Oferece kits de desenvolvimento adaptados a diferentes linguagens, facilitando a implementação.

    Exemplos de uso:

    • 📈 Avaliação de conteúdo gerado por IA: Utilizar a API para verificar se o conteúdo produzido por modelos atende às normas estabelecidas.
    • ⚙️ Implementação de políticas customizadas: Configurar regras específicas para diferentes aplicações ou setores dentro da organização.
    • 📉 Análise de desempenho do modelo: Monitorar como os modelos se comportam ao longo do tempo, identificando áreas que necessitam melhorias.
    • 🔧 Integração com sistemas existentes: Incorporar a API em plataformas já utilizadas pela empresa para aumentar a segurança na geração de conteúdo.
    • 📝 Ajuste fino das configurações da IA: Modificar parâmetros da IA com base nas análises fornecidas pela ferramenta, otimizando resultados.