Pontivus Platform

ผลิตภัณฑ์ AI ต้องมีรากฐานสำหรับการทำงานจริง

Pontivus คือแพลตฟอร์มที่รองรับการทำงานรอบโมเดล ทั้งการประมวลผลเวิร์กโฟลว์แบบมีสถานะ การกำหนดสิทธิ์ ขอบเขตการเข้าถึงบริการ การกำกับดูแลโดยมนุษย์ การจัดการข้อผิดพลาด และหลักฐานสำหรับตรวจสอบย้อนหลัง

ทำไมต้องมีแพลตฟอร์ม

โมเดลสร้างคำตอบได้ แต่ไม่สามารถจัดการกระบวนการทั้งหมดได้

การใช้งานจริงต้องมีระบบควบคุมที่ทำงานรอบโมเดล

01

สิทธิ์ในการเข้าถึง

ใครมีสิทธิ์เริ่ม อนุมัติ หรือดูงานได้?

02

สถานะ

เกิดอะไรขึ้นแล้ว และขั้นตอนถัดไปคืออะไร?

03

ขอบเขต

เวิร์กโฟลว์ใช้ข้อมูลและบริการใดได้บ้าง?

04

การกำกับโดยมนุษย์

จุดใดต้องมีผู้ตรวจสอบเพื่อแก้ไขหรือตัดสินใจ?

05

การจัดการข้อผิดพลาด

เกิดอะไรขึ้นเมื่อผู้ให้บริการหรือขั้นตอนทำงานล้มเหลว?

06

หลักฐาน

ผู้ดูแลระบบตรวจสอบอะไรได้หลังการทำงานเสร็จสิ้น?

ขอบเขตของแพลตฟอร์ม

ผลิตภัณฑ์กำหนดความหมาย ส่วน Pontivus จัดเตรียมกลไกการทำงาน

รันไทม์ที่ใช้ร่วมกันแยกออกจากนโยบายและพฤติกรรมเฉพาะของผลิตภัณฑ์

01

Pontivus platform

การเริ่มต้นและวงจรชีวิตของระบบ การประมวลผลเวิร์กโฟลว์ การจัดการสถานะที่มีชนิดข้อมูลชัดเจน โปรโตคอลบริการ การสื่อสาร และการติดตามตรวจสอบการทำงาน

02

ผลิตภัณฑ์ที่สร้างบน Pontivus

แบบจำลองโดเมน ความหมายของเวิร์กโฟลว์ นโยบายการให้สิทธิ์ การเชื่อมต่อ หน้าจอ และการตีความผลลัพธ์

ผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง

จากแพลตฟอร์ม Low-code สู่แพลตฟอร์มสำหรับการทำงานของผลิตภัณฑ์ Agentic AI

Eezze.io เป็นแพลตฟอร์ม Low-code แยกต่างหาก ส่วน Pontivus คือพัฒนาการต่อเนื่องสู่แพลตฟอร์มสำหรับโฮสต์และให้ผลิตภัณฑ์ Agentic AI ทำงาน

ดู Eezze.io

ออนโทโลยีทางธุรกิจและเวิร์กโฟลว์

กำหนดความหมายของข้อมูล ควบคุมสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป

01

กำหนดความหมายทางธุรกิจของข้อมูล

แต่ละผลิตภัณฑ์กำหนดแนวคิด ความสัมพันธ์ หลักฐาน และการตัดสินใจที่ใช้ตีความข้อมูลที่เข้ามา

02

ใช้ความหมายนี้กำหนดผลลัพธ์ของงาน

ความหมายที่กำหนดไว้ระบุว่าเวิร์กโฟลว์จะระบุ ตัดสินใจ และสร้างผลลัพธ์อะไรได้บ้าง

03

ให้ AI ตีความตามความหมายที่กำหนดไว้

AI ประเมินคำถามของลูกค้าและข้อมูลต้นทางโดยอ้างอิงโครงสร้างทางธุรกิจของผลิตภัณฑ์ในขั้นตอนที่กำหนดไว้

04

กำหนดขั้นตอนถัดไปอย่างชัดเจน

เวิร์กโฟลว์กำหนดว่าจะวิเคราะห์ เรียกใช้บริการ ขออนุมัติ หรือตรวจสอบอะไรในขั้นตอนถัดไป โดย AI ไม่ได้กำหนดเส้นทางขึ้นมาเอง

05

ตรวจสอบและเก็บผลลัพธ์ไว้

ต้องผ่านการตรวจสอบหลักฐานและผลลัพธ์ก่อนเผยแพร่ โดยเก็บสิ่งที่ค้นพบและข้อมูลประกอบไว้สำหรับการตรวจสอบ

ความปลอดภัยและการนำไปใช้งาน

แยกขอบเขตของแต่ละผลิตภัณฑ์ เข้ารหัสข้อมูล และใช้โครงสร้างพื้นฐานแบบ HA

01

แต่ละโปรเจกต์มีขอบเขตแยกของตัวเอง

Development และ Production ใช้การตั้งค่า deploy คนละชุด แต่ละโปรเจกต์ทำงานใน Kubernetes namespace ของตัวเอง โดยมี Network Policy ปิดกั้นการเข้าถึงระหว่างโปรเจกต์ เพื่อไม่ให้โปรเจกต์หนึ่งเข้าถึงอีกโปรเจกต์ผ่านเครือข่ายได้

02

ข้อมูลและการรับส่งข้อความแยกตามโปรเจกต์

แต่ละโปรเจกต์มีฐานข้อมูลของตัวเองบน PostgreSQL HA cluster แบบสามโหนด และมี message subjects/topics ของตัวเอง โปรเจกต์อื่นไม่สามารถอ่านข้อมูลหรือช่องทางข้อความของโปรเจกต์นั้นได้

03

เข้ารหัสตั้งแต่หน้าจอจนถึงพื้นที่จัดเก็บ

UI ที่สร้างด้วย React/TypeScript โฮสต์บน Cloudflare Pages และเชื่อมต่อกับ API ผ่าน HTTPS การสื่อสารภายในและการเชื่อมต่อ PostgreSQL ใช้ SSL/TLS ข้อมูล PostgreSQL และ Hetzner S3-compatible object storage ถูกเข้ารหัส

04

ชั้นประมวลผลแบบ HA

API ทำงานบน K3s cluster แบบ HA สามโหนดในเยอรมนี และ PostgreSQL ทำงานบน HA cluster แบบสามโหนด การประมวลผลและข้อมูลถาวรจึงอยู่บนโครงสร้างแบบคลัสเตอร์ ไม่ได้ขึ้นอยู่กับโหนดเดียว

การดูแลระบบ

ทุกการทำงานมีสถานะให้ตรวจสอบได้

ผู้ดูแลผลิตภัณฑ์ยังมองเห็นความคืบหน้าและข้อผิดพลาดได้

01

การทำงานที่ตรวจสอบได้

ระบบบันทึกเหตุการณ์และสถานะตลอดวงจรชีวิต พร้อม structured execution logs, metrics, traces ข้อผิดพลาดจากผู้ให้บริการ และผลลัพธ์

02

การจัดการข้อผิดพลาดอย่างชัดเจน

ระบบแสดง dependencies ที่จำเป็น การตรวจสอบสิทธิ์ ผลลัพธ์เวิร์กโฟลว์ ข้อผิดพลาดจากผู้ให้บริการ และ exception เป็นสถานะที่ชัดเจน ไม่ถือว่างานที่ล้มเหลวเป็นความสำเร็จโดยไม่แจ้งเตือน