Description
Des modèles d’IA hébergés en Allemagne, qui travaillent à partir de votre propre contenu
IONOS AI Model Hub est un service d’inférence entièrement géré de l’hébergeur allemand IONOS. Il donne accès à la demande à des modèles de langage, des modèles d’embeddings, un reranker, un générateur de texte en image et des modèles d’OCR via des API compatibles OpenAI, sans avoir à provisionner de GPU ni à exploiter de serveurs de modèles.
Un modèle ne sait pas quels produits vous vendez, quels textes sont approuvés ni quelles images vous pouvez utiliser. Ces connaissances se trouvent dans Kontainer DAM & PIM.
Lorsqu’une application ou un agent bâtis sur AI Model Hub sont connectés à Kontainer via l’API Kontainer ou MCP, ils peuvent récupérer données produit, métadonnées et informations de fichiers chaque fois qu’une tâche l’exige, au lieu de s’appuyer sur des copies qui vieillissent.
IONOS indique que tout le traitement a lieu dans ses centres de données allemands et que les données d’entrée ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles.
Benefits
Pourquoi intégrer IONOS AI Model Hub à Kontainer ?
✔ Un traitement en Allemagne
IONOS indique que le traitement dans AI Model Hub est limité à ses centres de données allemands, ce qui convient aux organisations qui souhaitent que leurs charges de travail d’IA restent en Allemagne.
✔ Les données d’entrée ne servent pas à l’entraînement
Selon IONOS, les données que vous envoyez sont utilisées uniquement pour vos propres requêtes et sont exclues de l’entraînement des modèles.
✔ Entièrement géré
Aucun GPU à provisionner, aucun serveur de modèles à maintenir. Vous appelez les modèles via l’API.
✔ Des API familières
Des endpoints compatibles OpenAI permettent aux développeurs de réutiliser les clients et bibliothèques qu’ils connaissent déjà.
✔ Plusieurs types de modèles au même endroit
Modèles de langage, embeddings, reranker, génération d’images et OCR sont disponibles sur la même plateforme.
✔ Kontainer, votre Single Source of Truth
Laissez votre solution d’IA travailler à partir des mêmes données produit et fichiers approuvés que le reste de l’organisation.
Features
Comment IONOS AI Model Hub et Kontainer fonctionnent ensemble
✔ L’API Kontainer
Consultez et mettez à jour données produit, métadonnées et informations de fichiers depuis des applications et des fonctions qui appellent AI Model Hub.
✔ MCP pour les agents
Un agent bâti sur des modèles d’AI Model Hub peut utiliser Kontainer comme outil via le Model Context Protocol, sans développement sur mesure pour chaque agent.
✔ Tool calling
AI Model Hub permet aux modèles d’appeler des API externes et des fonctions prédéfinies : un modèle peut ainsi déclencher une recherche dans Kontainer pendant qu’il travaille sur une tâche.
✔ Embeddings et reranking pour le RAG
Des modèles d’embeddings multilingues et un reranker peuvent transformer les textes produit et les métadonnées de Kontainer en une base de connaissances interrogeable, par exemple dans une base PostgreSQL avec pgvector.
✔ OCR pour les documents
Les modèles d’OCR peuvent lire le texte de documents numérisés et d’images de texte, qui peut ensuite être ajouté aux fichiers de Kontainer DAM sous forme de métadonnées consultables.
✔ Génération de texte pour le contenu produit
Rédigez des ébauches de textes produit, de synthèses et de réponses à partir des données produit approuvées du PIM.
✔ Données produit et fichiers issus du PIM et du DAM
Utilisez noms, descriptions, spécifications, catégories, variantes, images, vidéos et documents, avec leurs tags et métadonnées.
Set-up
Connectez IONOS AI Model Hub et Kontainer en trois étapes
- Créez un jeton d’accès chez IONOS
Générez un jeton API pour AI Model Hub dans votre compte IONOS Cloud et choisissez les modèles que la solution doit utiliser. - Donnez à votre solution l’accès à Kontainer
Créez un jeton API JSON, ou configurez OAuth 2.0, pour l’utilisateur Kontainer au nom duquel la solution doit agir. L’accès est limité à ce que cet utilisateur est autorisé à faire. - Laissez le modèle atteindre Kontainer
Connectez-vous via MCP ou exposez des requêtes Kontainer sous forme d’outils que le modèle peut appeler, puis testez avec de vraies questions sur les produits.
La configuration demande quelques connaissances techniques ou informatiques. Le guide MCP en décrit les détails.
Use Cases
Que pouvez-vous construire avec IONOS AI Model Hub + Kontainer ?
- Une base de connaissances produit multilingue
Permettez aux équipes de poser des questions sur les textes produit et les documents dans plusieurs langues, avec des réponses fondées sur du contenu approuvé. - Des documents numérisés consultables
Extrayez le texte de fiches techniques et de manuels numérisés et rendez-le trouvable grâce aux métadonnées du DAM. - Suggestions de textes produit
Générez des ébauches pour les descriptions produit manquantes, que votre équipe relit et valide. - Du contenu pour les marchés européens
Adaptez les textes produit à plusieurs langues, à partir de données localisées dans Kontainer. - Un conseiller produit
Un assistant pour les ventes, le support ou votre boutique en ligne, qui répond à partir de données PIM approuvées. - Des agents qui traversent les systèmes
Combinez Kontainer avec votre ERP, votre CRM et d’autres systèmes dans un même workflow.
Support
Premiers pas avec IONOS AI Model Hub + Kontainer
Les données et les workflows dont a besoin votre solution d’IA déterminent la façon de la configurer. Contactez notre équipe support pour obtenir de l’aide sur la configuration, les personnalisations ou les bonnes pratiques.
Écrivez-nous à support@kontainer.com
En savoir plus sur l’API Kontainer et sur MCP pour Kontainer DAM et PIM.
Consultez la documentation d’AI Model Hub d’IONOS.
Pour connaître les exigences de l’AI Act de l’UE, consultez l’article Identifier le contenu généré par IA dans Kontainer et le règlement européen sur l’IA (Règlement (UE) 2024/1689).
FAQ
Qu'est-ce qu'IONOS AI Model Hub ?
IONOS AI Model Hub est un service d’inférence entièrement géré de l’hébergeur allemand IONOS. Il propose des modèles de langage, des modèles d’embeddings, un reranker, un générateur de texte en image et des modèles d’OCR via des API compatibles OpenAI, hébergés dans des centres de données allemands.
IONOS AI Model Hub peut-il être intégré à Kontainer ?
Oui. Kontainer peut être connecté à des solutions bâties sur AI Model Hub via l’API Kontainer et MCP, de sorte que modèles et agents puissent consulter les données produit, les métadonnées et les informations de fichiers de Kontainer DAM & PIM.
Des agents sur AI Model Hub peuvent-ils utiliser Kontainer via MCP ou le tool calling ?
Oui. Un agent bâti sur des modèles d’AI Model Hub peut utiliser un client MCP pour atteindre Kontainer comme outil. Il est aussi possible d’exposer des requêtes Kontainer sous forme d’outils, puisqu’AI Model Hub prend en charge le tool calling.
AI Model Hub peut-il utiliser les données produit et les fichiers de Kontainer ?
Oui. Les noms, descriptions, spécifications, catégories et variantes de produits du PIM peuvent servir de contexte, et les images, vidéos et documents du DAM peuvent être retrouvés grâce aux métadonnées et aux tags.
Puis-je construire une recherche sémantique ou du RAG sur le contenu de Kontainer ?
Oui. Les modèles d’embeddings et un reranker d’AI Model Hub peuvent transformer les textes produit et les métadonnées de Kontainer en une base de connaissances à laquelle un modèle fait appel pour répondre. IONOS recommande pour cela une base de données vectorielle externe, par exemple PostgreSQL avec pgvector.
L'OCR peut-il être utilisé sur les documents de Kontainer DAM ?
Oui. Une solution peut envoyer un document de Kontainer DAM à un modèle d’OCR et réécrire le texte extrait sous forme de métadonnées via l’API Kontainer, afin que le contenu devienne consultable.
Où les données sont-elles traitées, et servent-elles à l'entraînement ?
IONOS indique que le traitement a lieu dans ses centres de données allemands et que les données d’entrée ne sont pas utilisées pour l’entraînement des modèles. Ce qui parvient au modèle est décidé par votre solution, et l’accès à Kontainer est limité à ce que l’utilisateur Kontainer derrière la connexion est autorisé à faire.
Nos données doivent-elles être intégrées à l'entraînement d'un modèle d'IA ?
Pas nécessairement. Une intégration peut récupérer les informations utiles dans Kontainer au moment où elles sont nécessaires, via MCP ou l’API. Vous travaillez ainsi avec des données à jour sans qu’elles fassent partie de l’entraînement d’un modèle.
Comment démarrer ?
Commencez par préciser les données et les workflows dont la solution d’IA a besoin. Contactez ensuite l’équipe support de Kontainer à support@kontainer.com pour obtenir de l’aide sur la configuration, les personnalisations et les bonnes pratiques.