技术
模块化、安全、托管于欧洲的架构
AIR-Core 把 Web 应用及其 API 与建模、可解释性、存储和 AI 等专门模块结合在一起，全部运行在欧盟境内。
架构
AIR-Core 是如何构建的
每个模块只做一件事，并把它做好。这样我们就能分别扩展、更新和保护每个部分。
浏览器
用于创建数据源、模型和仪表板的 Web 界面。
AI 应用
Claude、ChatGPT 等，通过 MCP 和 OAuth 连接。
你的系统
通过 REST API v1、Python SDK 和 Webhook 集成。
AIR-Core · AWS 法兰克福（欧盟）
Web 与 API
界面、REST API v1、双因素认证、组织、角色和权限、仪表板和提醒。
MCP 服务器
以只读或读写权限向 AI 应用开放数据源、模型和仪表板。记录每次调用，且不提供删除工具。
建模引擎
基于 Python、scikit-learn 和 XGBoost 的 AutoML：数据准备、算法选择和参数调优。
可解释性
基于 SHAP 值的局部和全局解释，以及模型卡。不使用生成式 AI。
存储
保存数据源，并响应可视化和模型的查询。
生成式 AI
Amazon Bedrock 上的 Claude（欧盟推理配置），或你自己密钥对应的服务商（BYOK）。
密钥管理
数据库凭据和 API 密钥使用主密钥加密。
数据库
MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、MongoDB、InfluxDB。
网页与开放数据
URL、API 和 CKAN 门户。
设备
通过 MQTT 获取实时数据。
机器学习
久经验证的算法，为你自动挑选
AIR-Core 的建模引擎基于成熟的开源 Python 库，例如 scikit-learn 和 XGBoost。
分类与回归
决策树、集成方法（随机森林、梯度提升、XGBoost）、线性回归和逻辑回归、支持向量机、最近邻、朴素贝叶斯和神经网络。
聚类
无需预先标注即可将相似记录分组。
异常检测
使用 Isolation Forest 等方法标记异常记录。
关联规则
发现“如果 A，则 B”这类模式。
文本（NLP）
对自由文本列进行文本分类和主题建模。
自动选择
AIR-Core 比较候选模型、调整超参数，并选出泛化效果最好的模型。
数据准备
从零散数据到有用信息
许多组织积累的数据格式互不兼容。AIR-Core 会把它们汇集起来，并为分析做好准备。
- 1
收集
从复杂的数据库到文本或 CSV 文件。
- 2
清洗
识别有用数据，剔除无关数据。
- 3
合并
合并多个数据源，交叉比对信息。
- 4
准备
调整格式和类型，以适应算法。
- 5
可视化
简单直观的呈现，帮助做出更好的决策。
安全与数据驻留
你的数据，留在欧洲，由你掌控
与风险相适应的技术和组织措施，详见数据处理协议附件二。
数据在欧盟
托管于 AWS 法兰克福区域（eu-central-1）。AIR-Core 的 AI 运行在欧盟境内的 AWS 区域。
加密
流量使用 TLS 加密。凭据和 API 密钥使用主密钥加密存储。
访问
组织、角色和按工作区划分的权限。两步验证。
可追溯性
记录账户活动和每次 AI 使用情况，管理员可查看。
备份
定期备份平台，以便在发生事故时恢复。
GDPR
我们以数据处理者的身份，依据 数据处理协议开展工作。我们不会用你的数据训练模型。