Genum

Au lieu d'écrire à la main une spécification complexe, vous décrivez ce que vous voulez en langage naturel et Genum convertit cette intention en définition d'IA structurée et réutilisable. Le résultat embarque le schéma et la configuration, donc la même spécification tourne de façon identique d'un environnement à l'autre. Cela abaisse la barrière pour qui comprend la logique métier mais pas la syntaxe des prompts.

Les tests de prompts d'IA sont au cœur de Genum. La plateforme enregistre les cas de test à côté de vos prompts et les rejoue pour comparer les sorties aux résultats attendus. Une version plus récente peut vérifier pas à pas les appels d'outils d'un agent, pas seulement la réponse finale, si bien qu'une chaîne cassée est repérée avant que l'utilisateur ne la voie. Les rejeux s'exécutent sur le brouillon courant, donc vous testez une modification avant de la valider.

Chaque prompt est enregistré avec ses métadonnées complètes, y compris la configuration de modèle utilisée. Vous pouvez revenir en arrière, comparer les versions et voir ce qui a changé entre deux publications. Le cycle valider, relire, annuler que les développeurs attendent de Git entre ainsi dans le travail sur les prompts.

Chaque exécution de prompt est journalisée avec ses entrées, ses sorties, les métadonnées du modèle et les horodatages. Cet enregistrement étaye la validation et la traçabilité que réclament les équipes de conformité, et il transforme une exécution passée en cas de test que vous pouvez rejouer dans les mêmes conditions.

Les prompts et les suites de tests fonctionnent avec plusieurs fournisseurs, dont OpenAI, Gemini et des points de terminaison personnalisés, avec prise en charge de schémas de sortie sur mesure. Vous évitez de tout réécrire si vous changez de modèle, et vous pouvez garder les charges sensibles sur un modèle local tout en envoyant les autres dans le cloud.

Des agents spécialisés se chargent de générer, valider et auditer les prompts et de rédiger les messages de commit. Le but est de réduire le travail manuel de maintenance d'une bibliothèque de prompts, pour que les vérifications et les messages routiniers se fassent sans qu'une personne surveille chaque étape.

Vous déposez des PDF et des images et laissez un LLM extraire le texte, décrire le contenu ou convertir des documents en données structurées. Reçus, factures et formulaires deviennent des champs propres que les systèmes en aval peuvent traiter, ce qui supprime une étape manuelle courante dans le travail de bureau.