VectorAdmin propose une interface complète pour gérer tous les aspects de la gestion des bases de données vectorielles. Les utilisateurs peuvent intégrer plusieurs fournisseurs de stockages vectoriels via des clés API, voir et filtrer les collections vectorielles, suivre les statuts d'ingestion, et surveiller la latence des requêtes. La plateforme supporte l'importation en masse de données vectorielles via CSV ou JSON, des paramètres de recherche de similarité personnalisables, et une visualisation de la distribution des embeddings. Les administrateurs disposent d'informations sur la performance des index via des tableaux de bord affichant CPU, mémoire, et métriques de stockage. De plus, VectorAdmin propose des rôles utilisateur avec des permissions granulaires, des alertes basées sur des seuils, et des journaux d'audit pour la conformité, simplifiant le déploiement de systèmes de recherche et recommandation pilotés par IA.

AgentFence fournit une couche de sécurité unifiée pour les agents IA, couvrant l'application des politiques, le contrôle d'accès et la détection d'anomalies. Elle propose des SDK pour Python, Node.js et des API REST pour une intégration facile à vos applications LLM. Avec des tableaux de bord de surveillance en temps réel et des pistes d'audit détaillées, les équipes de conformité ont une visibilité complète sur le comportement des agents. Des politiques personnalisables vous permettent de définir les actions autorisées, les règles d'utilisation des données et les rôles utilisateur. Des alertes automatisées notifient les parties prenantes en cas de violations de politique, tandis que les logs historiques supportent l'analyse forensique et les rapports réglementaires.