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API, SDK, cookbooks et documentation de référence pour déployer une IA souveraine en production — sur votre infrastructure, sous votre contrôle.
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Des outils pour chaque étape de l'intégration
Guides de démarrage API
Effectuez votre premier appel vers Tafari Core en moins de cinq minutes. Guides pas à pas pour l'authentification, les complétions de chat, les embeddings et le reranking.
Commencer à développer →SDK Python
Un client typé et idiomatique pour chaque endpoint Kervalt. Streaming, retries et traitements par lots intégrés. pip install kervalt
Voir sur PyPI →SDK TypeScript
Prise en charge de premier ordre de Node.js et des runtimes edge, avec inférence de types complète sur les payloads de requêtes et de réponses. npm install @kervalt/sdk
Voir sur npm →Référence API
Documentation complète des endpoints avec limites de débit, sémantique des erreurs, tokenizers et paramètres par modèle pour Tafari Core, Zuberi Vector et Sankofa Rank.
Parcourir la référence →Cookbooks
Des exemples prêts à l'emploi qui intègrent Zuberi Vector et Sankofa Rank dans de véritables pipelines de données — ingestion, embedding, recherche hybride et reranking à l'échelle de la production.
Ouvrir les cookbooks →LLM University
Notre portail éducatif pour les ingénieurs IA : bases de données vectorielles, recherche dense-sparse, appels d'outils agentiques et optimisation des prompts — des fondamentaux aux modèles avancés.
Commencer à apprendre →Démarrage rapide
Votre premier appel vers Tafari Core
Un endpoint, une clé API, une souveraineté totale. Pointez le client vers api.kervalt.be — ou vers votre propre déploiement Kanda Vault — et le même code fonctionne sans modification.
- 01 Générez une clé API depuis votre console Kervalt.
- 02 Envoyez une complétion de chat à Tafari Core via TLS.
- 03 Remplacez l'URL de base par votre endpoint VPC lors du passage en production.
# curl
curl https://api.kervalt.be/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $KERVALT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "tafari-core",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Summarize this contract."}
]
}'
# Python SDK
from kervalt import Kervalt
client = Kervalt() # reads KERVALT_API_KEY
response = client.chat.completions.create(
model="tafari-core",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this contract."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Pourquoi développer sur Kervalt
Vos modèles. Votre cloud. Votre contrôle.
Sécurisé
Vos données restent sous votre contrôle grâce à une protection multicouche et à des normes de sécurité certifiées par l'industrie.
Flexible
Sécurisé au sein de votre cloud privé virtuel (VPC), on-premises ou dans un Kanda Vault dédié géré par Kervalt.
Indépendant
Entraînez vos modèles sur vos données propriétaires et créez des solutions IA uniques, adaptées à vos cas d'usage, vos besoins et votre infrastructure.