Shaip Generatív AI platform
Győződjön meg arról, hogy a generatív mesterséges intelligencia felelős és biztonságos
LLM fejlesztési életciklus
Adatgenerálás
Kiváló minőségű, változatos és etikus adatok a fejlesztési életciklus minden szakaszához: képzés, értékelés, finomhangolás és tesztelés.
Robusztus AI adatplatform
A Shaip Data Platform minőségi, változatos és etikus adatok beszerzésére lett tervezve a képzéshez, a finomhangoláshoz és az AI-modellek értékeléséhez. Lehetővé teszi szövegek, hangok, képek és videók összegyűjtését, átírását és megjegyzéseit különféle alkalmazásokhoz, beleértve a Generative AI-t, a Conversational AI-t, a Computer Vision-t és az Healthcare AI-t. A Shaip segítségével Ön biztosítja, hogy mesterséges intelligencia modelljei megbízható és etikus forrásból származó adatok alapján épüljenek fel, ami az innovációt és a pontosságot szolgálja.
kísérletezés
Kísérletezzen különféle promptokkal és modellekkel, és válassza ki a legjobbat az értékelési mutatók alapján.
Értékelés
Értékelje a teljes folyamatot az automatizált és az emberi értékelés hibridjével, kiterjedt értékelési metrikákon keresztül, különféle felhasználási esetekre.
megfigyelhetőség
Figyelje meg generatív AI-rendszereit valós idejű gyártás során, proaktívan észlelje a minőségi és biztonsági problémákat, miközben a kiváltó ok elemzését végzi.
Generatív AI használati esetek
Kérdés és válasz párok
Hozzon létre kérdés-válasz párokat nagy dokumentumok (Termékkézikönyvek, Műszaki Dokumentumok, Online fórumok és áttekintések, Iparági szabályozási dokumentumok) alapos elolvasásával, hogy lehetővé tegye a vállalatok számára a Gen AI fejlesztését egy nagy korpuszból származó releváns információk kinyerésével. Szakértőink kiváló minőségű Q&A párokat hoznak létre, mint például:
» Kérdések és válaszok párosok több válasszal
» Felületi szintű kérdések készítése (Közvetlen adatkinyerés a referenciaszövegből)
» Hozzon létre mély szintű kérdéseket (korreláljon a referenciaszövegben nem szereplő tényekkel és betekintésekkel)
» Lekérdezés létrehozása táblázatokból
Kulcsszó lekérdezés létrehozása
A kulcsszólekérdezés létrehozása magában foglalja a legrelevánsabb és legjelentősebb szavak vagy kifejezések kinyerését egy adott szövegből, hogy tömör lekérdezést hozzon létre. Ez a folyamat segít a szöveg alapvető tartalmának és szándékának hatékony összefoglalásában, megkönnyítve a kapcsolódó információk keresését vagy visszakeresését. A kiválasztott kulcsszavak általában főnevek, igék vagy fontos leírók, amelyek megragadják az eredeti szöveg lényegét.
RAG adatgenerálás (Retrieval-Augmented Generation)
A RAG egyesíti az információ-visszakeresés és a természetes nyelv generálás erősségeit, hogy pontos és kontextuálisan releváns válaszokat adjon. A RAG-ban a modell először egy adott lekérdezés alapján lekéri a releváns dokumentumokat vagy szövegrészeket egy nagy adatkészletből. Ezek a kikeresett szövegek biztosítják a szükséges kontextust. A modell ezt a kontextust használja fel egy koherens és pontos válasz generálására. Ez a módszer biztosítja, hogy a válaszok informatívak és megbízható forrásanyagon alapuljanak, javítva a generált tartalom minőségét és pontosságát.
RAG Q/A Validálás
Szöveg Összegzés
Szakértőink a teljes beszélgetést vagy hosszú párbeszédet összefoglalhatják nagy mennyiségű szöveges adat tömör és informatív összefoglalóinak bevitelével.
Szöveg osztályozása
Ez magában foglalja a szöveges dokumentumok előre meghatározott osztályokba sorolását tartalmuk alapján. Szakértőink konkrét témák, érzések vagy kategóriák szerint elemzik és címkézik a szövegeket. Ez a folyamat lehetővé teszi a mesterséges intelligencia rendszerek számára a szövegalapú információk automatikus rendszerezését, szűrését és irányítását.
Gyakori alkalmazások:
» Tartalom kategorizálása (hírek, sport, szórakozás stb.)
» Hangulatelemzés (pozitív, negatív, semleges)
» Szándékok besorolása (kérdés, parancs, nyilatkozat)
» Elsőbbségi rendezés (sürgős, fontos, rutin)
» Témamodellezés (technológia, pénzügy, egészségügy)
Keresési lekérdezés relevanciája
A keresési lekérdezés relevanciája azt méri fel, hogy egy dokumentum vagy tartalom mennyire egyezik egy adott keresési lekérdezéssel. Ez kulcsfontosságú a keresőmotorok és az információkereső rendszerek számára annak biztosításához, hogy a felhasználók a legrelevánsabb és leghasznosabb eredményeket kapják lekérdezéseikhez.
| Keresési lekérdezés | Weboldal | Relevancia pontszám |
| A legjobb túraútvonalak Denver közelében | A 10 legjobb túraútvonal Boulderben, Colorado államban | 3 – valamennyire releváns (mivel Boulder Denver közelében van, de az oldal nem említi konkrétan Denvert) |
| Vegetáriánus éttermek San Franciscóban | A 10 legjobb vegán étterem a San Francisco-öböl környékén | 4 – nagyon releváns (mert a vegán éttermek egyfajta vegetáriánus éttermek, és a lista kifejezetten a San Francisco-i öböl környékére összpontosít) |
Szintetikus párbeszéd létrehozása
A Synthetic Dialogue Creation a Generative AI erejét kihasználva forradalmasítja a chatbotok interakcióit és a call centeres beszélgetéseket. Az AI kapacitásának kihasználásával a kiterjedt erőforrásokba, például a termékkézikönyvekbe, a műszaki dokumentációkba és az online megbeszélésekbe való elmélyülésre a chatbotok képesek precíz és releváns válaszokat adni számtalan forgatókönyvre. Ez a technológia átalakítja az ügyfélszolgálatot azáltal, hogy átfogó segítséget nyújt a termékkel kapcsolatos kérdésekhez, hibaelhárításhoz, és természetes, hétköznapi párbeszédet folytat a felhasználókkal, ezáltal javítva az általános ügyfélélményt.
NL2Code
Az NL2Code (Natural Language to Code) magában foglalja a programozási kód generálását természetes nyelvi leírásokból. Ez segít a fejlesztőknek és a nem fejlesztőknek egyaránt kód létrehozásában azáltal, hogy egyszerűen leírják, amit akarnak, egyszerű nyelven.
NL2SQL (SQL-generálás)
Az NL2SQL (Natural Language to SQL) magában foglalja a természetes nyelvű lekérdezések SQL-lekérdezésekké alakítását. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyszerű nyelven kommunikáljanak az adatbázisokkal, így az adatok lekérése könnyebben elérhető azok számára, akik esetleg nem ismerik az SQL szintaxist.
Érvelésen alapuló kérdés
Az érvelésen alapuló kérdés logikus gondolkodást és levezetést igényel a válasz megszerzéséhez. Ezek a kérdések gyakran olyan forgatókönyveket vagy problémákat foglalnak magukban, amelyeket érvelési készségekkel kell elemezni és megoldani.
Negatív/nem biztonságos kérdés
A negatív vagy nem biztonságos kérdés olyan tartalmat jelent, amely káros, etikátlan vagy nem megfelelő. Az ilyen kérdéseket óvatosan kell kezelni, és általában olyan választ igényelnek, amely elriasztja a nem biztonságos viselkedést, vagy biztonságos, etikus alternatívákat kínál.
Feleletválasztós kérdések
A feleletválasztós kérdések olyan értékelési típusok, amelyek során egy kérdést több lehetséges válasz mellett mutatnak be. A válaszadónak ki kell választania a megfelelő választ a megadott lehetőségek közül. Ezt a formátumot széles körben használják az oktatási tesztekben és felmérésekben.
Miért válassza a Shaipet?
Végpontok közötti megoldások
Átfogó lefedettség a Gen AI életciklusának minden szakaszában, garantálva a felelősséget és a biztonságot az etikus adatok gondozásától a kísérletezésig, értékelésig és felügyeletig.
Hibrid munkafolyamatok
Skálázható adatgenerálás, kísérletezés és értékelés az automatizált és emberi folyamatok keverékén keresztül, a kkv-k kihasználásával a különleges szélsőséges esetek kezelésében.
Vállalati szintű platform
A felhőben vagy a helyszínen telepíthető mesterséges intelligencia-alkalmazások robusztus tesztelése és figyelése. Zökkenőmentesen integrálható a meglévő munkafolyamatokkal.