Shaip Generative AI platforma
Osigurajte da je vaša Generative AI odgovorna i sigurna
Životni ciklus razvoja LLM-a
Generiranje podataka
Visokokvalitetni, raznoliki i etički podaci za svaku fazu vašeg životnog ciklusa razvoja: obuka, procjena, fino podešavanje i testiranje.
Robusna AI podatkovna platforma
Shaip Data Platform osmišljena je za dobivanje kvalitetnih, raznolikih i etičkih podataka za obuku, fino podešavanje i procjenu AI modela. Omogućuje vam prikupljanje, prepisivanje i označavanje teksta, zvuka, slika i videa za razne aplikacije, uključujući generativnu umjetnu inteligenciju, razgovornu umjetnu inteligenciju, računalni vid i zdravstvenu inteligenciju. Uz Shaip osiguravate da su vaši modeli umjetne inteligencije izgrađeni na temelj pouzdanih i etičkih podataka koji potiču inovacije i točnost.
Eksperimentiranje
Eksperimentirajte s raznim uputama i modelima, odabirući najbolje na temelju metrike procjene.
Procjena
Ocijenite cijeli svoj cjevovod pomoću hibrida automatizirane i ljudske procjene kroz opsežne metrike procjene za različite slučajeve upotrebe.
osmotrivost
Promatrajte svoje generativne AI sustave u proizvodnji u stvarnom vremenu, proaktivno otkrivajući probleme s kvalitetom i sigurnošću dok provodite analizu temeljnih uzroka.
Generativni slučajevi upotrebe umjetne inteligencije
Parovi pitanja i odgovora
Stvorite parove pitanja i odgovora temeljitim čitanjem velikih dokumenata (priručnici proizvoda, tehnička dokumentacija, internetski forumi i recenzije, industrijski regulatorni dokumenti) kako biste tvrtkama omogućili razvoj Gen AI izvlačenjem relevantnih informacija iz velikog korpusa. Naši stručnjaci stvaraju visokokvalitetne parove pitanja i odgovora kao što su:
» Pitanja i odgovori s višestrukim odgovorima
» Stvaranje pitanja na razini površine (izravno izvlačenje podataka iz referentnog teksta)
» Napravite duboka pitanja (korelirajte s činjenicama i uvidima koji nisu navedeni u referentnom tekstu)
» Stvaranje upita iz tablica
Stvaranje upita za ključne riječi
Stvaranje upita ključne riječi uključuje izdvajanje najrelevantnijih i najznačajnijih riječi ili fraza iz zadanog teksta kako bi se formirao sažeti upit. Ovaj postupak pomaže u učinkovitom sažimanju temeljnog sadržaja i namjere teksta, olakšavajući traženje ili dohvaćanje povezanih informacija. Odabrane ključne riječi obično su imenice, glagoli ili važni deskriptori koji hvataju bit izvornog teksta.
Generiranje RAG podataka (generiranje s proširenim dohvatom)
RAG kombinira prednosti pronalaženja informacija i generiranja prirodnog jezika kako bi proizveo točne i kontekstualno relevantne odgovore. U RAG-u model prvo dohvaća relevantne dokumente ili odlomke iz velikog skupa podataka na temelju zadanog upita. Ovi pronađeni tekstovi daju potreban kontekst. Model zatim koristi ovaj kontekst za generiranje koherentnog i točnog odgovora. Ova metoda osigurava da su odgovori informativni i utemeljeni na pouzdanom izvornom materijalu, poboljšavajući kvalitetu i točnost generiranog sadržaja.
RAG Q/A Validacija
Sažimanje teksta
Naši stručnjaci mogu sažeti cijeli razgovor ili dugi dijalog unosom sažetih i informativnih sažetaka velike količine tekstualnih podataka.
Klasifikacija teksta
Naši stručnjaci mogu sažeti cijeli razgovor ili dugi dijalog unosom sažetih i informativnih sažetaka velike količine tekstualnih podataka.
Relevantnost upita za pretraživanje
Relevantnost upita za pretraživanje procjenjuje koliko dobro dokument ili dio sadržaja odgovara danom upitu za pretraživanje. Ovo je ključno za tražilice i sustave za pronalaženje informacija kako bi korisnici dobili najrelevantnije i najkorisnije rezultate za svoje upite.
| Upit za pretraživanje | Web | Ocjena relevantnosti |
| Najbolje pješačke staze u blizini Denvera | 10 najboljih pješačkih staza u Boulderu, Colorado | 3 – donekle relevantno (budući da je Boulder u blizini Denvera, ali stranica ne spominje konkretno Denver) |
| Vegetarijanski restorani u San Franciscu | 10 najboljih veganskih restorana na području zaljeva San Francisca | 4 – vrlo relevantno (jer su veganski restorani vrsta vegetarijanskih restorana, a popis se fokusira posebno na područje zaljeva San Francisco) |
Stvaranje sintetičkog dijaloga
Synthetic Dialogue Creation koristi snagu Generative AI za revoluciju interakcije chatbota i razgovora u pozivnom centru. Iskorištavanjem sposobnosti umjetne inteligencije da istražuje opsežne resurse kao što su priručnici proizvoda, tehnička dokumentacija i online rasprave, chatbotovi su opremljeni za pružanje preciznih i relevantnih odgovora u bezbroj scenarija. Ova tehnologija transformira korisničku podršku pružanjem sveobuhvatne pomoći za upite o proizvodima, rješavanje problema i sudjelovanje u prirodnim, ležernim dijalozima s korisnicima, čime se poboljšava cjelokupno korisničko iskustvo.
NL2Kod
NL2Code (Natural Language to Code) uključuje generiranje programskog koda iz opisa prirodnog jezika. Ovo pomaže programerima i onima koji to nisu programeri da kreiraju kod jednostavnim opisom onoga što žele jednostavnim jezikom.
NL2SQL (generiranje SQL-a)
NL2SQL (prirodni jezik u SQL) uključuje pretvaranje upita prirodnog jezika u SQL upite. Ovo korisnicima omogućuje interakciju s bazama podataka korištenjem jednostavnog jezika, čineći dohvaćanje podataka pristupačnijim onima koji možda nisu upoznati sa SQL sintaksom.
Pitanje temeljeno na obrazloženju
Pitanje utemeljeno na obrazloženju zahtijeva logično razmišljanje i dedukciju da bi se došlo do odgovora. Ova pitanja često uključuju scenarije ili probleme koje je potrebno analizirati i riješiti korištenjem vještina rasuđivanja.
Negativno/nesigurno pitanje
Negativno ili nesigurno pitanje uključuje sadržaj koji bi mogao biti štetan, neetičan ili neprikladan. S takvim pitanjima treba postupati s oprezom i obično zahtijevaju odgovor koji obeshrabruje nesigurno ponašanje ili pruža sigurne, etičke alternative.
Pitanja s višestrukim izborom
Pitanja s višestrukim izborom su vrsta ocjenjivanja gdje se pitanje predstavlja zajedno s nekoliko mogućih odgovora. Ispitanik mora odabrati točan odgovor među ponuđenim opcijama. Ovaj se format široko koristi u obrazovnim testiranjima i anketama.
Zašto odabrati Shaip?
Rješenja s kraja na kraj
Sveobuhvatno pokrivanje svih faza životnog ciklusa Gen AI, osiguravajući odgovornost i sigurnost od etičkog praćenja podataka do eksperimentiranja, evaluacije i praćenja.
Hibridni tijek rada
Generiranje skalabilnih podataka, eksperimentiranje i procjena kroz spoj automatiziranih i ljudskih procesa, iskorištavajući mala poduzeća za rješavanje posebnih rubnih slučajeva.
Platforma razine poduzeća
Robusno testiranje i nadzor AI aplikacija, koje se mogu primijeniti u oblaku ili lokalno. Besprijekorno se integrira s postojećim tijekovima rada.