Platforma Shaip Generative AI
Asigurați-vă că AI-ul dvs. generativ este responsabil și sigur
Ciclul de viață al dezvoltării LLM
Generare de date
Date de înaltă calitate, diverse și etice pentru fiecare etapă a ciclului de viață de dezvoltare: instruire, evaluare, reglare fină și testare.
Platformă robustă de date AI
Platforma de date Shaip este concepută pentru a obține date de calitate, diverse și etice pentru antrenament, reglare fină și evaluare a modelelor AI. Vă permite să colectați, să transcrieți și să adnotați text, audio, imagini și videoclipuri pentru o varietate de aplicații, inclusiv IA generativă, IA conversațională, computer Vision și IA pentru sănătate. Cu Shaip, vă asigurați că modelele dvs. AI sunt construite pe o bază de date fiabile și din surse etice, care stimulează inovația și acuratețea.
Experimentare
Experimentați cu diverse solicitări și modele, selectând cele mai bune pe baza valorilor de evaluare.
Evaluare
Evaluați-vă întregul pipeline cu un hibrid de evaluare automată și umană prin valori extinse de evaluare pentru diverse cazuri de utilizare.
observability
Observați-vă sistemele AI generative în producția în timp real, detectând în mod proactiv problemele de calitate și siguranță, în timp ce conduceți analiza cauzei principale.
Cazuri de utilizare a IA generativă
Perechi de întrebări și răspunsuri
Creați perechi Întrebare-Răspuns citind cu atenție documente mari (manuale de produs, documente tehnice, forumuri și recenzii online, documente de reglementare a industriei) pentru a permite companiilor să dezvolte Gen AI prin extragerea informațiilor relevante dintr-un corpus mare. Experții noștri creează perechi de întrebări și răspunsuri de înaltă calitate, cum ar fi:
» Perechi de întrebări și răspunsuri cu răspunsuri multiple
» Crearea de întrebări la nivel de suprafață (extragerea directă a datelor din textul de referință)
» Creați întrebări de nivel profund (se corelează cu fapte și perspective care nu sunt prezentate în textul de referință)
» Crearea de interogări din tabele
Crearea unei interogări de cuvinte cheie
Crearea unei interogări de cuvinte cheie implică extragerea celor mai relevante și semnificative cuvinte sau expresii dintr-un text dat pentru a forma o interogare concisă. Acest proces ajută la rezumarea eficientă a conținutului de bază și a intenției textului, facilitând căutarea sau preluarea informațiilor conexe. Cuvintele cheie selectate sunt de obicei substantive, verbe sau descriptori importanți care surprind esența textului original.
Generare de date RAG (generare de recuperare-augmentată)
RAG combină punctele forte ale regăsirii informațiilor și ale generării limbajului natural pentru a produce răspunsuri precise și relevante din punct de vedere contextual. În RAG, modelul preia mai întâi documente sau pasaje relevante dintr-un set mare de date pe baza unei anumite interogări. Aceste texte preluate oferă contextul necesar. Modelul folosește apoi acest context pentru a genera un răspuns coerent și precis. Această metodă asigură că răspunsurile sunt atât informative, cât și bazate pe material sursă de încredere, îmbunătățind calitatea și acuratețea conținutului generat.
Validare RAG Q/A
Rezumarea textului
Experții noștri pot rezuma întreaga conversație sau dialog lung introducând rezumate concise și informative ale unor volume mari de date text.
Clasificarea textului
Experții noștri pot rezuma întreaga conversație sau dialog lung introducând rezumate concise și informative ale unor volume mari de date text.
Relevanța interogării de căutare
Relevanța interogării de căutare evaluează cât de bine se potrivește un document sau un conținut cu o anumită interogare de căutare. Acest lucru este crucial pentru motoarele de căutare și sistemele de regăsire a informațiilor pentru a se asigura că utilizatorii primesc cele mai relevante și utile rezultate pentru interogările lor.
| Interogare de căutare | Pagină web | Scorul de relevanță |
| Cele mai bune trasee de drumeții lângă Denver | Top 10 trasee de drumeții în Boulder, Colorado | 3 – oarecum relevant (Din moment ce Boulder este aproape de Denver, dar pagina nu menționează Denver în mod specific) |
| Restaurante vegetariene din San Francisco | Cele mai bune 10 restaurante vegane din zona golfului San Francisco | 4 – foarte relevant (deoarece restaurantele vegane sunt un tip de restaurant vegetarian, iar lista se concentrează în mod special pe zona golfului San Francisco) |
Crearea de dialog sintetic
Synthetic Dialogue Creation valorifică puterea AI generativă pentru a revoluționa interacțiunile chatbot și conversațiile din call center. Prin valorificarea capacității AI de a explora resurse extinse, cum ar fi manuale de produs, documentație tehnică și discuții online, chatboții sunt echipați pentru a oferi răspunsuri precise și relevante într-o multitudine de scenarii. Această tehnologie transformă asistența pentru clienți, oferind asistență cuprinzătoare pentru întrebările despre produse, depanarea problemelor și angajarea în dialoguri naturale și ocazionale cu utilizatorii, îmbunătățind astfel experiența generală a clienților.
NL2Code
NL2Code (Natural Language to Code) implică generarea de cod de programare din descrierile în limbaj natural. Acest lucru ajută dezvoltatorii și non-dezvoltatorii deopotrivă să creeze cod, pur și simplu descriind ceea ce doresc într-un limbaj simplu.
NL2SQL (generare SQL)
NL2SQL (Natural Language to SQL) implică conversia interogărilor în limbaj natural în interogări SQL. Acest lucru permite utilizatorilor să interacționeze cu bazele de date folosind un limbaj simplu, făcând recuperarea datelor mai accesibilă pentru cei care nu sunt familiarizați cu sintaxa SQL.
Întrebare bazată pe raționament
O întrebare bazată pe raționament necesită gândire logică și deducție pentru a ajunge la un răspuns. Aceste întrebări implică adesea scenarii sau probleme care trebuie analizate și rezolvate folosind abilități de raționament.
Întrebare negativă/nesigură
O întrebare negativă sau nesigură implică conținut care ar putea fi dăunător, lipsit de etică sau inadecvat. Astfel de întrebări trebuie tratate cu prudență și necesită, de obicei, un răspuns care descurajează comportamentul nesigur sau oferă alternative sigure și etice.
Întrebări cu alegere multiplă
Întrebările cu răspunsuri multiple sunt un tip de evaluare în care o întrebare este prezentată împreună cu mai multe răspunsuri posibile. Respondentul trebuie să selecteze răspunsul corect dintre opțiunile oferite. Acest format este utilizat pe scară largă în testele și sondajele educaționale.
De ce să alegeți Shaip?
Soluții end-to-end
Acoperire cuprinzătoare a tuturor etapelor ciclului de viață Gen AI, asigurând responsabilitatea și siguranța de la conservarea etică a datelor până la experimentare, evaluare și monitorizare.
Fluxuri de lucru hibride
Generare, experimentare și evaluare scalabile de date printr-un amestec de procese automate și umane, utilizând IMM-urile pentru a gestiona cazuri speciale.
Platformă de nivel Enterprise
Testare și monitorizare robustă a aplicațiilor AI, implementabile în cloud sau on-premise. Se integrează perfect cu fluxurile de lucru existente.