Shaip Generativ AI-plattform
Sørg for at din generative AI er ansvarlig og trygg
LLM utviklings livssyklus
Datagenerering
Høykvalitets, varierte og etiske data for alle stadier av utviklingslivssyklusen din: opplæring, evaluering, finjustering og testing.
Robust AI-dataplattform
Shaip Data Platform er konstruert for å hente kvalitet, varierte og etiske data for opplæring, finjustering og evaluering av AI-modeller. Den lar deg samle inn, transkribere og kommentere tekst, lyd, bilder og video for en rekke applikasjoner, inkludert Generative AI, Conversational AI, Computer Vision og Healthcare AI. Med Shaip sikrer du at AI-modellene dine er bygget på et grunnlag av pålitelige og etisk hentede data, som driver innovasjon og nøyaktighet.
eksperimentering
Eksperimenter med ulike spørsmål og modeller, velg den beste basert på evalueringsverdier.
Evaluering
Evaluer hele pipelinen din med en hybrid av automatisert og menneskelig vurdering på tvers av ekspansive evalueringsverdier for ulike brukstilfeller.
observerbarhet
Observer dine generative AI-systemer i sanntidsproduksjon, og oppdage proaktivt kvalitets- og sikkerhetsproblemer mens du kjører rotårsaksanalyse.
Generative AI-brukstilfeller
Spørsmål og svar-par
Lag spørsmål-svar-par ved å lese store dokumenter (produktmanualer, tekniske dokumenter, nettfora og anmeldelser, reguleringsdokumenter for industrien) for å gjøre det mulig for bedrifter å utvikle Gen AI ved å trekke ut relevant informasjon fra et stort korpus. Ekspertene våre lager høykvalitets Q&A-par som:
» Spørsmål og svar par med flere svar
» Oppretting av spørsmål på overflatenivå (direkte datautvinning fra referansetekst)
» Lag spørsmål på dypt nivå (Korreler med fakta og innsikt som ikke er gitt i referansetekst)
» Oppretting av spørringer fra tabeller
Oppretting av søkeordsøk
Oppretting av søkeordspørring innebærer å trekke ut de mest relevante og betydningsfulle ordene eller setningene fra en gitt tekst for å danne et kortfattet søk. Denne prosessen hjelper til med å effektivt oppsummere kjerneinnholdet og intensjonen i teksten, noe som gjør det lettere å søke etter eller hente relatert informasjon. De valgte søkeordene er vanligvis substantiv, verb eller viktige beskrivelser som fanger opp essensen av originalteksten.
RAG Data Generation (Retrieval-Augmented Generation)
RAG kombinerer styrken ved informasjonsinnhenting og naturlig språkgenerering for å produsere nøyaktige og kontekstuelt relevante svar. I RAG henter modellen først relevante dokumenter eller passasjer fra et stort datasett basert på en gitt spørring. Disse hentede tekstene gir den nødvendige konteksten. Modellen bruker deretter denne konteksten til å generere et sammenhengende og nøyaktig svar. Denne metoden sikrer at svarene er både informative og basert på pålitelig kildemateriale, noe som forbedrer kvaliteten og nøyaktigheten til det genererte innholdet.
RAG Q/A-validering
Tekstoppsummering
Ekspertene våre kan oppsummere hele samtalen eller lang dialog ved å legge inn konsise og informative sammendrag av store mengder tekstdata.
Tekstklassifisering
Ekspertene våre kan oppsummere hele samtalen eller lang dialog ved å legge inn konsise og informative sammendrag av store mengder tekstdata.
Søkespørringsrelevans
Søkespørringsrelevans vurderer hvor godt et dokument eller innhold samsvarer med et gitt søkeord. Dette er avgjørende for søkemotorer og informasjonsinnhentingssystemer for å sikre at brukerne får de mest relevante og nyttige resultatene for sine søk.
| Søkeord | Webside | Relevansscore |
| Beste turstier i nærheten av Denver | Topp 10 turstier i Boulder, Colorado | 3 – litt relevant (siden Boulder er i nærheten av Denver, men siden nevner ikke Denver spesifikt) |
| Vegetarrestauranter i San Francisco | De 10 beste veganske restaurantene i San Francisco Bay-området | 4 – veldig relevant (fordi veganske restauranter er en type vegetarisk restaurant, og listen fokuserer spesifikt på San Francisco Bay Area) |
Syntetisk dialogskaping
Synthetic Dialogue Creation utnytter kraften til Generativ AI for å revolusjonere chatbot-interaksjoner og samtalesentersamtaler. Ved å utnytte AIs kapasitet til å fordype seg i omfattende ressurser som produktmanualer, teknisk dokumentasjon og nettdiskusjoner, er chatbots utstyrt for å tilby presise og relevante svar på tvers av en myriade av scenarier. Denne teknologien forvandler kundestøtten ved å gi omfattende assistanse for produktforespørsler, feilsøking av problemer og delta i naturlige, tilfeldige dialoger med brukere, og dermed forbedre den generelle kundeopplevelsen.
NL2-kode
NL2Code (Natural Language to Code) innebærer å generere programmeringskode fra naturlige språkbeskrivelser. Dette hjelper utviklere og ikke-utviklere med å lage kode ved ganske enkelt å beskrive hva de vil ha på vanlig språk.
NL2SQL (SQL-generasjon)
NL2SQL (Natural Language to SQL) innebærer å konvertere naturlige språkspørringer til SQL-spørringer. Dette lar brukere samhandle med databaser ved å bruke vanlig språk, noe som gjør datainnhenting mer tilgjengelig for de som kanskje ikke er kjent med SQL-syntaks.
Resonnementbasert spørsmål
Et resonnementbasert spørsmål krever logisk tenkning og deduksjon for å komme frem til et svar. Disse spørsmålene involverer ofte scenarier eller problemer som må analyseres og løses ved hjelp av resonneringsferdigheter.
Negativt/utrygt spørsmål
Et negativt eller usikkert spørsmål involverer innhold som kan være skadelig, uetisk eller upassende. Slike spørsmål bør håndteres med forsiktighet og krever vanligvis et svar som motvirker usikker oppførsel eller gir trygge, etiske alternativer.
Flervalgsspørsmål
Flervalgsspørsmål er en type vurdering der et spørsmål presenteres sammen med flere mulige svar. Respondenten må velge riktig svar fra de angitte alternativene. Dette formatet er mye brukt i pedagogiske tester og undersøkelser.
Hvorfor velge Shaip?
End-to-end-løsninger
Omfattende dekning av alle stadier av Gen AI-livssyklusen, som sikrer ansvar og sikkerhet fra etisk datakurering til eksperimentering, evaluering og overvåking.
Hybride arbeidsflyter
Skalerbar datagenerering, eksperimentering og evaluering gjennom en blanding av automatiserte og menneskelige prosesser, som utnytter små og mellomstore bedrifter til å håndtere spesielle edge-saker.
Enterprise-Grade Plattform
Robust testing og overvåking av AI-applikasjoner, som kan distribueres i skyen eller på stedet. Integrerer sømløst med eksisterende arbeidsflyter.