Shaip Generative AI платформа
Уверете се, че вашият Generative AI е отговорен и безопасен
Жизнен цикъл на развитие на LLM
Генериране на данни
Висококачествени, разнообразни и етични данни за всеки етап от жизнения ви цикъл на разработка: обучение, оценка, фина настройка и тестване.
Здрава AI платформа за данни
Shaip Data Platform е проектирана за получаване на качествени, разнообразни и етични данни за обучение, фина настройка и оценка на AI модели. Позволява ви да събирате, транскрибирате и анотирате текст, аудио, изображения и видео за различни приложения, включително Generative AI, Conversational AI, Computer Vision и Healthcare AI. С Shaip вие гарантирате, че вашите AI модели са изградени върху основа от надеждни и етично получени данни, движещи иновации и точност.
Експериментирането
Експериментирайте с различни подкани и модели, като изберете най-добрите въз основа на показатели за оценка.
Оценка
Оценете целия си конвейер с хибрид от автоматизирана и човешка оценка в обширни показатели за оценка за различни случаи на употреба.
наблюдаване
Наблюдавайте генеративните си AI системи в производство в реално време, проактивно откривайки проблеми с качеството и безопасността, докато извършвате анализ на първопричината.
Генеративни случаи на използване на AI
Двойки въпроси и отговори
Създайте двойки въпрос-отговор чрез щателно четене на големи документи (наръчници за продукти, технически документи, онлайн форуми и рецензии, регулаторни документи на индустрията), за да дадете възможност на компаниите да разработят Gen AI чрез извличане на съответната информация от голям корпус. Нашите експерти създават висококачествени двойки въпроси и отговори като:
» Q&A двойки с множество отговори
» Създаване на въпроси на повърхностно ниво (Директно извличане на данни от референтен текст)
» Създавайте въпроси на дълбоко ниво (Свържете с факти и прозрения, които не са дадени в референтния текст)
» Създаване на заявка от таблици
Създаване на заявка за ключова дума
Създаването на заявка за ключови думи включва извличане на най-подходящите и значими думи или фрази от даден текст, за да се формира кратка заявка. Този процес помага за ефективното обобщаване на основното съдържание и намерението на текста, което улеснява търсенето или извличането на свързана информация. Избраните ключови думи обикновено са съществителни, глаголи или важни дескриптори, които улавят същността на оригиналния текст.
Генериране на RAG данни (генериране с разширено извличане)
RAG съчетава силните страни на извличането на информация и генерирането на естествен език, за да произведе точни и контекстуално подходящи отговори. В RAG моделът първо извлича подходящи документи или пасажи от голям набор от данни въз основа на дадена заявка. Тези извлечени текстове осигуряват необходимия контекст. След това моделът използва този контекст, за да генерира съгласуван и точен отговор. Този метод гарантира, че отговорите са както информативни, така и основани на надежден изходен материал, подобрявайки качеството и точността на генерираното съдържание.
RAG Q/A валидиране
Резюмиране на текст
Нашите експерти могат да обобщят целия разговор или дълъг диалог, като въведат кратки и информативни резюмета на големи обеми текстови данни.
Класификация на текста
Нашите експерти могат да обобщят целия разговор или дълъг диалог, като въведат кратки и информативни резюмета на големи обеми текстови данни.
Уместност на заявката за търсене
Уместността на заявката за търсене оценява колко добре даден документ или част от съдържанието съответства на дадена заявка за търсене. Това е от решаващо значение за търсачките и системите за извличане на информация, за да гарантират, че потребителите получават най-подходящите и полезни резултати за своите заявки.
| Заявка за търсене | Уеб страница | Оценка за релевантност |
| Най-добрите туристически пътеки близо до Денвър | Топ 10 туристически пътеки в Боулдър, Колорадо | 3 – донякъде уместно (тъй като Боулдър е близо до Денвър, но страницата не споменава конкретно Денвър) |
| Вегетариански ресторанти в Сан Франциско | Топ 10 вегански ресторанта в района на залива на Сан Франциско | 4 – много подходящо (защото веганските ресторанти са вид вегетариански ресторанти и списъкът се фокусира конкретно върху района на залива на Сан Франциско) |
Създаване на синтетичен диалог
Synthetic Dialogue Creation използва силата на Generative AI, за да революционизира взаимодействията с чатботове и разговорите в кол центъра. Чрез използване на капацитета на AI да се рови в обширни ресурси като ръководства за продукти, техническа документация и онлайн дискусии, чатботовете са оборудвани да предлагат точни и подходящи отговори в безброй сценарии. Тази технология трансформира поддръжката на клиенти, като предоставя всеобхватна помощ за продуктови запитвания, отстраняване на проблеми и ангажиране в естествени, непринудени диалози с потребителите, като по този начин подобрява цялостното клиентско изживяване.
NL2Code
NL2Code (Natural Language to Code) включва генериране на програмен код от описания на естествен език. Това помага както на разработчиците, така и на неразработчиците да създават код, като просто описват това, което искат на обикновен език.
NL2SQL (генериране на SQL)
NL2SQL (Естествен език към SQL) включва преобразуване на заявки на естествен език в SQL заявки. Това позволява на потребителите да взаимодействат с бази данни, използвайки обикновен език, което прави извличането на данни по-достъпно за тези, които може да не са запознати със синтаксиса на SQL.
Въпрос, базиран на разсъждение
Основаният на разсъждение въпрос изисква логическо мислене и дедукция, за да се стигне до отговор. Тези въпроси често включват сценарии или проблеми, които трябва да бъдат анализирани и решени с помощта на умения за разсъждение.
Отрицателен/Несигурен въпрос
Отрицателен или опасен въпрос включва съдържание, което може да бъде вредно, неетично или неподходящо. Такива въпроси трябва да се третират предпазливо и обикновено изискват отговор, който обезсърчава небезопасното поведение или предоставя безопасни, етични алтернативи.
Въпроси с множество избори
Въпросите с множествен отговор са вид оценка, при която един въпрос се представя заедно с няколко възможни отговора. Респондентът трябва да избере правилния отговор от предоставените опции. Този формат се използва широко в образователни тестове и анкети.
Защо да изберете Shaip?
Решения от край до край
Цялостно покритие на всички етапи от жизнения цикъл на Gen AI, гарантиране на отговорност и безопасност от етичното управление на данните до експериментирането, оценката и мониторинга.
Хибридни работни процеси
Генериране на мащабируеми данни, експериментиране и оценка чрез комбинация от автоматизирани и човешки процеси, като се използват малките предприятия за справяне със специални крайни случаи.
Платформа от корпоративен клас
Надеждно тестване и наблюдение на приложения с изкуствен интелект, които могат да се внедряват в облака или на място. Безпроблемно се интегрира със съществуващи работни процеси.