Platforma generatywnej sztucznej inteligencji Shaip
Upewnij się, że Twoja generatywna sztuczna inteligencja jest odpowiedzialna i bezpieczna
Cykl życia rozwoju LLM
Generowanie danych
Wysokiej jakości, różnorodne i etyczne dane na każdym etapie cyklu życia oprogramowania: szkolenie, ocena, dostrajanie i testowanie.Solidna platforma danych AI
Platforma danych Shaip została zaprojektowana do pozyskiwania wysokiej jakości, zróżnicowanych i etycznych danych do szkolenia, dostrajania i oceny modeli AI. Umożliwia zbieranie, transkrybowanie i adnotowanie tekstu, dźwięku, obrazów i wideo dla różnych aplikacji, w tym Generative AI, Conversational AI, Computer Vision i Healthcare AI. Dzięki Shaip masz pewność, że Twoje modele AI są zbudowane na fundamencie wiarygodnych i etycznie pozyskiwanych danych, co napędza innowacyjność i dokładność.
Eksperymentowanie
Eksperymentuj z różnymi podpowiedziami i modelami, wybierając najlepszy na podstawie wskaźników oceny.
Ocena
Oceń cały potok za pomocą hybrydy oceny automatycznej i ludzkiej w oparciu o rozbudowane metryki oceny dla różnych przypadków użycia.
Obserwowalność
Obserwuj swoje generatywne systemy AI podczas produkcji w czasie rzeczywistym, aktywnie wykrywając problemy z jakością i bezpieczeństwem, jednocześnie prowadząc analizę przyczyn źródłowych.
Generatywne przypadki użycia AI
Pary pytań i odpowiedzi
Twórz pary pytanie-odpowiedź, dokładnie czytając duże dokumenty (instrukcje produktów, dokumenty techniczne, fora i recenzje online, dokumenty dotyczące przepisów branżowych), aby umożliwić firmom rozwijanie sztucznej inteligencji generacji poprzez wydobywanie odpowiednich informacji z dużego korpusu. Nasi eksperci tworzą wysokiej jakości pary pytań i odpowiedzi, takie jak:
» Pytania i odpowiedzi łączą się z wieloma odpowiedziami
» Tworzenie pytań na poziomie powierzchni (bezpośrednie wyodrębnianie danych z tekstu referencyjnego)
» Twórz pytania szczegółowe (odnoszące się do faktów i spostrzeżeń, które nie są podane w tekście referencyjnym)
» Tworzenie zapytań z tabel
Tworzenie zapytań dotyczących słów kluczowych
Tworzenie zapytań dotyczących słów kluczowych polega na wyodrębnieniu z danego tekstu najbardziej odpowiednich i znaczących słów lub wyrażeń w celu utworzenia zwięzłego zapytania. Proces ten pomaga w skutecznym podsumowaniu podstawowej treści i intencji tekstu, ułatwiając wyszukiwanie lub odzyskiwanie powiązanych informacji. Wybrane słowa kluczowe to zazwyczaj rzeczowniki, czasowniki lub ważne deskryptory, które oddają istotę oryginalnego tekstu.
Generowanie danych RAG (generowanie wspomagane pobieraniem)
RAG łączy w sobie zalety wyszukiwania informacji i generowania języka naturalnego, aby zapewnić dokładne i kontekstowo istotne odpowiedzi. W RAG model najpierw pobiera odpowiednie dokumenty lub fragmenty z dużego zbioru danych na podstawie danego zapytania. Te odnalezione teksty zapewniają niezbędny kontekst. Następnie model wykorzystuje ten kontekst do wygenerowania spójnej i dokładnej odpowiedzi. Metoda ta zapewnia, że odpowiedzi mają charakter informacyjny i opierają się na rzetelnym materiale źródłowym, co poprawia jakość i dokładność generowanych treści.
Walidacja pytań i odpowiedzi RAG
Podsumowanie tekstu
Nasi eksperci mogą podsumować całą rozmowę lub długi dialog, wprowadzając zwięzłe i pouczające streszczenia dużych ilości danych tekstowych.
Klasyfikacja tekstu
Polega na kategoryzowaniu dokumentów tekstowych do wstępnie zdefiniowanych klas na podstawie ich zawartości. Nasi eksperci analizują i etykietują teksty według określonych tematów, sentymentów lub kategorii. Ten proces umożliwia systemom AI automatyczne organizowanie, filtrowanie i kierowanie informacjami opartymi na tekście.
Typowe zastosowania obejmują:
» Kategoryzacja treści (Wiadomości, Sport, Rozrywka itp.)
» Analiza sentymentu (pozytywna, negatywna, neutralna)
» Klasyfikacja intencji (pytanie, polecenie, stwierdzenie)
» Sortowanie priorytetowe (Pilne, Ważne, Rutynowe)
» Modelowanie tematów (technologia, finanse, ochrona zdrowia)
Trafność zapytania wyszukiwania
Trafność wyszukiwanego hasła ocenia, jak dobrze dokument lub fragment treści pasuje do danego wyszukiwanego hasła. Ma to kluczowe znaczenie dla wyszukiwarek i systemów wyszukiwania informacji, aby zapewnić użytkownikom otrzymywanie najbardziej odpowiednich i przydatnych wyników odpowiadających ich zapytaniom.
| Wyszukiwana fraza | Webpage | Wynik trafności |
| Najlepsze szlaki turystyczne w pobliżu Denver | 10 najlepszych szlaków turystycznych w Boulder w Kolorado | 3 – w pewnym stopniu istotne (ponieważ Boulder jest niedaleko Denver, ale strona nie wspomina konkretnie o Denver) |
| Wegetariańskie restauracje w San Francisco | 10 najlepszych wegańskich restauracji w rejonie Zatoki San Francisco | 4 – bardzo istotne (ponieważ restauracje wegańskie są rodzajem restauracji wegetariańskich, a lista skupia się szczególnie na rejonie Zatoki San Francisco) |
Tworzenie dialogu syntetycznego
Syntetyczne tworzenie dialogów wykorzystuje moc generatywnej sztucznej inteligencji, aby zrewolucjonizować interakcje z chatbotami i rozmowy w call center. Wykorzystując zdolność sztucznej inteligencji do sięgania po obszerne zasoby, takie jak instrukcje obsługi produktów, dokumentacja techniczna i dyskusje online, chatboty są w stanie oferować precyzyjne i trafne odpowiedzi w niezliczonej liczbie scenariuszy. Technologia ta zmienia obsługę klienta, zapewniając kompleksową pomoc w przypadku zapytań o produkty, rozwiązując problemy i angażując się w naturalny, swobodny dialog z użytkownikami, poprawiając w ten sposób ogólne doświadczenie klienta.
Kod NL2
NL2Code (ang. Natural Language to Code) polega na generowaniu kodu programistycznego na podstawie opisów w języku naturalnym. Pomaga to zarówno programistom, jak i osobom niebędącym programistami w tworzeniu kodu poprzez proste opisanie tego, czego chcą, prostym językiem.
NL2SQL (generowanie SQL)
NL2SQL (ang. Natural Language to SQL) polega na konwersji zapytań w języku naturalnym na zapytania SQL. Umożliwia to użytkownikom interakcję z bazami danych przy użyciu prostego języka, dzięki czemu wyszukiwanie danych staje się bardziej dostępne dla osób, które mogą nie być zaznajomione ze składnią SQL.
Pytanie oparte na rozumowaniu
Pytanie oparte na rozumowaniu wymaga logicznego myślenia i dedukcji, aby uzyskać odpowiedź. Pytania te często dotyczą scenariuszy lub problemów, które należy przeanalizować i rozwiązać, korzystając z umiejętności rozumowania.
Pytanie negatywne/niebezpieczne
Pytanie negatywne lub niebezpieczne dotyczy treści, które mogą być szkodliwe, nieetyczne lub niewłaściwe. Do takich pytań należy podchodzić ostrożnie i zazwyczaj wymagają odpowiedzi zniechęcającej do niebezpiecznych zachowań lub zapewniającej bezpieczne, etyczne alternatywy.
Pytania wielokrotnego wyboru
Pytania wielokrotnego wyboru to rodzaj oceny, w którym pytanie jest przedstawiane wraz z kilkoma możliwymi odpowiedziami. Respondent musi wybrać poprawną odpowiedź spośród podanych opcji. Ten format jest szeroko stosowany w testach i ankietach edukacyjnych.
Dlaczego warto wybrać Shaip?
Kompleksowe rozwiązania
Kompleksowe pokrycie wszystkich etapów cyklu życia Gen AI, zapewniające odpowiedzialność i bezpieczeństwo, od etycznego przetwarzania danych po eksperymentowanie, ocenę i monitorowanie.
Hybrydowe przepływy pracy
Skalowalne generowanie danych, eksperymentowanie i ocena poprzez połączenie procesów zautomatyzowanych i ludzkich, wykorzystujące MŚP do obsługi specjalnych przypadków brzegowych.
Platforma klasy korporacyjnej
Solidne testowanie i monitorowanie aplikacji AI, które można wdrożyć w chmurze lub lokalnie. Bezproblemowo integruje się z istniejącymi przepływami pracy.