Платформа Shaip Generative AI
Переконайтеся, що ваш Generative AI є відповідальним і безпечним
Життєвий цикл розробки LLM
Генерація даних
Високоякісні, різноманітні та етичні дані для кожного етапу життєвого циклу розробки: навчання, оцінювання, тонке налаштування та тестування.
Надійна платформа даних AI
Платформа даних Shaip розроблена для отримання якісних, різноманітних і етичних даних для навчання, тонкої настройки та оцінки моделей ШІ. Він дозволяє збирати, транскрибувати та анотувати текст, аудіо, зображення та відео для різноманітних додатків, зокрема Generative AI, Conversational AI, Computer Vision та Healthcare AI. Shaip гарантує, що ваші моделі AI побудовані на основа надійних і етичних даних, що сприяє інноваціям і точності.
Експериментація
Експериментуйте з різними підказками та моделями, вибираючи найкращі на основі показників оцінки.
Оцінка
Оцініть увесь свій конвеєр за допомогою гібриду автоматичної та людської оцінки за широкими показниками оцінки для різноманітних випадків використання.
Спостережливість
Спостерігайте за своїми генеративними системами штучного інтелекту під час виробництва в реальному часі, завчасно виявляючи проблеми з якістю та безпекою під час аналізу першопричин.
Випадки використання генеративного ШІ
Пари запитань і відповідей
Створюйте пари «запитання-відповідь», уважно прочитавши великі документи (посібники з продукції, технічну документацію, онлайн-форуми та огляди, галузеві нормативні документи), щоб дати компаніям змогу розробляти Gen AI, витягуючи відповідну інформацію з великого корпусу. Наші експерти створюють високоякісні пари запитань і відповідей, такі як:
» Пари запитань і відповідей із кількома відповідями
» Створення запитань поверхневого рівня (Пряме вилучення даних із довідкового тексту)
» Створюйте питання глибокого рівня (співвідношення з фактами та ідеями, не наведеними в довідковому тексті)
» Створення запиту з таблиць
Створення запиту за ключовим словом
Створення запиту за ключовим словом передбачає виділення найбільш релевантних і значущих слів або фраз із заданого тексту для формування стислого запиту. Цей процес допомагає ефективно резюмувати основний зміст і зміст тексту, полегшуючи пошук або отримання пов’язаної інформації. Вибрані ключові слова зазвичай є іменниками, дієсловами або важливими дескрипторами, які передають суть оригінального тексту.
Генерація даних RAG (генерація з доповненим пошуком)
RAG поєднує в собі сильні сторони пошуку інформації та генерування природної мови для отримання точних і відповідних контексту відповідей. У RAG модель спочатку отримує відповідні документи або фрагменти з великого набору даних на основі заданого запиту. Ці відновлені тексти забезпечують необхідний контекст. Потім модель використовує цей контекст, щоб створити послідовну та точну відповідь. Цей метод гарантує, що відповіді є інформативними та заснованими на надійному вихідному матеріалі, покращуючи якість і точність створеного вмісту.
Перевірка RAG Q/A
Узагальнення тексту
Наші експерти можуть конспектувати всю розмову або довгий діалог, вводячи стислі та інформативні резюме великих обсягів текстових даних.
Класифікація тексту
Наші експерти можуть конспектувати всю розмову або довгий діалог, вводячи стислі та інформативні резюме великих обсягів текстових даних.
Релевантність пошукового запиту
Релевантність пошукового запиту оцінює, наскільки добре документ або фрагмент вмісту відповідає певному пошуковому запиту. Це вкрай важливо для пошукових систем і систем пошуку інформації, щоб гарантувати, що користувачі отримують найбільш релевантні та корисні результати для своїх запитів.
| Пошуковий запит | Сторінка | Оцінка релевантності |
| Найкращі туристичні маршрути поблизу Денвера | 10 найкращих туристичних маршрутів у Боулдері, штат Колорадо | 3 – певною мірою актуально (оскільки Боулдер знаходиться поблизу Денвера, але на сторінці не згадується конкретно Денвер) |
| Вегетаріанські ресторани в Сан-Франциско | 10 найкращих веганських ресторанів у районі затоки Сан-Франциско | 4 – дуже актуально (оскільки веганські ресторани є типом вегетаріанських ресторанів, а список зосереджений саме на районі затоки Сан-Франциско) |
Створення синтетичного діалогу
Synthetic Dialogue Creation використовує потужність Generative AI, щоб революціонізувати взаємодію чат-ботів і розмови кол-центру. Використовуючи можливості штучного інтелекту заглиблюватись у обширні ресурси, такі як посібники з продуктів, технічну документацію та онлайн-обговорення, чат-боти можуть пропонувати точні та релевантні відповіді в безлічі сценаріїв. Ця технологія трансформує підтримку клієнтів, надаючи всебічну допомогу щодо запитів про продукт, усунення проблем і вступаючи в природні, невимушені діалоги з користувачами, тим самим покращуючи загальний досвід роботи з клієнтами.
NL2Code
NL2Code (Natural Language to Code) передбачає створення коду програмування з описів природною мовою. Це допомагає як розробникам, так і не розробникам створювати код, просто описуючи те, що вони хочуть, простою мовою.
NL2SQL (генерація SQL)
NL2SQL (Natural Language to SQL) передбачає перетворення запитів природною мовою на запити SQL. Це дозволяє користувачам взаємодіяти з базами даних за допомогою простої мови, роблячи пошук даних більш доступним для тих, хто не знайомий із синтаксисом SQL.
Запитання на основі міркування
Запитання, засноване на міркуванні, вимагає логічного мислення та дедукції, щоб отримати відповідь. Ці запитання часто включають сценарії або проблеми, які потрібно проаналізувати та вирішити, використовуючи навички міркування.
Негативне/небезпечне запитання
Негативне або небезпечне запитання містить вміст, який може бути шкідливим, неетичним або неприйнятним. До таких запитань слід ставитися обережно, і вони, як правило, вимагають відповіді, яка перешкоджає небезпечній поведінці або пропонує безпечні етичні альтернативи.
Питання з кількома варіантами вибору
Завдання з кількома варіантами відповідей – це тип оцінювання, де запитання подається разом із кількома можливими відповідями. Респондент повинен вибрати правильну відповідь із запропонованих варіантів. Цей формат широко використовується в освітніх тестуваннях та опитуваннях.
Чому варто вибрати Shaip?
Наскрізні рішення
Повне охоплення всіх етапів життєвого циклу Gen AI, гарантуючи відповідальність і безпеку від етичної обробки даних до експериментів, оцінки та моніторингу.
Гібридні робочі процеси
Масштабована генерація даних, експериментування та оцінка за допомогою поєднання автоматизованих і людських процесів, за допомогою малих підприємств для обробки особливих крайніх випадків.
Платформа корпоративного рівня
Надійне тестування та моніторинг програм AI, які можна розгортати в хмарі або локально. Бездоганно інтегрується з існуючими робочими процесами.