Generativní platforma AI Shaip
Zajistěte, aby vaše generativní umělá inteligence byla zodpovědná a bezpečná
Životní cyklus vývoje LLM
Generování dat
Vysoce kvalitní, různorodá a etická data pro každou fázi vašeho životního cyklu vývoje: školení, hodnocení, dolaďování a testování.
Robustní datová platforma AI
Shaip Data Platform je navržena pro získávání kvalitních, různorodých a etických dat pro školení, dolaďování a vyhodnocování modelů umělé inteligence. Umožňuje vám shromažďovat, přepisovat a anotovat text, zvuk, obrázky a video pro různé aplikace, včetně generativní umělé inteligence, konverzační umělé inteligence, počítačového vidění a umělé inteligence pro zdravotnictví. základem spolehlivých a eticky získaných dat, které podporují inovace a přesnost.
Experimentování
Experimentujte s různými výzvami a modely a vyberte ty nejlepší na základě hodnotících metrik.
Hodnocení
Vyhodnoťte celý svůj kanál pomocí hybridu automatického a lidského hodnocení napříč rozsáhlými metrikami hodnocení pro různé případy použití.
Pozorovatelnost
Pozorujte své generativní systémy umělé inteligence ve výrobě v reálném čase, proaktivně odhalujte problémy s kvalitou a bezpečností a zároveň řiďte analýzu hlavních příčin.
Generativní případy použití AI
Dvojice otázek a odpovědí
Vytvářejte dvojice otázek a odpovědí důkladným čtením velkých dokumentů (příručky k produktům, technické dokumenty, online fóra a recenze, dokumenty o regulaci odvětví), abyste společnostem umožnili vyvinout Gen AI extrahováním relevantních informací z velkého korpusu. Naši odborníci vytvářejí vysoce kvalitní dvojice otázek a odpovědí, jako jsou:
» Páry otázek a odpovědí s více odpověďmi
» Tvorba otázek na povrchové úrovni (Přímá extrakce dat z referenčního textu)
» Vytvářejte otázky na hluboké úrovni (korelujte s fakty a poznatky, které nejsou uvedeny v referenčním textu)
» Vytváření dotazů z tabulek
Vytvoření klíčového slova
Vytvoření dotazu na klíčová slova zahrnuje extrakci nejrelevantnějších a nejvýznamnějších slov nebo frází z daného textu, aby se vytvořil stručný dotaz. Tento proces pomáhá efektivně shrnout hlavní obsah a záměr textu, což usnadňuje vyhledávání nebo získávání souvisejících informací. Vybraná klíčová slova jsou obvykle podstatná jména, slovesa nebo důležité deskriptory, které vystihují podstatu původního textu.
Generování dat RAG (generování rozšířeného vyhledávání)
RAG spojuje silné stránky vyhledávání informací a generování přirozeného jazyka a vytváří přesné a kontextově relevantní odpovědi. V RAG model nejprve načte relevantní dokumenty nebo pasáže z velké datové sady na základě daného dotazu. Tyto načtené texty poskytují potřebný kontext. Model pak použije tento kontext ke generování koherentní a přesné odpovědi. Tato metoda zajišťuje, že odpovědi jsou informativní a založené na spolehlivém zdrojovém materiálu, čímž se zlepšuje kvalita a přesnost generovaného obsahu.
RAG Q/A Validace
Shrnutí textu
Naši odborníci mohou shrnout celý rozhovor nebo dlouhý dialog vložením stručných a informativních shrnutí velkého množství textových dat.
Klasifikace textu
Naši odborníci mohou shrnout celý rozhovor nebo dlouhý dialog vložením stručných a informativních shrnutí velkého množství textových dat.
Relevance vyhledávacího dotazu
Relevance vyhledávacího dotazu posuzuje, jak dobře dokument nebo část obsahu odpovídá danému vyhledávacímu dotazu. To je zásadní pro vyhledávače a systémy pro vyhledávání informací, aby bylo zajištěno, že uživatelé obdrží pro své dotazy nejrelevantnější a nejužitečnější výsledky.
| Vyhledávací dotaz | Webpage | Skóre relevance |
| Nejlepší turistické stezky poblíž Denveru | 10 nejlepších turistických tras v Boulderu, Colorado | 3 – poněkud relevantní (protože Boulder je blízko Denveru, ale stránka se o Denveru konkrétně nezmiňuje) |
| Vegetariánské restaurace v San Franciscu | Top 10 veganských restaurací v oblasti San Francisco Bay Area | 4 – velmi relevantní (protože veganské restaurace jsou typem vegetariánské restaurace a seznam se zaměřuje konkrétně na San Francisco Bay Area) |
Vytváření syntetického dialogu
Synthetic Dialogue Creation využívá sílu generativní umělé inteligence k revoluci v interakcích chatbotů a konverzací v call centru. Díky využití schopnosti umělé inteligence proniknout do rozsáhlých zdrojů, jako jsou produktové manuály, technická dokumentace a online diskuse, jsou chatboti vybaveni tak, aby nabízeli přesné a relevantní reakce v mnoha scénářích. Tato technologie transformuje zákaznickou podporu tím, že poskytuje komplexní pomoc při dotazech na produkty, odstraňování problémů a zapojování se do přirozených, neformálních dialogů s uživateli, čímž zlepšuje celkovou zákaznickou zkušenost.
NL2Code
NL2Code (Natural Language to Code) zahrnuje generování programovacího kódu z popisů přirozeného jazyka. To pomáhá vývojářům i nevývojářům vytvářet kód jednoduchým popisem toho, co chtějí, v prostém jazyce.
NL2SQL (generace SQL)
NL2SQL (Natural Language to SQL) zahrnuje převod dotazů v přirozeném jazyce na dotazy SQL. To umožňuje uživatelům komunikovat s databázemi pomocí jednoduchého jazyka, čímž je získávání dat přístupnější pro ty, kteří nemusí být obeznámeni se syntaxí SQL.
Otázka založená na uvažování
Otázka založená na uvažování vyžaduje logické myšlení a dedukce, abychom dospěli k odpovědi. Tyto otázky často zahrnují scénáře nebo problémy, které je třeba analyzovat a vyřešit pomocí rozumových dovedností.
Negativní/nebezpečná otázka
Negativní nebo nebezpečná otázka zahrnuje obsah, který by mohl být škodlivý, neetický nebo nevhodný. S takovými otázkami by se mělo zacházet opatrně a obvykle vyžadují odpověď, která odrazuje od nebezpečného chování nebo poskytuje bezpečné, etické alternativy.
Otázky s možností označení více odpovědí
Otázky s výběrem odpovědí jsou typem hodnocení, kde je otázka prezentována spolu s několika možnými odpověďmi. Respondent musí vybrat správnou odpověď z nabízených možností. Tento formát je široce používán ve vzdělávacích testech a průzkumech.
Proč si vybrat Shaip?
Komplexní řešení
Komplexní pokrytí všech fází životního cyklu Gen AI, zajištění odpovědnosti a bezpečnosti od etického zpracování dat až po experimentování, hodnocení a monitorování.
Hybridní pracovní postupy
Škálovatelné generování dat, experimentování a vyhodnocování prostřednictvím směsi automatizovaných a lidských procesů s využitím malých a středních podniků ke zpracování speciálních okrajových případů.
Platforma podnikové úrovně
Robustní testování a monitorování aplikací AI, které lze nasadit v cloudu nebo on-premise. Bezproblémově se integruje se stávajícími pracovními postupy.