Shaip Generatiivinen AI-alusta
Varmista, että generatiivinen tekoäly on vastuullinen ja turvallinen
LLM-kehityksen elinkaari
Data Generation
Laadukasta, monipuolista ja eettistä dataa kehityssi elinkaaren jokaiseen vaiheeseen: koulutus, arviointi, hienosäätö ja testaus.
Vankka AI-tietoalusta
Shaip Data Platform on suunniteltu hankkimaan laadukasta, monipuolista ja eettistä dataa koulutukseen, hienosäätöön ja tekoälymallien arviointiin. Sen avulla voit kerätä, litteroida ja merkitä tekstiä, ääntä, kuvia ja videoita erilaisiin sovelluksiin, mukaan lukien Generatiivinen AI, Conversational AI, Computer Vision ja Healthcare AI. Shaipin avulla varmistat, että tekoälymallisi on rakennettu luotettavan ja eettisesti hankitun tiedon pohjalle, mikä edistää innovaatioita ja tarkkuutta.
kokeilu
Kokeile erilaisia kehotteita ja malleja ja valitse parhaat arviointimittareiden perusteella.
Arviointi
Arvioi koko prosessisi automatisoidun ja ihmisen arvioinnin yhdistelmällä, joka koostuu laajoista arviointimittareista erilaisiin käyttötapauksiin.
havaittavuus
Tarkkaile generatiivisia tekoälyjärjestelmiäsi reaaliaikaisessa tuotannossa, havaitse proaktiivisesti laatu- ja turvallisuusongelmat ja suorita perussyyanalyysiä.
Generatiivisia tekoälyn käyttötapauksia
Kysymys- ja vastausparit
Luo kysymys-vastaus-pareja lukemalla perusteellisesti suuria asiakirjoja (tuoteoppaat, tekniset asiakirjat, verkkofoorumit ja arvostelut, alan sääntelyasiakirjat), jotta yritykset voivat kehittää sukupolven tekoälyä poimimalla tarvittavat tiedot suuresta aineistosta. Asiantuntijamme luovat laadukkaita Q&A-pareja, kuten:
» Kysymys- ja vastausparit, joissa on useita vastauksia
» Pintatason kysymysten luominen (suora tiedonpoiminta viitetekstistä)
» Luo syvällisiä kysymyksiä (korreloi tosiasioiden ja oivallusten kanssa, joita ei anneta viitetekstissä)
» Kyselyn luominen taulukoista
Avainsanakyselyn luominen
Avainsanakyselyn luomiseen kuuluu osuvimpien ja merkittävimpien sanojen tai lauseiden poimiminen annetusta tekstistä tiiviin kyselyn muodostamiseksi. Tämä prosessi auttaa tiivistämään tehokkaasti tekstin ydinsisällön ja tarkoituksen, mikä helpottaa aiheeseen liittyvien tietojen etsimistä tai hakemista. Valitut avainsanat ovat yleensä substantiiveja, verbejä tai tärkeitä kuvaajia, jotka kuvaavat alkuperäisen tekstin olemuksen.
RAG-tietojen luominen (haku-lisätty sukupolvi)
RAG yhdistää tiedonhaun ja luonnollisen kielen luomisen vahvuudet tuottaakseen tarkkoja ja asiayhteyteen liittyviä vastauksia. RAG:ssa malli hakee ensin merkitykselliset asiakirjat tai kohdat suuresta tietojoukosta tietyn kyselyn perusteella. Nämä haetut tekstit tarjoavat tarvittavan kontekstin. Malli käyttää sitten tätä kontekstia johdonmukaisen ja tarkan vastauksen luomiseen. Tämä menetelmä varmistaa, että vastaukset ovat informatiivisia ja perustuvat luotettavaan lähdemateriaaliin, mikä parantaa tuotetun sisällön laatua ja tarkkuutta.
RAG Q/A Validointi
Tekstin yhteenveto
Asiantuntijamme voivat tiivistää koko keskustelun tai pitkän dialogin syöttämällä tiiviitä ja informatiivisia yhteenvetoja suurista tekstimääristä.
Tekstiluokitus
Se sisältää tekstidokumenttien luokittelun ennalta määritettyihin luokkiin niiden sisällön perusteella. Asiantuntijamme analysoivat ja merkitsevät tekstejä tiettyjen aiheiden, tunteiden tai luokkien mukaan. Tämän prosessin avulla tekoälyjärjestelmät voivat automaattisesti järjestää, suodattaa ja reitittää tekstipohjaisia tietoja.
Yleisiä sovelluksia ovat:
» Sisällön luokittelu (uutiset, urheilu, viihde jne.)
» Tunneanalyysi (positiivinen, negatiivinen, neutraali)
» Tarkoitusluokitus (kysymys, komento, lausunto)
» Prioriteettilajittelu (kiireellinen, tärkeä, rutiini)
» Aihemallinnus (teknologia, talous, terveydenhuolto)
Hakukyselyn osuvuus
Hakukyselyn relevanssi arvioi, kuinka hyvin asiakirja tai sisältö vastaa tiettyä hakukyselyä. Tämä on ratkaisevan tärkeää hakukoneille ja tiedonhakujärjestelmille, jotta käyttäjät saavat osuvimmat ja hyödyllisimmät tulokset kyselyihinsä.
| Hakulauseke | Verkkosivun | Relevanssipisteet |
| Parhaat vaellusreitit lähellä Denveriä | 10 parasta vaellusreittiä Boulderissa, Coloradossa | 3 – jokseenkin relevantti (koska Boulder on lähellä Denveriä, mutta sivulla ei mainita Denveriä erikseen) |
| Kasvisravintolat San Franciscossa | San Franciscon lahden alueen 10 parasta vegaaniravintolaa | 4 – erittäin relevantti (koska vegaaniravintolat ovat eräänlainen kasvisravintola, ja luettelo keskittyy nimenomaan San Franciscon lahden alueelle) |
Synteettisen dialogin luominen
Synthetic Dialogue Creation hyödyntää generatiivisen tekoälyn voimaa chatbotin vuorovaikutuksen ja puhelinkeskustelujen mullistamiseen. Hyödyntämällä tekoälyn kykyä syventyä laajoihin resursseihin, kuten tuoteoppaisiin, tekniseen dokumentaatioon ja verkkokeskusteluihin, chatbotit tarjoavat tarkkoja ja osuvia vastauksia lukemattomissa skenaarioissa. Tämä tekniikka muuttaa asiakastukea tarjoamalla kattavaa apua tuotekyselyissä, vianmäärityksessä ja käymällä luonnollista, satunnaista vuoropuhelua käyttäjien kanssa, mikä parantaa yleistä asiakaskokemusta.
NL2-koodi
NL2Code (Natural Language to Code) sisältää ohjelmointikoodin luomisen luonnollisen kielen kuvauksista. Tämä auttaa kehittäjiä ja ei-kehittäjiä luomaan koodia yksinkertaisesti kuvailemalla haluamansa selkeällä kielellä.
NL2SQL (SQL-sukupolvi)
NL2SQL (Natural Language to SQL) sisältää luonnollisen kielen kyselyjen muuntamisen SQL-kyselyiksi. Tämän ansiosta käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa tietokantojen kanssa selkeällä kielellä, jolloin tiedonhaku on helpompaa niille, jotka eivät ehkä tunne SQL-syntaksia.
Päättelyyn perustuva kysymys
Päättelyyn perustuva kysymys vaatii loogista ajattelua ja päättelyä vastauksen saamiseksi. Näihin kysymyksiin liittyy usein skenaarioita tai ongelmia, jotka on analysoitava ja ratkaistava päättelytaitojen avulla.
Negatiivinen/vaarallinen kysymys
Negatiivinen tai vaarallinen kysymys sisältää sisältöä, joka voi olla haitallista, epäeettistä tai sopimatonta. Tällaisia kysymyksiä tulee käsitellä varoen, ja ne edellyttävät yleensä vastausta, joka estää vaarallisen käytöksen tai tarjoaa turvallisia, eettisiä vaihtoehtoja.
Monivalinta kysymykset
Monivalintakysymykset ovat eräänlainen arviointi, jossa kysymys esitetään useiden mahdollisten vastausten kanssa. Vastaajan tulee valita oikea vastaus tarjotuista vaihtoehdoista. Tätä muotoa käytetään laajalti koulutustesteissä ja kyselyissä.
Miksi valita Shaip?
Päästä päähän -ratkaisut
Kattava kattavuus sukupolven tekoälyn elinkaaren kaikkiin vaiheisiin varmistaen vastuullisuuden ja turvallisuuden eettisestä tietojen kuroinnista kokeiluun, arviointiin ja seurantaan.
Hybridityönkulut
Skaalautuva tiedon luominen, kokeilu ja arviointi automatisoitujen ja inhimillisten prosessien yhdistelmällä hyödyntäen pk-yrityksiä erikoistapausten käsittelyssä.
Yritystason alusta
Tekoälysovellusten tehokas testaus ja valvonta, jotka voidaan ottaa käyttöön pilvessä tai paikan päällä. Integroituu saumattomasti olemassa oleviin työnkulkuihin.