Shaip Generativ AI-plattform
Se till att din generativa AI är ansvarsfull och säker
LLM Development Lifecycle
Datagenerering
Högkvalitativ, mångsidig och etisk data för varje skede av din utvecklingslivscykel: utbildning, utvärdering, finjustering och testning.
Robust AI-dataplattform
Shaip Data Platform är konstruerad för att anskaffa kvalitet, mångsidig och etisk data för utbildning, finjustering och utvärdering av AI-modeller. Det låter dig samla in, transkribera och kommentera text, ljud, bilder och video för en mängd olika applikationer, inklusive Generativ AI, Conversational AI, Computer Vision och Healthcare AI. Med Shaip säkerställer du att dina AI-modeller bygger på en grund av tillförlitliga och etiskt hämtade data, som driver innovation och noggrannhet.
Experimenterande
Experimentera med olika uppmaningar och modeller, välj det bästa baserat på utvärderingsmått.
Utvärdering
Utvärdera hela din pipeline med en hybrid av automatiserad och mänsklig bedömning över expansiva utvärderingsmått för olika användningsfall.
observerbarhet
Observera dina generativa AI-system i realtidsproduktion, upptäck proaktivt kvalitets- och säkerhetsproblem samtidigt som du driver rotorsaksanalys.
Användningsfall för generativ AI
Fråge- och svarspar
Skapa fråga-svar-par genom att noggrant läsa stora dokument (produktmanualer, tekniska dokument, onlineforum och recensioner, branschreglerande dokument) för att göra det möjligt för företag att utveckla Gen AI genom att extrahera relevant information från en stor korpus. Våra experter skapar högkvalitativa Q&A-par som:
» Frågor och svar par med flera svar
» Skapande av ytnivåfrågor (Direkt dataextraktion från referenstext)
» Skapa frågor på djup nivå (Korrelera med fakta och insikter som inte ges i referenstexten)
» Skapa frågor från tabeller
Skapa sökordsfråga
Skapandet av sökordsfrågor innebär att extrahera de mest relevanta och betydelsefulla orden eller fraserna från en given text för att bilda en kortfattad fråga. Denna process hjälper till att effektivt sammanfatta textens kärninnehåll och syfte, vilket gör det lättare att söka efter eller hämta relaterad information. De valda nyckelorden är vanligtvis substantiv, verb eller viktiga deskriptorer som fångar kärnan i originaltexten.
RAG Data Generation (Retrieval-Augmented Generation)
RAG kombinerar styrkorna med informationssökning och naturligt språkgenerering för att producera korrekta och kontextuellt relevanta svar. I RAG hämtar modellen först relevanta dokument eller passager från ett stort dataset baserat på en given fråga. Dessa hämtade texter ger det nödvändiga sammanhanget. Modellen använder sedan detta sammanhang för att generera ett sammanhängande och korrekt svar. Denna metod säkerställer att svaren är både informativa och grundade i tillförlitligt källmaterial, vilket förbättrar kvaliteten och noggrannheten hos det genererade innehållet.
RAG Q/A-validering
Textsammanfattning
Våra experter kan sammanfatta hela samtalet eller lång dialog genom att mata in kortfattade och informativa sammanfattningar av stora volymer textdata.
Textklassificering
Våra experter kan sammanfatta hela samtalet eller lång dialog genom att mata in kortfattade och informativa sammanfattningar av stora volymer textdata.
Sökfrågans relevans
Sökfrågans relevans bedömer hur väl ett dokument eller innehåll matchar en given sökfråga. Detta är avgörande för sökmotorer och informationshämtningssystem för att säkerställa att användarna får de mest relevanta och användbara resultaten för sina frågor.
| Sök fråga | Webbsida | Relevanspoäng |
| Bästa vandringsleder nära Denver | Topp 10 vandringsleder i Boulder, Colorado | 3 – lite relevant (eftersom Boulder ligger nära Denver men sidan nämner inte Denver specifikt) |
| Vegetariska restauranger i San Francisco | De 10 bästa veganrestaurangerna i San Francisco Bay Area | 4 – mycket relevant (eftersom veganrestauranger är en typ av vegetarisk restaurang, och listan fokuserar specifikt på San Francisco Bay Area) |
Skapande av syntetisk dialog
Synthetic Dialogue Creation utnyttjar kraften i Generativ AI för att revolutionera chatbotinteraktioner och callcenterkonversationer. Genom att utnyttja AI:s förmåga att fördjupa sig i omfattande resurser som produktmanualer, teknisk dokumentation och onlinediskussioner, är chatbots utrustade för att erbjuda exakta och relevanta svar i en mängd olika scenarier. Den här tekniken förvandlar kundsupporten genom att tillhandahålla omfattande hjälp för produktförfrågningar, felsökning av problem och föra naturliga, tillfälliga dialoger med användarna, och därigenom förbättra den övergripande kundupplevelsen.
NL2-kod
NL2Code (Natural Language to Code) innebär att man genererar programmeringskod från naturliga språkbeskrivningar. Detta hjälper utvecklare och icke-utvecklare att skapa kod genom att helt enkelt beskriva vad de vill ha på ett enkelt språk.
NL2SQL (SQL Generation)
NL2SQL (Natural Language to SQL) innebär att konvertera naturliga språkfrågor till SQL-frågor. Detta tillåter användare att interagera med databaser med vanligt språk, vilket gör datahämtning mer tillgänglig för dem som kanske inte är bekanta med SQL-syntax.
Resonemangsbaserad fråga
En resonemangsbaserad fråga kräver logiskt tänkande och deduktion för att komma fram till ett svar. Dessa frågor handlar ofta om scenarier eller problem som behöver analyseras och lösas med hjälp av resonemangsförmåga.
Negativ/osäker fråga
En negativ eller osäker fråga omfattar innehåll som kan vara skadligt, oetiskt eller olämpligt. Sådana frågor bör hanteras med försiktighet och kräver vanligtvis ett svar som motverkar osäkert beteende eller ger säkra, etiska alternativ.
Flervalsfrågor
Flervalsfrågor är en typ av bedömning där en fråga presenteras tillsammans med flera möjliga svar. Respondenten måste välja rätt svar från de angivna alternativen. Detta format används i stor utsträckning i pedagogiska tester och undersökningar.
Varför välja Shaip?
End-to-End-lösningar
Omfattande täckning av alla stadier av Gen AI-livscykeln, vilket säkerställer ansvar och säkerhet från etisk datakurering till experiment, utvärdering och övervakning.
Hybrid arbetsflöden
Skalbar datagenerering, experimentering och utvärdering genom en blandning av automatiserade och mänskliga processer, som utnyttjar små och medelstora företag för att hantera specialfall.
Enterprise-Grade Plattform
Robust testning och övervakning av AI-applikationer, utplacerbara i molnet eller på plats. Integreras sömlöst med befintliga arbetsflöden.