Platforma gjeneruese e inteligjencës artificiale Shaip
Sigurohuni që AI juaj gjenerues të jetë i përgjegjshëm dhe i sigurt
Cikli jetësor i zhvillimit të LLM
Gjenerimi i të dhënave
Të dhëna me cilësi të lartë, të larmishme dhe etike për çdo fazë të ciklit jetësor të zhvillimit tuaj: trajnimi, vlerësimi, rregullimi i imët dhe testimi.
Platforma e fuqishme e të dhënave të AI
Platforma e të dhënave Shaip është krijuar për të siguruar të dhëna cilësore, të larmishme dhe etike për trajnimin, rregullimin dhe vlerësimin e modeleve të AI. Ai ju lejon të grumbulloni, transkriptoni dhe shkruani tekst, audio, imazhe dhe video për një sërë aplikacionesh, duke përfshirë AI gjeneruese, AI bisedore, Computer Vision dhe Healthcare AI. Me Shaip, ju siguroni që modelet tuaja të AI janë ndërtuar mbi një bazë të dhënash të besueshme dhe me burim etik, duke nxitur inovacionin dhe saktësinë.
eksperimentimi
Eksperimentoni me kërkesa dhe modele të ndryshme, duke zgjedhur më të mirën bazuar në metrikat e vlerësimit.
Vlerësim
Vlerësoni të gjithë tubacionin tuaj me një hibrid vlerësimi të automatizuar dhe njerëzor përgjatë metrikave të gjera të vlerësimit për raste të ndryshme përdorimi.
Vëzhgueshmëria
Vëzhgoni sistemet tuaja gjeneruese të AI në prodhim në kohë reale, duke zbuluar në mënyrë proaktive çështjet e cilësisë dhe sigurisë ndërsa drejtoni analizën e shkaqeve rrënjësore.
Rastet e përdorimit gjenerues të AI
Çiftet e pyetjeve dhe përgjigjeve
Krijoni çifte pyetje-përgjigje duke lexuar plotësisht dokumente të mëdha (Manuale produkti, dokumente teknike, forume dhe rishikime në internet, dokumente rregullatore të industrisë) për t'u mundësuar kompanive të zhvillojnë Gen AI duke nxjerrë informacionin përkatës nga një korpus i madh. Ekspertët tanë krijojnë çifte pyetjesh dhe përgjigjesh me cilësi të lartë si:
» Çiftet e pyetjeve dhe përgjigjeve me përgjigje të shumta
» Krijimi i pyetjeve të nivelit të sipërfaqes (Nxjerrja e drejtpërdrejtë e të dhënave nga teksti i referencës)
» Krijoni pyetje të nivelit të thellë (Lidhuni me fakte dhe njohuri që nuk janë dhënë në tekstin e referencës)
» Krijimi i pyetjeve nga tabelat
Krijimi i pyetjeve të fjalëve kyçe
Krijimi i pyetjeve të fjalëve kyçe përfshin nxjerrjen e fjalëve ose frazave më të rëndësishme dhe më domethënëse nga një tekst i caktuar për të formuar një pyetje koncize. Ky proces ndihmon në përmbledhjen me efikasitet të përmbajtjes dhe qëllimit thelbësor të tekstit, duke e bërë më të lehtë kërkimin ose marrjen e informacionit të lidhur. Fjalët kyçe të zgjedhura janë zakonisht emra, folje ose përshkrues të rëndësishëm që kapin thelbin e tekstit origjinal.
Gjenerimi i të dhënave RAG (Gjenerimi i Rritur-Rikthim)
RAG kombinon pikat e forta të marrjes së informacionit dhe gjenerimit të gjuhës natyrore për të prodhuar përgjigje të sakta dhe të përshtatshme në kontekst. Në RAG, modeli fillimisht rimerr dokumentet ose pasazhet përkatëse nga një grup i madh të dhënash bazuar në një pyetje të caktuar. Këto tekste të marra ofrojnë kontekstin e nevojshëm. Modeli më pas përdor këtë kontekst për të gjeneruar një përgjigje koherente dhe të saktë. Kjo metodë siguron që përgjigjet të jenë informuese dhe të bazuara në material burimor të besueshëm, duke përmirësuar cilësinë dhe saktësinë e përmbajtjes së krijuar.
Vleresimi Q/A i RAG
Përmbledhja e tekstit
Ekspertët tanë mund të përmbledhin të gjithë bisedën ose dialogun e gjatë duke futur përmbledhje koncize dhe informuese të vëllimeve të mëdha të të dhënave tekstuale.
Klasifikimi i tekstit
Ai përfshin kategorizimin e dokumenteve të tekstit në klasa të paracaktuara bazuar në përmbajtjen e tyre. Ekspertët tanë analizojnë dhe etiketojnë tekstet sipas temave, ndjenjave ose kategorive specifike. Ky proces u mundëson sistemeve të AI të organizojnë, filtrojnë dhe drejtojnë automatikisht informacionin e bazuar në tekst.
Aplikimet e zakonshme përfshijnë:
» Kategorizimi i përmbajtjes (Lajme, Sporte, Argëtim, etj.)
» Analiza e ndjenjave (Pozitive, Negative, Neutrale)
» Klasifikimi i qëllimit (Pyetje, Komandë, Deklaratë)
» Renditja me përparësi (urgjente, e rëndësishme, rutinë)
» Modelimi i temave (Teknologji, Financë, Shëndetësi)
Rëndësia e pyetjes së kërkimit
Rëndësia e pyetjes së kërkimit vlerëson se sa mirë përputhet një dokument ose pjesë e përmbajtjes me një pyetje të caktuar kërkimi. Kjo është thelbësore për motorët e kërkimit dhe sistemet e marrjes së informacionit për të siguruar që përdoruesit të marrin rezultatet më të përshtatshme dhe të dobishme për pyetjet e tyre.
| Pyetja e kërkimit | Faqe interneti | Nota e rëndësisë |
| Shtigjet më të mira të ecjes pranë Denverit | 10 shtigjet më të mira të ecjes në Boulder, Kolorado | 3 - disi e rëndësishme (meqenëse Boulder është afër Denverit, por faqja nuk e përmend Denverin në mënyrë specifike) |
| Restorante vegjetariane në San Francisko | 10 restorantet më të mira vegane në zonën e Gjirit të San Franciskos | 4 - shumë e rëndësishme (sepse restorantet vegane janë një lloj restoranti vegjetarian, dhe lista fokusohet veçanërisht në zonën e Gjirit të San Franciskos) |
Krijimi i Dialogut Sintetik
Krijimi i Dialogut Sintetik shfrytëzon fuqinë e AI gjeneruese për të revolucionarizuar ndërveprimet me chatbot dhe bisedat në qendrën e thirrjeve. Duke shfrytëzuar kapacitetin e AI për të gërmuar në burime të gjera si manualet e produkteve, dokumentacioni teknik dhe diskutimet në internet, chatbot-et janë të pajisur për të ofruar përgjigje të sakta dhe të përshtatshme në një mori skenarësh. Kjo teknologji po transformon mbështetjen e klientit duke ofruar ndihmë gjithëpërfshirëse për pyetjet e produktit, zgjidhjen e problemeve dhe duke u angazhuar në dialogë të natyrshëm, të rastësishëm me përdoruesit, duke përmirësuar kështu përvojën e përgjithshme të klientit.
Kodi NL2
NL2Code (Natural Language to Code) përfshin gjenerimin e kodit programues nga përshkrimet e gjuhëve natyrore. Kjo i ndihmon zhvilluesit dhe jo-zhvilluesit të krijojnë kodin thjesht duke përshkruar atë që duan në gjuhë të thjeshtë.
NL2SQL (Gjenerimi SQL)
NL2SQL (Natural Language në SQL) përfshin konvertimin e pyetjeve të gjuhës natyrore në pyetje SQL. Kjo i lejon përdoruesit të ndërveprojnë me bazat e të dhënave duke përdorur gjuhë të thjeshtë, duke e bërë marrjen e të dhënave më të aksesueshme për ata që mund të mos jenë të njohur me sintaksën SQL.
Pyetje e bazuar në arsyetim
Një pyetje e bazuar në arsyetim kërkon të menduarit logjik dhe deduksion për të arritur në një përgjigje. Këto pyetje shpesh përfshijnë skenarë ose probleme që duhet të analizohen dhe zgjidhen duke përdorur aftësitë e arsyetimit.
Pyetje negative/e pasigurt
Një pyetje negative ose e pasigurt përfshin përmbajtje që mund të jetë e dëmshme, joetike ose e papërshtatshme. Pyetje të tilla duhet të trajtohen me kujdes dhe zakonisht kërkojnë një përgjigje që dekurajon sjelljen e pasigurt ose ofron alternativa të sigurta etike.
Pyetje me zgjedhje të shumëfishta
Pyetjet me shumë zgjedhje janë një lloj vlerësimi ku një pyetje paraqitet së bashku me disa përgjigje të mundshme. I anketuari duhet të zgjedhë përgjigjen e saktë nga opsionet e ofruara. Ky format përdoret gjerësisht në testimet dhe anketat arsimore.
Pse të zgjidhni Shaip?
Zgjidhje nga fundi në fund
Mbulim gjithëpërfshirës i të gjitha fazave të ciklit jetësor të Gen AI, duke siguruar përgjegjësi dhe siguri nga kurimi etik i të dhënave deri tek eksperimentimi, vlerësimi dhe monitorimi.
Rrjedhat e punës hibride
Gjenerimi i shkallëzueshëm i të dhënave, eksperimentimi dhe vlerësimi përmes një përzierjeje të proceseve të automatizuara dhe njerëzore, duke shfrytëzuar NVM-të për të trajtuar raste të veçanta.
Platforma e klasës së ndërmarrjes
Testim dhe monitorim i fuqishëm i aplikacioneve të AI, i vendosur në cloud ose në premisë. Integrohet pa probleme me flukset ekzistuese të punës.