Platform AI Generatif Shaip
Pastikan AI Generatif anda Bertanggungjawab & Selamat
Kitaran Hayat Pembangunan LLM
Penjanaan Data
Data berkualiti tinggi, pelbagai dan beretika untuk setiap peringkat kitaran hayat pembangunan anda: latihan, penilaian, penalaan halus dan ujian.
Platform Data AI Teguh
Platform Data Shaip direka bentuk untuk mendapatkan data yang berkualiti, pelbagai dan beretika untuk latihan, penalaan halus dan menilai model AI. Ia membolehkan anda mengumpul, menyalin dan menganotasi teks, audio, imej dan video untuk pelbagai aplikasi, termasuk AI Generatif, AI Perbualan, Penglihatan Komputer dan AI Penjagaan Kesihatan. Dengan Shaip, anda memastikan model AI anda dibina pada asas data yang boleh dipercayai dan bersumberkan etika, memacu inovasi dan ketepatan.
Eksperimen
Eksperimen dengan pelbagai gesaan dan model, memilih yang terbaik berdasarkan metrik penilaian.
Penilaian
Nilaikan keseluruhan saluran paip anda dengan gabungan penilaian automatik dan manusia merentas metrik penilaian yang luas untuk kes penggunaan yang pelbagai.
Kebolehpercayaan
Perhatikan sistem AI generatif anda dalam pengeluaran masa nyata, secara proaktif mengesan isu kualiti dan keselamatan sambil memacu analisis punca punca.
Kes Penggunaan AI Generatif
Pasangan Soal Jawab
Cipta pasangan Soalan-Jawapan dengan membaca dokumen besar dengan teliti (Manual Produk, Dokumen Teknikal, forum & Ulasan Dalam talian, Dokumen Kawal Selia Industri) untuk membolehkan syarikat membangunkan Gen AI dengan mengekstrak maklumat yang berkaitan daripada korpus besar. Pakar kami mencipta pasangan Soal Jawab berkualiti tinggi seperti:
» Soal Jawab berpasangan dengan berbilang jawapan
» Penciptaan soalan aras permukaan (Pengambilan data langsung daripada Teks rujukan)
» Cipta soalan tahap mendalam (Kaitkan dengan fakta & pandangan yang tidak diberikan dalam teks rujukan)
» Penciptaan Pertanyaan daripada Jadual
Penciptaan Pertanyaan Kata Kunci
Penciptaan pertanyaan kata kunci melibatkan mengekstrak perkataan atau frasa yang paling relevan dan penting daripada teks tertentu untuk membentuk pertanyaan ringkas. Proses ini membantu dalam meringkaskan kandungan teras dan niat teks dengan cekap, menjadikannya lebih mudah untuk mencari atau mendapatkan maklumat berkaitan. Kata kunci yang dipilih biasanya adalah kata nama, kata kerja atau deskriptor penting yang menangkap intipati teks asal.
Penjanaan Data RAG (Penjanaan Ditambah-Pendapatan)
RAG menggabungkan kekuatan perolehan maklumat dan penjanaan bahasa semula jadi untuk menghasilkan respons yang tepat dan relevan mengikut konteks. Dalam RAG, model mula-mula mendapatkan semula dokumen atau petikan yang berkaitan daripada set data yang besar berdasarkan pertanyaan yang diberikan. Teks yang diambil ini menyediakan konteks yang diperlukan. Model kemudian menggunakan konteks ini untuk menghasilkan jawapan yang koheren dan tepat. Kaedah ini memastikan bahawa respons adalah bermaklumat dan berasaskan bahan sumber yang boleh dipercayai, meningkatkan kualiti dan ketepatan kandungan yang dijana.
Pengesahan Soal Jawab RAG
Ringkasan Teks
Pakar kami boleh meringkaskan keseluruhan perbualan atau dialog panjang dengan memasukkan ringkasan ringkas dan bermaklumat bagi volum besar data teks.
Pengelasan Teks
Pakar kami boleh meringkaskan keseluruhan perbualan atau dialog panjang dengan memasukkan ringkasan ringkas dan bermaklumat bagi volum besar data teks.
Perkaitan Pertanyaan Carian
Perkaitan pertanyaan carian menilai sejauh mana dokumen atau sekeping kandungan sepadan dengan pertanyaan carian yang diberikan. Ini penting untuk enjin carian dan sistem perolehan maklumat untuk memastikan pengguna menerima hasil yang paling relevan dan berguna untuk pertanyaan mereka.
| Pertanyaan Carian | Webpage | Skor Perkaitan |
| Denai kembara terbaik berhampiran Denver | 10 Denai Kembara Teratas di Boulder, Colorado | 3 - agak relevan ( memandangkan Boulder berhampiran Denver tetapi halaman itu tidak menyebut Denver secara khusus) |
| Restoran vegetarian di San Francisco | 10 Restoran Vegan Terbaik di Kawasan Teluk San Francisco | 4 - sangat relevan (kerana restoran vegan ialah sejenis restoran vegetarian, dan senarainya tertumpu secara khusus pada San Francisco Bay Area) |
Penciptaan Dialog Sintetik
Penciptaan Dialog Sintetik memanfaatkan kuasa Generatif AI untuk merevolusikan interaksi chatbot dan perbualan pusat panggilan. Dengan memanfaatkan kapasiti AI untuk menyelidiki sumber yang luas seperti manual produk, dokumentasi teknikal dan perbincangan dalam talian, chatbots dilengkapi untuk menawarkan respons yang tepat dan relevan merentas pelbagai senario. Teknologi ini mengubah sokongan pelanggan dengan menyediakan bantuan komprehensif untuk pertanyaan produk, menyelesaikan masalah dan melibatkan diri dalam dialog semula jadi, santai dengan pengguna, dengan itu meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Kod NL2
NL2Code (Bahasa Asli kepada Kod) melibatkan penjanaan kod pengaturcaraan daripada huraian bahasa semula jadi. Ini membantu pembangun dan bukan pembangun sama-sama membuat kod dengan hanya menerangkan perkara yang mereka mahukan dalam bahasa biasa.
NL2SQL (Penjanaan SQL)
NL2SQL (Bahasa Asli kepada SQL) melibatkan penukaran pertanyaan bahasa semula jadi kepada pertanyaan SQL. Ini membolehkan pengguna berinteraksi dengan pangkalan data menggunakan bahasa biasa, menjadikan pengambilan data lebih mudah diakses oleh mereka yang mungkin tidak biasa dengan sintaks SQL.
Soalan Berasaskan Penaakulan
Soalan berasaskan penaakulan memerlukan pemikiran logik dan deduksi untuk mendapatkan jawapan. Soalan-soalan ini selalunya melibatkan senario atau masalah yang perlu dianalisis dan diselesaikan menggunakan kemahiran menaakul.
Soalan Negatif/Tidak Selamat
Soalan negatif atau tidak selamat melibatkan kandungan yang boleh membahayakan, tidak beretika atau tidak sesuai. Soalan sedemikian harus ditangani dengan berhati-hati dan biasanya memerlukan respons yang tidak menggalakkan tingkah laku yang tidak selamat atau menyediakan alternatif yang selamat dan beretika.
Soalan Pelbagai Pilihan
Soalan aneka pilihan ialah sejenis penilaian di mana soalan dikemukakan bersama beberapa kemungkinan jawapan. Responden hendaklah memilih jawapan yang betul daripada pilihan yang disediakan. Format ini digunakan secara meluas dalam ujian dan tinjauan pendidikan.
Kenapa Pilih Shaip?
Penyelesaian Akhir ke Akhir
Liputan menyeluruh bagi semua peringkat kitaran hayat Gen AI, memastikan tanggungjawab & keselamatan daripada penyusunan data beretika kepada percubaan, penilaian & pemantauan.
Aliran Kerja Hibrid
Penjanaan data boleh skala, percubaan & penilaian melalui gabungan proses automatik dan manusia, memanfaatkan sme untuk mengendalikan kes kelebihan khas.
Platform Gred Perusahaan
Ujian teguh dan pemantauan aplikasi AI, boleh digunakan dalam awan atau di premis. Berintegrasi dengan lancar dengan aliran kerja sedia ada.