Платформа генеративного искусственного интеллекта Shaip
Убедитесь, что ваш генеративный ИИ является ответственным и безопасным
Жизненный цикл разработки LLM
Генерация данных
Высококачественные, разнообразные и этические данные для каждого этапа жизненного цикла разработки: обучения, оценки, тонкой настройки и тестирования.
Надежная платформа данных искусственного интеллекта
Платформа данных Shaip предназначена для получения качественных, разнообразных и этических данных для обучения, точной настройки и оценки моделей искусственного интеллекта. Он позволяет вам собирать, расшифровывать и комментировать текст, аудио, изображения и видео для различных приложений, включая генеративный ИИ, разговорный ИИ, компьютерное зрение и ИИ в сфере здравоохранения. Используя Shaip, вы гарантируете, что ваши модели ИИ построены на основе основа надежных и этически полученных данных, способствующая инновациям и точности.
экспериментирование
Экспериментируйте с различными подсказками и моделями, выбирая лучшие на основе показателей оценки.
Оценка
Оцените весь свой конвейер с помощью гибридной автоматизированной и человеческой оценки с использованием расширенных показателей оценки для различных вариантов использования.
возможность наблюдения
Наблюдайте за своими генеративными системами искусственного интеллекта в режиме реального времени, заблаговременно выявляя проблемы с качеством и безопасностью и проводя анализ первопричин.
Варианты использования генеративного ИИ
Пары вопросов и ответов
Создавайте пары «вопрос-ответ», внимательно прочитав большие документы (руководства по продуктам, техническую документацию, онлайн-форумы и обзоры, отраслевые нормативные документы), чтобы компании могли разрабатывать Gen AI, извлекая соответствующую информацию из большого массива данных. Наши специалисты создают качественные пары вопросов и ответов, такие как:
» Пары вопросов и ответов с несколькими ответами
» Создание вопросов поверхностного уровня (прямое извлечение данных из справочного текста)
» Создавайте вопросы глубокого уровня (соотнесите с фактами и идеями, не приведенными в справочном тексте)
» Создание запроса из таблиц
Создание запроса по ключевым словам
Создание запроса по ключевым словам включает в себя извлечение наиболее релевантных и значимых слов или фраз из заданного текста для формирования краткого запроса. Этот процесс помогает эффективно резюмировать основное содержание и смысл текста, упрощая поиск или получение соответствующей информации. Выбранные ключевые слова обычно представляют собой существительные, глаголы или важные дескрипторы, отражающие суть исходного текста.
Генерация данных RAG (генерация с расширенным поиском)
RAG сочетает в себе сильные стороны поиска информации и генерации естественного языка для получения точных и контекстуально соответствующих ответов. В RAG модель сначала извлекает соответствующие документы или отрывки из большого набора данных на основе заданного запроса. Эти извлеченные тексты обеспечивают необходимый контекст. Затем модель использует этот контекст для генерации последовательного и точного ответа. Этот метод гарантирует, что ответы будут информативными и основаны на надежных исходных материалах, что повышает качество и точность создаваемого контента.
Проверка вопросов и ответов RAG
Обобщение текста
Наши специалисты могут резюмировать весь разговор или длинный диалог, вводя краткие и информативные резюме больших объемов текстовых данных.
Классификация текста
Наши специалисты могут резюмировать весь разговор или длинный диалог, вводя краткие и информативные резюме больших объемов текстовых данных.
Релевантность поискового запроса
Релевантность поискового запроса оценивает, насколько хорошо документ или часть контента соответствует данному поисковому запросу. Это крайне важно для поисковых систем и систем поиска информации, чтобы гарантировать, что пользователи получают наиболее релевантные и полезные результаты по своим запросам.
Поисковый запрос | Страница | Оценка релевантности |
Лучшие пешеходные маршруты возле Денвера | 10 лучших пешеходных маршрутов в Боулдере, штат Колорадо | 3 – в некоторой степени актуально (поскольку Боулдер находится недалеко от Денвера, но на странице Денвер конкретно не упоминается) |
Вегетарианские рестораны Сан-Франциско | 10 лучших веганских ресторанов в районе залива Сан-Франциско | 4 – очень актуально (потому что веганские рестораны — это разновидность вегетарианских ресторанов, и список сосредоточен именно на районе залива Сан-Франциско) |
Создание синтетического диалога
Synthetic Dialogue Creation использует возможности генеративного искусственного интеллекта, чтобы произвести революцию во взаимодействии чат-ботов и разговорах в колл-центре. Используя возможности ИИ для изучения обширных ресурсов, таких как руководства по продуктам, техническая документация и онлайн-обсуждения, чат-боты могут предлагать точные и актуальные ответы в множестве сценариев. Эта технология трансформирует службу поддержки клиентов, предоставляя всестороннюю помощь при запросах продуктов, устранении неполадок и участвуя в естественном, непринужденном диалоге с пользователями, тем самым улучшая общее качество обслуживания клиентов.
NL2Код
NL2Code (Natural Language to Code) предполагает генерацию программного кода на основе описаний естественного языка. Это помогает как разработчикам, так и не разработчикам создавать код, просто описывая то, что они хотят, простым языком.
NL2SQL (генерация SQL)
NL2SQL (естественный язык в SQL) включает преобразование запросов на естественном языке в запросы SQL. Это позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных, используя простой язык, что делает извлечение данных более доступным для тех, кто не знаком с синтаксисом SQL.
Вопрос, основанный на рассуждениях
Вопрос, основанный на рассуждениях, требует логического мышления и умозаключений для получения ответа. Эти вопросы часто включают сценарии или проблемы, которые необходимо проанализировать и решить, используя навыки рассуждения.
Отрицательный/небезопасный вопрос
Отрицательный или небезопасный вопрос включает в себя контент, который может быть вредным, неэтичным или неприемлемым. К таким вопросам следует подходить с осторожностью, и обычно они требуют ответа, который препятствует небезопасному поведению или предлагает безопасные и этические альтернативы.
Вопросы с множественным выбором
Вопросы с множественным выбором — это тип оценивания, при котором вопрос предлагается вместе с несколькими возможными ответами. Респонденту необходимо выбрать правильный ответ из предложенных вариантов. Этот формат широко используется в образовательных тестах и опросах.
Почему стоит выбрать Шаип?
Комплексные решения
Комплексный охват всех этапов жизненного цикла Gen AI, обеспечивающий ответственность и безопасность — от обработки этических данных до экспериментов, оценки и мониторинга.
Гибридные рабочие процессы
Масштабируемое генерирование данных, экспериментирование и оценка с помощью сочетания автоматизированных и человеческих процессов с использованием малых и средних предприятий для обработки особых крайних случаев.
Платформа корпоративного уровня
Надежное тестирование и мониторинг приложений ИИ, которые можно развернуть в облаке или локально. Легко интегрируется с существующими рабочими процессами.