Shaip Generativ AI-platform
Sørg for, at din Generative AI er ansvarlig og sikker
LLM Development Lifecycle
Datagenerering
Højkvalitets, forskelligartede og etiske data for hvert trin i din udviklingslivscyklus: træning, evaluering, finjustering og test.
Robust AI-dataplatform
Shaip Data Platform er udviklet til at indkøbe kvalitet, forskelligartede og etiske data til træning, finjustering og evaluering af AI-modeller. Det giver dig mulighed for at indsamle, transskribere og kommentere tekst, lyd, billeder og video til en række forskellige applikationer, herunder Generativ AI, Conversational AI, Computer Vision og Healthcare AI. Med Shaip sikrer du, at dine AI-modeller er bygget på et fundament af pålidelige og etisk hentede data, der driver innovation og nøjagtighed.
eksperimenter
Eksperimenter med forskellige prompter og modeller, og vælg det bedste baseret på evalueringsmetrics.
Evaluering
Evaluer hele din pipeline med en hybrid af automatiseret og menneskelig vurdering på tværs af ekspansive evalueringsmetrikker til forskellige brugssager.
observerbarhed
Observer dine generative AI-systemer i realtidsproduktion, idet du proaktivt detekterer kvalitets- og sikkerhedsproblemer, mens du driver rodårsagsanalyse.
Generative AI Use Cases
Spørgsmål & svar par
Opret spørgsmål-svar-par ved grundigt at læse store dokumenter (produktmanualer, tekniske dokumenter, onlinefora og anmeldelser, brancheregulerende dokumenter) for at gøre det muligt for virksomheder at udvikle Gen AI ved at udtrække den relevante information fra et stort korpus. Vores eksperter skaber højkvalitets Q&A-par såsom:
» Spørgsmål og svar parrer med flere svar
» Oprettelse af spørgsmål på overfladeniveau (Direkte dataudtræk fra referencetekst)
» Opret spørgsmål på dybt niveau (Korreler med fakta og indsigt, der ikke er givet i referenceteksten)
» Oprettelse af forespørgsler fra tabeller
Oprettelse af søgeordsforespørgsel
Oprettelse af søgeordsforespørgsler involverer at udtrække de mest relevante og betydningsfulde ord eller sætninger fra en given tekst for at danne en kortfattet forespørgsel. Denne proces hjælper med effektivt at opsummere tekstens kerneindhold og hensigt, hvilket gør det nemmere at søge efter eller hente relateret information. De valgte søgeord er normalt navneord, verber eller vigtige deskriptorer, der fanger essensen af den originale tekst.
RAG Data Generation (Retrieval-Augmented Generation)
RAG kombinerer styrkerne ved informationssøgning og generering af naturligt sprog for at producere nøjagtige og kontekstuelt relevante svar. I RAG henter modellen først relevante dokumenter eller passager fra et stort datasæt baseret på en given forespørgsel. Disse hentede tekster giver den nødvendige kontekst. Modellen bruger så denne sammenhæng til at generere et sammenhængende og præcist svar. Denne metode sikrer, at svarene er både informative og baseret på pålideligt kildemateriale, hvilket forbedrer kvaliteten og nøjagtigheden af det genererede indhold.
RAG Q/A-validering
Tekstopsummering
Vores eksperter kan opsummere hele samtalen eller lange dialoger ved at indtaste kortfattede og informative resuméer af store mængder tekstdata.
Tekstklassificering
Vores eksperter kan opsummere hele samtalen eller lange dialoger ved at indtaste kortfattede og informative resuméer af store mængder tekstdata.
Søgeforespørgselsrelevans
Søgeforespørgselsrelevans vurderer, hvor godt et dokument eller indhold matcher en given søgeforespørgsel. Dette er afgørende for søgemaskiner og informationssøgningssystemer for at sikre, at brugerne får de mest relevante og nyttige resultater for deres forespørgsler.
| Søgeforespørgsel | Webside | Relevansscore |
| Bedste vandrestier nær Denver | Top 10 vandrestier i Boulder, Colorado | 3 – lidt relevant (da Boulder er nær Denver, men siden nævner ikke Denver specifikt) |
| Vegetarrestauranter i San Francisco | De 10 bedste veganske restauranter i San Francisco Bay-området | 4 – meget relevant (fordi veganske restauranter er en type vegetarisk restaurant, og listen fokuserer specifikt på San Francisco Bay Area) |
Syntetisk dialog skabelse
Synthetic Dialogue Creation udnytter kraften i Generativ AI til at revolutionere chatbot-interaktioner og callcenter-samtaler. Ved at udnytte AI's kapacitet til at dykke ned i omfattende ressourcer såsom produktmanualer, teknisk dokumentation og online diskussioner, er chatbots udstyret til at tilbyde præcise og relevante svar på tværs af et utal af scenarier. Denne teknologi transformerer kundesupport ved at yde omfattende assistance til produktforespørgsler, fejlfinding af problemer og indgå i naturlige, afslappede dialoger med brugerne, og derved forbedre den overordnede kundeoplevelse.
NL2-kode
NL2Code (Natural Language to Code) involverer generering af programmeringskode fra naturlige sprogbeskrivelser. Dette hjælper både udviklere og ikke-udviklere med at skabe kode ved blot at beskrive, hvad de vil have i almindeligt sprog.
NL2SQL (SQL-generation)
NL2SQL (Natural Language to SQL) involverer konvertering af naturlige sprogforespørgsler til SQL-forespørgsler. Dette giver brugerne mulighed for at interagere med databaser ved hjælp af almindeligt sprog, hvilket gør datahentning mere tilgængelig for dem, der måske ikke er fortrolige med SQL-syntaks.
Begrundelsesbaseret spørgsmål
Et ræsonnementbaseret spørgsmål kræver logisk tænkning og deduktion for at nå frem til et svar. Disse spørgsmål involverer ofte scenarier eller problemer, der skal analyseres og løses ved hjælp af ræsonnementskompetencer.
Negativt/usikkert spørgsmål
Et negativt eller usikkert spørgsmål involverer indhold, der kan være skadeligt, uetisk eller upassende. Sådanne spørgsmål bør håndteres med forsigtighed og kræver typisk et svar, der modvirker usikker adfærd eller giver sikre, etiske alternativer.
Flere valgspørgsmål
Multiple choice-spørgsmål er en form for vurdering, hvor et spørgsmål præsenteres sammen med flere mulige svar. Respondenten skal vælge det rigtige svar blandt de angivne muligheder. Dette format er meget brugt i uddannelsesmæssige tests og undersøgelser.
Hvorfor vælge Shaip?
End-to-End-løsninger
Omfattende dækning af alle stadier af Gen AI-livscyklussen, der sikrer ansvar og sikkerhed fra etisk datakurering til eksperimentering, evaluering og overvågning.
Hybride arbejdsgange
Skalerbar datagenerering, -eksperimentering og -evaluering gennem en blanding af automatiserede og menneskelige processer, der udnytter små og mellemstore virksomheder til at håndtere specielle edge-sager.
Enterprise-Grade Platform
Robust test og overvågning af AI-applikationer, der kan implementeres i skyen eller on-premise. Integreres problemfrit med eksisterende arbejdsgange.