Plataforma d'IA generativa Shaip
Assegureu-vos que la vostra IA generativa sigui responsable i segura
Cicle de vida del desenvolupament de LLM
Generació de dades
Dades d'alta qualitat, diverses i ètiques per a cada etapa del vostre cicle de vida de desenvolupament: formació, avaluació, ajust i proves.
Robusta plataforma de dades d'IA
La plataforma de dades Shaip està dissenyada per obtenir dades de qualitat, diverses i ètiques per a la formació, l'ajustament i l'avaluació de models d'IA. Us permet recollir, transcriure i anotar text, àudio, imatges i vídeo per a una varietat d'aplicacions, com ara IA generativa, IA conversacional, visió per ordinador i IA sanitària. Amb Shaip, us assegureu que els vostres models d'IA es basen en una base de dades fiables i d'origen ètic, impulsant la innovació i la precisió.
Experimentació
Experimenteu amb diverses indicacions i models, seleccionant el millor en funció de les mètriques d'avaluació.
Avaluació
Avalueu tot el vostre pipeline amb un híbrid d'avaluació automatitzada i humana a través de mètriques d'avaluació expansives per a casos d'ús diversos.
Observabilitat
Observeu els vostres sistemes d'IA generativa en producció en temps real, detectant de manera proactiva problemes de qualitat i seguretat mentre conduïu l'anàlisi de les causes.
Casos d'ús de la IA generativa
Parelles de preguntes i respostes
Creeu parells de preguntes-respostes llegint a fons documents grans (manuals de productes, documents tècnics, fòrums i ressenyes en línia, documents reguladors de la indústria) per permetre a les empreses desenvolupar Gen AI extreint la informació rellevant d'un corpus gran. Els nostres experts creen parells de preguntes i respostes d'alta qualitat com ara:
» Parelles de preguntes i respostes amb múltiples respostes
» Creació de preguntes a nivell de superfície (extracció directa de dades del text de referència)
» Crea preguntes de nivell profund (correlaciona amb fets i idees que no es donen al text de referència)
» Creació de consultes a partir de taules
Creació de consultes de paraules clau
La creació de consultes de paraules clau implica extreure les paraules o frases més rellevants i significatives d'un text determinat per formar una consulta concisa. Aquest procés ajuda a resumir de manera eficient el contingut bàsic i la intenció del text, facilitant la cerca o la recuperació d'informació relacionada. Les paraules clau seleccionades solen ser substantius, verbs o descriptors importants que capturen l'essència del text original.
Generació de dades RAG (generació amb recuperació augmentada)
RAG combina els punts forts de la recuperació d'informació i la generació de llenguatge natural per produir respostes precises i rellevants per al context. A RAG, el model recupera primer documents o passatges rellevants d'un conjunt de dades gran basat en una consulta determinada. Aquests textos recuperats proporcionen el context necessari. Aleshores, el model utilitza aquest context per generar una resposta coherent i precisa. Aquest mètode garanteix que les respostes siguin informatives i fonamentades en material font fiable, millorant la qualitat i la precisió del contingut generat.
Validació RAG Q/A
Resum de textos
Els nostres experts poden resumir tota la conversa o el diàleg llarg introduint resums concisos i informatius de grans volums de dades de text.
Classificació de textos
Els nostres experts poden resumir tota la conversa o el diàleg llarg introduint resums concisos i informatius de grans volums de dades de text.
Rellevància de la consulta de cerca
La rellevància de la consulta de cerca avalua fins a quin punt un document o un contingut coincideix amb una consulta de cerca determinada. Això és crucial per als motors de cerca i els sistemes de recuperació d'informació per garantir que els usuaris rebin els resultats més rellevants i útils per a les seves consultes.
| Consulta de cerca | Webpage | Puntuació de rellevància |
| Les millors rutes de senderisme a prop de Denver | Les 10 millors rutes de senderisme a Boulder, Colorado | 3 - una mica rellevant (ja que Boulder és a prop de Denver, però la pàgina no esmenta Denver específicament) |
| Restaurants vegetarians a San Francisco | Els 10 millors restaurants vegans de la zona de la badia de San Francisco | 4 - molt rellevant (perquè els restaurants vegans són un tipus de restaurant vegetarià i la llista se centra específicament a la zona de la badia de San Francisco) |
Creació de diàlegs sintètics
Synthetic Dialogue Creation aprofita el poder de la IA generativa per revolucionar les interaccions del chatbot i les converses del centre de trucades. Aprofitant la capacitat de l'IA per aprofundir en recursos extensos com ara manuals de productes, documentació tècnica i debats en línia, els chatbots estan equipats per oferir respostes precises i rellevants en una infinitat d'escenaris. Aquesta tecnologia està transformant l'assistència al client proporcionant una assistència completa per a consultes sobre productes, resoldre problemes i establir diàlegs naturals i casuals amb els usuaris, millorant així l'experiència global del client.
Codi NL2
NL2Code (Natural Language to Code) implica generar codi de programació a partir de descripcions en llenguatge natural. Això ajuda tant els desenvolupadors com els no desenvolupadors a crear codi simplement descrivint el que volen en un llenguatge senzill.
NL2SQL (generació SQL)
NL2SQL (Natural Language to SQL) implica convertir consultes de llenguatge natural en consultes SQL. Això permet als usuaris interactuar amb bases de dades mitjançant un llenguatge senzill, fent que la recuperació de dades sigui més accessible per a aquells que potser no estiguin familiaritzats amb la sintaxi SQL.
Pregunta basada en el raonament
Una pregunta basada en el raonament requereix un pensament lògic i una deducció per arribar a una resposta. Aquestes preguntes sovint impliquen escenaris o problemes que cal analitzar i resoldre mitjançant habilitats de raonament.
Pregunta negativa/insegura
Una pregunta negativa o insegura implica contingut que podria ser nociu, poc ètic o inadequat. Aquestes preguntes s'han de tractar amb precaució i normalment requereixen una resposta que desincentifi els comportaments insegurs o proporcioni alternatives segures i ètiques.
Preguntes d'elecció múltiple
Les preguntes d'opció múltiple són un tipus d'avaluació on es presenta una pregunta juntament amb diverses possibles respostes. L'enquestat ha de seleccionar la resposta correcta entre les opcions proporcionades. Aquest format s'utilitza àmpliament en proves i enquestes educatives.
Per què triar Shaip?
Solucions d'extrem a extrem
Cobertura integral de totes les etapes del cicle de vida de Gen AI, garantint la responsabilitat i la seguretat des de la curació de dades ètiques fins a l'experimentació, l'avaluació i el seguiment.
Fluxos de treball híbrids
Generació, experimentació i avaluació de dades escalables mitjançant una combinació de processos automatitzats i humans, aprofitant les pymes per gestionar casos especials.
Plataforma de grau empresarial
Proves i monitoratge sòlids d'aplicacions d'IA, desplegables al núvol o on-premise. S'integra perfectament amb els fluxos de treball existents.