Shaip Generative AI Platform
Tiyaking Responsable at Ligtas ang iyong Generative AI
LLM Development Lifecycle
Pagbuo ng Data
Mataas na kalidad, magkakaibang, at etikal na data para sa bawat yugto ng iyong lifecycle ng development: pagsasanay, pagsusuri, fine-tuning, at pagsubok.
Matatag na AI Data Platform
Ang Shaip Data Platform ay inengineered para sa pagkuha ng kalidad, magkakaibang, at etikal na data para sa pagsasanay, pag-fine-tuning, at pagsusuri ng mga modelo ng AI. Binibigyang-daan ka nitong mangolekta, mag-transcribe, at mag-annotate ng text, audio, mga larawan, at video para sa iba't ibang mga application, kabilang ang Generative AI, Conversational AI, Computer Vision, at Healthcare AI. Sa Shaip, tinitiyak mo na ang iyong mga modelo ng AI ay binuo sa pundasyon ng maaasahan at etikal na pinagmulang data, na nagtutulak ng pagbabago at katumpakan.
Eksperimento
Mag-eksperimento sa iba't ibang prompt at modelo, pagpili ng pinakamahusay batay sa mga sukatan ng pagsusuri.
Paghusga
Suriin ang iyong buong pipeline na may hybrid ng automated at human assessment sa malawak na sukatan ng pagsusuri para sa magkakaibang sitwasyon ng paggamit.
Pagmamasid
Obserbahan ang iyong mga generative AI system sa real-time na produksyon, proactive na pagtuklas ng mga isyu sa kalidad at kaligtasan habang nagtutulak ng root-cause analysis.
Mga Generative AI Use Cases
Pares ng Tanong at Pagsagot
Gumawa ng mga pares ng Tanong-Sagot sa pamamagitan ng masusing pagbabasa ng malalaking dokumento (Mga Manwal ng Produkto, Mga Teknikal na Dokumento, Mga Online na forum at Pagsusuri, Mga Dokumento sa Regulatoryong Industriya) upang bigyang-daan ang mga kumpanya na bumuo ng Gen AI sa pamamagitan ng pagkuha ng nauugnay na impormasyon mula sa isang malaking corpus. Ang aming mga eksperto ay gumagawa ng mataas na kalidad na mga pares ng Q&A gaya ng:
» Mga pares ng Q&A na may maraming sagot
» Paglikha ng mga tanong sa antas ng ibabaw (Direktang pagkuha ng data mula sa reference na Teksto)
» Gumawa ng malalim na antas ng mga tanong (Iugnay sa mga katotohanan at insight na hindi ibinigay sa reference na teksto)
» Paggawa ng Query mula sa Mga Talahanayan
Paggawa ng Keyword Query
Ang paggawa ng query ng keyword ay nagsasangkot ng pagkuha ng mga pinaka-nauugnay at makabuluhang salita o parirala mula sa isang naibigay na teksto upang bumuo ng isang maigsi na query. Nakakatulong ang prosesong ito sa mahusay na pagbubuod ng pangunahing nilalaman at layunin ng teksto, na ginagawang mas madali ang paghahanap o pagkuha ng nauugnay na impormasyon. Ang mga napiling keyword ay karaniwang mga pangngalan, pandiwa, o mahalagang tagapaglarawan na kumukuha ng diwa ng orihinal na teksto.
Pagbuo ng Data ng RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Pinagsasama ng RAG ang mga lakas ng pagkuha ng impormasyon at pagbuo ng natural na wika upang makagawa ng mga tumpak at may-katuturang tugon sa konteksto. Sa RAG, kinukuha muna ng modelo ang mga nauugnay na dokumento o sipi mula sa isang malaking dataset batay sa isang naibigay na query. Ang mga nakuhang tekstong ito ay nagbibigay ng kinakailangang konteksto. Pagkatapos ay ginagamit ng modelo ang kontekstong ito upang makabuo ng magkakaugnay at tumpak na sagot. Tinitiyak ng paraang ito na ang mga tugon ay parehong nagbibigay-kaalaman at batay sa mapagkakatiwalaang pinagmumulan ng materyal, na nagpapahusay sa kalidad at katumpakan ng nabuong nilalaman.
Pagpapatunay ng RAG Q/A
Pagbubuod ng Teksto
Maaaring ibuod ng aming mga eksperto ang buong pag-uusap o mahabang diyalogo sa pamamagitan ng paglalagay ng maikli at nagbibigay-kaalaman na mga buod ng malalaking volume ng text data.
Pag-uuri ng Teksto
Kabilang dito ang pagkakategorya ng mga dokumento ng teksto sa mga paunang natukoy na klase batay sa nilalaman ng mga ito. Sinusuri at nilagyan ng label ng aming mga eksperto ang mga teksto ayon sa mga partikular na paksa, damdamin, o kategorya. Ang prosesong ito ay nagbibigay-daan sa mga AI system na awtomatikong ayusin, i-filter, at iruta ang impormasyong nakabatay sa text.
Kasama sa mga karaniwang application ang:
» Pagkakategorya ng nilalaman (Balita, Palakasan, Libangan, atbp.)
» Pagsusuri ng damdamin (Positibo, Negatibo, Neutral)
» Pag-uuri ng layunin (Tanong, Utos, Pahayag)
» Priyoridad na pag-uuri (Apurahan, Mahalaga, Routine)
» Pagmomodelo ng paksa (Teknolohiya, Pananalapi, Pangangalaga sa Kalusugan)
Kaugnayan ng Query sa Paghahanap
Tinatasa ng kaugnayan ng query sa paghahanap kung gaano kahusay tumutugma ang isang dokumento o piraso ng nilalaman sa ibinigay na query sa paghahanap. Ito ay mahalaga para sa mga search engine at information retrieval system upang matiyak na ang mga user ay makakatanggap ng pinaka-nauugnay at kapaki-pakinabang na mga resulta para sa kanilang mga query.
| Query sa Paghahanap | Webpage | Marka ng Kaugnayan |
| Pinakamahusay na hiking trail malapit sa Denver | Nangungunang 10 Hiking Trail sa Boulder, Colorado | 3 - medyo may kaugnayan ( dahil ang Boulder ay malapit sa Denver ngunit ang pahina ay hindi partikular na binanggit ang Denver) |
| Mga vegetarian na restawran sa San Francisco | Ang Nangungunang 10 Vegan Restaurant sa San Francisco Bay Area | 4 - napaka-kaugnay (dahil ang mga vegan restaurant ay isang uri ng vegetarian restaurant, at partikular na nakatuon ang listahan sa San Francisco Bay Area) |
Sintetikong Dialogue Creation
Ginagamit ng Synthetic Dialogue Creation ang kapangyarihan ng Generative AI para baguhin ang mga pakikipag-ugnayan sa chatbot at pag-uusap sa call center. Sa pamamagitan ng paggamit sa kapasidad ng AI na mag-deep sa mga malawak na mapagkukunan tulad ng mga manwal ng produkto, teknikal na dokumentasyon, at mga online na talakayan, ang mga chatbot ay nilagyan upang mag-alok ng tumpak at nauugnay na mga tugon sa iba't ibang mga sitwasyon. Binabago ng teknolohiyang ito ang suporta sa customer sa pamamagitan ng pagbibigay ng komprehensibong tulong para sa mga katanungan sa produkto, pag-troubleshoot ng mga isyu, at pakikipag-usap sa mga natural at kaswal na pag-uusap sa mga user, at sa gayon ay pinapahusay ang pangkalahatang karanasan ng customer.
NL2Code
Ang NL2Code (Natural na Wika sa Code) ay nagsasangkot ng pagbuo ng programming code mula sa mga natural na paglalarawan ng wika. Tinutulungan nito ang mga developer at hindi developer na gumawa ng code sa pamamagitan lamang ng paglalarawan kung ano ang gusto nila sa simpleng wika.
NL2SQL (SQL Generation)
Kasama sa NL2SQL (Natural Language to SQL) ang pag-convert ng mga natural na query sa wika sa mga SQL query. Nagbibigay-daan ito sa mga user na makipag-ugnayan sa mga database gamit ang payak na wika, na ginagawang mas naa-access ang pagkuha ng data sa mga taong maaaring hindi pamilyar sa SQL syntax.
Tanong na Batay sa Pangangatwiran
Ang isang tanong na batay sa pangangatwiran ay nangangailangan ng lohikal na pag-iisip at pagbabawas upang makarating sa isang sagot. Ang mga tanong na ito ay kadalasang nagsasangkot ng mga sitwasyon o problema na kailangang suriin at lutasin gamit ang mga kasanayan sa pangangatwiran.
Negatibo/Hindi Ligtas na Tanong
Ang isang negatibo o hindi ligtas na tanong ay nagsasangkot ng nilalaman na maaaring nakakapinsala, hindi etikal, o hindi naaangkop. Ang mga ganoong tanong ay dapat pangasiwaan nang may pag-iingat at karaniwang nangangailangan ng tugon na pumipigil sa hindi ligtas na pag-uugali o nagbibigay ng ligtas, etikal na mga alternatibo.
Maramihang Mga Katanungan sa Pagpipilian
Ang mga tanong na maramihang pagpipilian ay isang uri ng pagtatasa kung saan inilalahad ang isang tanong kasama ng ilang posibleng sagot. Dapat piliin ng respondent ang tamang sagot mula sa mga ibinigay na opsyon. Ang format na ito ay malawakang ginagamit sa pang-edukasyon na pagsubok at mga survey.
Bakit Pumili ng Shaip?
End-to-End Solutions
Komprehensibong saklaw ng lahat ng yugto ng lifecycle ng Gen AI, tinitiyak ang responsibilidad at kaligtasan mula sa etikal na data curation hanggang sa eksperimento, pagsusuri, at pagsubaybay.
Mga Hybrid na Daloy ng Trabaho
Nasusukat na pagbuo ng data, pag-eeksperimento, at pagsusuri sa pamamagitan ng kumbinasyon ng mga awtomatiko at proseso ng tao, na ginagamit ang mga sme upang mahawakan ang mga espesyal na kaso.
Platform ng Enterprise-Grade
Matatag na pagsubok at pagsubaybay sa mga AI application, na maaaring i-deploy sa cloud o on-premise. Walang putol na isinasama sa mga kasalukuyang daloy ng trabaho.