Llwyfan AI Shaip Generative
Sicrhewch fod eich AI Cynhyrchiol yn Gyfrifol ac yn Ddiogel
Cylch Oes Datblygu LLM
Cynhyrchu Data
Data moesegol o ansawdd uchel, amrywiol a moesegol ar gyfer pob cam o'ch cylch bywyd datblygu: hyfforddi, gwerthuso, mireinio a phrofi.
Llwyfan Data AI cadarn
Mae Platfform Data Shaip wedi'i beiriannu ar gyfer cyrchu data ansawdd, amrywiol a moesegol ar gyfer hyfforddi, mireinio, a gwerthuso modelau AI. Mae'n caniatáu ichi gasglu, trawsgrifio, ac anodi testun, sain, delweddau, a fideo ar gyfer amrywiaeth o gymwysiadau, gan gynnwys AI Generative, AI Sgwrsio, Gweledigaeth Cyfrifiadurol, a Gofal Iechyd AI.With Shaip, rydych chi'n sicrhau bod eich modelau AI yn cael eu hadeiladu ar sylfaen o ddata dibynadwy o ffynonellau moesegol, sy'n ysgogi arloesedd a chywirdeb.
Arbrofi
Arbrofwch gyda gwahanol awgrymiadau a modelau, gan ddewis y gorau yn seiliedig ar fetrigau gwerthuso.
Gwerthuso
Gwerthuswch eich piblinell gyfan gyda hybrid o asesu awtomataidd a dynol ar draws metrigau gwerthuso eang ar gyfer achosion defnydd amrywiol.
Arsylwi
Arsylwch eich systemau AI cynhyrchiol mewn cynhyrchu amser real, gan fynd ati'n rhagweithiol i ganfod materion ansawdd a diogelwch wrth yrru dadansoddiad gwraidd achos.
Achosion Defnydd AI cynhyrchiol
Parau Holi ac Ateb
Creu parau Cwestiwn-Ateb trwy ddarllen dogfennau mawr yn drylwyr (Llawlyfrau Cynnyrch, Dogfennau Technegol, Fforymau ac Adolygiadau Ar-lein, Dogfennau Rheoleiddio'r Diwydiant) i alluogi cwmnïau i ddatblygu Gen AI trwy dynnu'r wybodaeth berthnasol o gorpws mawr. Mae ein harbenigwyr yn creu parau Holi ac Ateb o ansawdd uchel fel:
» Parau Holi ac Ateb gydag atebion lluosog
» Creu cwestiynau lefel arwyneb (Tynnu data'n uniongyrchol o'r Testun cyfeirio)
» Creu cwestiynau lefel dwfn (Cydberthynwch â ffeithiau a mewnwelediadau na roddir yn y testun cyfeirio)
» Ymholiad Creu o Dablau
Creu Ymholiad Allweddair
Mae creu ymholiad gair allweddol yn golygu tynnu'r geiriau neu ymadroddion mwyaf perthnasol ac arwyddocaol o destun penodol i ffurfio ymholiad cryno. Mae'r broses hon yn helpu i grynhoi cynnwys craidd a bwriad y testun yn effeithlon, gan ei gwneud hi'n haws chwilio am neu adalw gwybodaeth gysylltiedig. Mae'r geiriau allweddol a ddewiswyd fel arfer yn enwau, berfau, neu ddisgrifyddion pwysig sy'n dal hanfod y testun gwreiddiol.
Cynhyrchu Data RAG (Cynhyrchu Adalw-Cynhyrchu)
Mae RAG yn cyfuno cryfderau adalw gwybodaeth a chynhyrchu iaith naturiol i gynhyrchu ymatebion cywir a chyd-destunol berthnasol. Yn RAG, mae'r model yn gyntaf yn adfer dogfennau neu ddarnau perthnasol o set ddata fawr yn seiliedig ar ymholiad penodol. Mae'r testunau hyn a adalwyd yn darparu'r cyd-destun angenrheidiol. Yna mae'r model yn defnyddio'r cyd-destun hwn i gynhyrchu ateb cydlynol a chywir. Mae'r dull hwn yn sicrhau bod yr ymatebion yn llawn gwybodaeth ac wedi'u seilio ar ddeunydd ffynhonnell dibynadwy, gan wella ansawdd a chywirdeb y cynnwys a gynhyrchir.
C/A Dilysiad RAG
Crynhoad Testun
Gall ein harbenigwyr grynhoi'r sgwrs gyfan neu ddeialog hir trwy fewnbynnu crynodebau cryno ac addysgiadol o symiau mawr o ddata testun.
Dosbarthiad Testun
Gall ein harbenigwyr grynhoi'r sgwrs gyfan neu ddeialog hir trwy fewnbynnu crynodebau cryno ac addysgiadol o symiau mawr o ddata testun.
Perthnasedd Ymholiad Chwilio
Mae perthnasedd ymholiad chwilio yn asesu pa mor dda y mae dogfen neu ddarn o gynnwys yn cyfateb i ymholiad chwilio penodol. Mae hyn yn hanfodol ar gyfer peiriannau chwilio a systemau adalw gwybodaeth i sicrhau bod defnyddwyr yn cael y canlyniadau mwyaf perthnasol a defnyddiol ar gyfer eu hymholiadau.
| Ymholiad Chwilio | Tudalen we | Sgôr Perthnasedd |
| Y llwybrau cerdded gorau ger Denver | 10 Llwybr Heicio Gorau yn Boulder, Colorado | 3 – braidd yn berthnasol (gan fod Boulder ger Denver ond nid yw'r dudalen yn sôn yn benodol am Denver) |
| Bwytai llysieuol yn San Francisco | Y 10 Bwytai Fegan Gorau yn Ardal Bae San Francisco | 4 – perthnasol iawn (gan fod bwytai fegan yn fath o fwyty llysieuol, ac mae'r rhestr yn canolbwyntio'n benodol ar Ardal Bae San Francisco) |
Creu Deialog Synthetig
Mae Creu Deialog Synthetig yn harneisio pŵer Generative AI i chwyldroi rhyngweithiadau chatbot a sgyrsiau canolfan alwadau. Trwy drosoli gallu AI i ymchwilio i adnoddau helaeth fel llawlyfrau cynnyrch, dogfennaeth dechnegol, a thrafodaethau ar-lein, mae chatbots yn gallu cynnig ymatebion manwl gywir a pherthnasol ar draws myrdd o senarios. Mae'r dechnoleg hon yn trawsnewid cefnogaeth cwsmeriaid trwy ddarparu cymorth cynhwysfawr ar gyfer ymholiadau cynnyrch, datrys problemau, a chymryd rhan mewn deialogau naturiol, achlysurol gyda defnyddwyr, a thrwy hynny wella profiad cyffredinol y cwsmer.
Cod NL2
Mae NL2Code (Natural Language to Code) yn ymwneud â chynhyrchu cod rhaglennu o ddisgrifiadau iaith naturiol. Mae hyn yn helpu datblygwyr a rhai nad ydynt yn ddatblygwyr fel ei gilydd i greu cod trwy ddisgrifio'n syml yr hyn y maent ei eisiau mewn iaith glir.
NL2SQL (Cynhyrchu SQL)
Mae NL2SQL (Iaith Naturiol i SQL) yn golygu trosi ymholiadau iaith naturiol yn ymholiadau SQL. Mae hyn yn galluogi defnyddwyr i ryngweithio â chronfeydd data gan ddefnyddio iaith glir, gan wneud adalw data yn fwy hygyrch i'r rhai nad ydynt efallai'n gyfarwydd â chystrawen SQL.
Cwestiwn Seiliedig ar Resymeg
Mae cwestiwn sy'n seiliedig ar resymu yn gofyn am feddwl yn rhesymegol a didynnu er mwyn cyrraedd ateb. Mae'r cwestiynau hyn yn aml yn cynnwys senarios neu broblemau y mae angen eu dadansoddi a'u datrys gan ddefnyddio sgiliau rhesymu.
Cwestiwn Negyddol/Anniogel
Mae cwestiwn negyddol neu anniogel yn ymwneud â chynnwys a allai fod yn niweidiol, yn anfoesegol neu'n amhriodol. Dylid bod yn ofalus wrth ymdrin â chwestiynau o’r fath ac fel arfer mae angen ymateb sy’n annog pobl i beidio ag ymddwyn yn anniogel neu sy’n darparu dewisiadau amgen diogel a moesegol.
Cwestiynau Dewis Lluosog
Mae cwestiynau amlddewis yn fath o asesiad lle cyflwynir cwestiwn ynghyd â sawl ateb posibl. Rhaid i'r atebydd ddewis yr ateb cywir o'r opsiynau a ddarparwyd. Defnyddir y fformat hwn yn eang mewn profion ac arolygon addysgol.
Pam Dewis Shaip?
Datrysiadau Diwedd-i-Ddiwedd
Ymdriniaeth gynhwysfawr o bob cam o gylch bywyd Gen AI, gan sicrhau cyfrifoldeb a diogelwch o guradu data moesegol i arbrofi, gwerthuso a monitro.
Llifau Gwaith Hybrid
Cynhyrchu data graddadwy, arbrofi a gwerthuso trwy gyfuniad o brosesau awtomataidd a dynol, gan ddefnyddio SMEs i drin achosion ymyl arbennig.
Llwyfan Menter-Gradd
Profi a monitro cymwysiadau AI yn gadarn, y gellir eu defnyddio yn y cwmwl neu ar y safle. Yn integreiddio'n ddi-dor â llifoedd gwaith presennol.