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, ac AI Gofal Iechyd. Gyda Shaip, rydych chi'n sicrhau bod eich modelau AI yn cael eu hadeiladu ar sylfaen o ddata dibynadwy a moesegol, gan 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
Mae'n ymwneud â chategoreiddio dogfennau testun yn ddosbarthiadau wedi'u diffinio ymlaen llaw yn seiliedig ar eu cynnwys. Mae ein harbenigwyr yn dadansoddi ac yn labelu testunau yn ôl pynciau, teimladau neu gategorïau penodol. Mae'r broses hon yn galluogi systemau AI i drefnu, hidlo a llwybro gwybodaeth sy'n seiliedig ar destun yn awtomatig.
Mae ceisiadau cyffredin yn cynnwys:
» Categoreiddio cynnwys (Newyddion, Chwaraeon, Adloniant, ac ati)
» Dadansoddiad teimlad (Cadarnhaol, Negyddol, Niwtral)
» Dosbarthiad bwriad (Cwestiwn, Gorchymyn, Datganiad)
» Didoli â blaenoriaeth (Brys, Pwysig, Arferol)
» Modelu pynciau (Technoleg, Cyllid, Gofal Iechyd)
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.