แพลตฟอร์ม AI Generative ของ Shaip
ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Generative AI ของคุณมีความรับผิดชอบและปลอดภัย
วงจรการพัฒนา LLM
การสร้างข้อมูล
ข้อมูลคุณภาพสูง หลากหลาย และมีจริยธรรมสำหรับทุกขั้นตอนของวงจรการพัฒนาของคุณ: การฝึกอบรม การประเมินผล การปรับแต่ง และการทดสอบ
แพลตฟอร์มข้อมูล AI ที่แข็งแกร่ง
Shaip Data Platform ได้รับการออกแบบมาเพื่อการจัดหาข้อมูลที่มีคุณภาพ หลากหลาย และมีจริยธรรมสำหรับการฝึกอบรม การปรับแต่ง และการประเมินโมเดล AI ช่วยให้คุณสามารถรวบรวม ถอดเสียง และใส่คำอธิบายประกอบข้อความ เสียง รูปภาพ และวิดีโอสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึง Generative AI, Conversational AI, Computer Vision และ Healthcare AI ด้วย Shaip คุณจะมั่นใจได้ว่าโมเดล AI ของคุณสร้างขึ้นบน รากฐานของข้อมูลที่เชื่อถือได้และมีจริยธรรม ขับเคลื่อนนวัตกรรมและความแม่นยำ
การทดลอง
ทดลองกับข้อความแจ้งและโมเดลต่างๆ โดยเลือกสิ่งที่ดีที่สุดตามเกณฑ์การประเมิน
การประเมินผล
ประเมินไปป์ไลน์ทั้งหมดของคุณด้วยการประเมินแบบอัตโนมัติและโดยมนุษย์แบบผสมผสานผ่านตัววัดการประเมินที่กว้างขวางสำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย
สังเกต
สังเกตระบบ generative AI ของคุณในการผลิตแบบเรียลไทม์ ตรวจจับปัญหาด้านคุณภาพและความปลอดภัยในเชิงรุกในขณะเดียวกันก็ขับเคลื่อนการวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง
กรณีการใช้งาน Generative AI
คู่ถาม-ตอบ
สร้างคู่คำถาม-คำตอบโดยการอ่านเอกสารขนาดใหญ่อย่างละเอียด (คู่มือผลิตภัณฑ์ เอกสารทางเทคนิค ฟอรัมและบทวิจารณ์ออนไลน์ เอกสารข้อบังคับด้านอุตสาหกรรม) เพื่อให้บริษัทต่างๆ สามารถพัฒนา Gen AI โดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้เชี่ยวชาญของเราสร้างคู่ถามตอบคุณภาพสูง เช่น:
» Q&A จับคู่กับคำตอบหลายคำตอบ
» การสร้างคำถามระดับพื้นผิว (ดึงข้อมูลโดยตรงจากข้อความอ้างอิง)
» สร้างคำถามระดับลึก (เชื่อมโยงกับข้อเท็จจริงและข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ได้ระบุไว้ในข้อความอ้างอิง)
» การสร้างแบบสอบถามจากตาราง
การสร้างคำค้นหา
การสร้างข้อความค้นหาคำหลักเกี่ยวข้องกับการแยกคำหรือวลีที่เกี่ยวข้องและสำคัญที่สุดออกจากข้อความที่กำหนดเพื่อสร้างข้อความค้นหาที่กระชับ กระบวนการนี้ช่วยในการสรุปเนื้อหาหลักและจุดประสงค์ของข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ง่ายต่อการค้นหาหรือเรียกค้นข้อมูลที่เกี่ยวข้อง คำสำคัญที่เลือกมักจะเป็นคำนาม กริยา หรือคำอธิบายที่สำคัญที่จับสาระสำคัญของข้อความต้นฉบับ
การสร้างข้อมูล RAG (การสร้างการดึงข้อมูล-เพิ่ม)
RAG ผสมผสานจุดแข็งของการดึงข้อมูลและการสร้างภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างคำตอบที่แม่นยำและเกี่ยวข้องกับบริบท ใน RAG อันดับแรกโมเดลจะดึงเอกสารหรือข้อความที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ตามคำค้นหาที่กำหนด ข้อความที่ดึงมาเหล่านี้ให้บริบทที่จำเป็น จากนั้นแบบจำลองจะใช้บริบทนี้เพื่อสร้างคำตอบที่สอดคล้องกันและแม่นยำ วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าคำตอบมีทั้งข้อมูลและพื้นฐานจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ปรับปรุงคุณภาพและความถูกต้องของเนื้อหาที่สร้างขึ้น
การตรวจสอบความถูกต้องของ RAG Q/A
สรุปข้อความ
ผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถสรุปการสนทนาทั้งหมดหรือบทสนทนาขนาดยาวได้โดยการป้อนบทสรุปที่กระชับและให้ข้อมูลของข้อมูลข้อความจำนวนมาก
การจัดประเภทข้อความ
ผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถสรุปการสนทนาทั้งหมดหรือบทสนทนาขนาดยาวได้โดยการป้อนบทสรุปที่กระชับและให้ข้อมูลของข้อมูลข้อความจำนวนมาก
ความเกี่ยวข้องของคำค้นหา
ความเกี่ยวข้องของคำค้นหาจะประเมินว่าเอกสารหรือเนื้อหาตรงกับคำค้นหาที่กำหนดมากน้อยเพียงใด นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับเครื่องมือค้นหาและระบบสืบค้นข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้จะได้รับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและมีประโยชน์มากที่สุดสำหรับข้อความค้นหาของพวกเขา
| การค้นหา | หน้าเว็บ | คะแนนความเกี่ยวข้อง |
| เส้นทางเดินป่าที่ดีที่สุดใกล้เดนเวอร์ | เส้นทางเดินป่า 10 อันดับแรกในโบลเดอร์โคโลราโด | 3 – ค่อนข้างเกี่ยวข้อง (เนื่องจากโบลเดอร์อยู่ใกล้เดนเวอร์ แต่เพจไม่ได้กล่าวถึงเดนเวอร์โดยเฉพาะ) |
| ร้านอาหารมังสวิรัติในซานฟรานซิสโก | ร้านอาหารมังสวิรัติ 10 อันดับแรกในบริเวณอ่าวซานฟรานซิสโก | 4 – เกี่ยวข้องมาก (เพราะร้านอาหารมังสวิรัติเป็นร้านอาหารมังสวิรัติประเภทหนึ่งและรายการจะเน้นเฉพาะบริเวณอ่าวซานฟรานซิสโกเท่านั้น) |
การสร้างบทสนทนาสังเคราะห์
การสร้างบทสนทนาสังเคราะห์ใช้ประโยชน์จากพลังของ Generative AI เพื่อปฏิวัติการโต้ตอบของแชทบอทและการสนทนาในคอลเซ็นเตอร์ ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ในการเจาะลึกทรัพยากรที่กว้างขวาง เช่น คู่มือผลิตภัณฑ์ เอกสารทางเทคนิค และการสนทนาออนไลน์ แชทบอทจึงพร้อมที่จะให้การตอบสนองที่แม่นยำและเกี่ยวข้องในสถานการณ์ต่างๆ มากมาย เทคโนโลยีนี้กำลังเปลี่ยนแปลงการสนับสนุนลูกค้าโดยการให้ความช่วยเหลือที่ครอบคลุมสำหรับการสอบถามข้อมูลผลิตภัณฑ์ การแก้ไขปัญหา และการมีส่วนร่วมในการสนทนาที่เป็นธรรมชาติและไม่เป็นทางการกับผู้ใช้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของลูกค้า
NL2Code
NL2Code (ภาษาธรรมชาติเป็นรหัส) เกี่ยวข้องกับการสร้างโค้ดโปรแกรมจากคำอธิบายภาษาธรรมชาติ สิ่งนี้ช่วยให้ทั้งนักพัฒนาและผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาสามารถสร้างโค้ดได้โดยเพียงแค่อธิบายสิ่งที่พวกเขาต้องการในภาษาธรรมดา
NL2SQL (การสร้าง SQL)
NL2SQL (ภาษาธรรมชาติเป็น SQL) เกี่ยวข้องกับการแปลงการสืบค้นภาษาธรรมชาติเป็นการสืบค้น SQL ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับฐานข้อมูลโดยใช้ภาษาธรรมดา ทำให้ผู้ที่อาจไม่คุ้นเคยกับไวยากรณ์ SQL เข้าถึงข้อมูลได้ง่ายขึ้น
คำถามโดยใช้เหตุผล
คำถามที่เน้นการใช้เหตุผลต้องใช้การคิดเชิงตรรกะและการอนุมานเพื่อให้ได้คำตอบ คำถามเหล่านี้มักเกี่ยวข้องกับสถานการณ์หรือปัญหาที่ต้องวิเคราะห์และแก้ไขโดยใช้ทักษะการใช้เหตุผล
คำถามเชิงลบ/ไม่ปลอดภัย
คำถามเชิงลบหรือไม่ปลอดภัยเกี่ยวข้องกับเนื้อหาที่อาจเป็นอันตราย ผิดจรรยาบรรณ หรือไม่เหมาะสม คำถามดังกล่าวควรได้รับการจัดการด้วยความระมัดระวัง และโดยทั่วไปต้องการคำตอบที่ไม่สนับสนุนพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัยหรือให้ทางเลือกที่ปลอดภัยและมีจริยธรรม
คำถามปรนัย
คำถามแบบปรนัยคือประเภทของการประเมินที่นำเสนอคำถามพร้อมกับคำตอบที่เป็นไปได้หลายข้อ ผู้ตอบจะต้องเลือกคำตอบที่ถูกต้องจากตัวเลือกที่ให้ไว้ รูปแบบนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการทดสอบและการสำรวจทางการศึกษา
ทำไมเลือก Shaip?
โซลูชั่นแบบครบวงจร
ครอบคลุมทุกขั้นตอนของวงจรการใช้งาน Gen AI รับประกันความรับผิดชอบและความปลอดภัยตั้งแต่การดูแลจัดการข้อมูลตามหลักจริยธรรมไปจนถึงการทดลอง การประเมิน และการติดตาม
เวิร์กโฟลว์แบบผสมผสาน
การสร้าง การทดลอง และการประเมินข้อมูลที่ปรับขนาดได้ผ่านการผสมผสานระหว่างกระบวนการอัตโนมัติและกระบวนการของมนุษย์ โดยใช้ประโยชน์จาก sme เพื่อจัดการกับกรณี Edge พิเศษ
แพลตฟอร์มระดับองค์กร
การทดสอบและการตรวจสอบแอปพลิเคชัน AI ที่แข็งแกร่ง ปรับใช้ได้ในระบบคลาวด์หรือในองค์กร ผสานรวมกับขั้นตอนการทำงานที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น