Shaip 生成式人工智慧平台
確保您的生成式人工智慧負責任且安全
LLM發展生命週期
數據生成
適用於開發生命週期每個階段的高品質、多樣化且合乎道德的數據：培訓、評估、微調和測試。
強大的人工智慧數據平台
Shaip 資料平台專為採購高品質、多樣化且合乎道德的資料而設計，用於訓練、微調和評估人工智慧模型。它允許您為各種應用收集、轉錄和註釋文字、音訊、圖像和視頻，包括生成式 AI、對話式 AI、電腦視覺和醫療保健 AI。符合道德來源的數據的基礎，推動創新和準確性。
實驗
嘗試各種提示和模型，根據評估指標選擇最佳的。
評估
透過針對不同用例的廣泛評估指標，結合自動評估和人工評估來評估整個管道。
可觀察性
即時觀察您的生成式 AI 系統，主動偵測品質和安全性問題，同時推動根本原因分析。
生成式 AI 用例
問答對
透過徹底閱讀大型文件（產品手冊、技術文件、線上論壇和評論、行業監管文件）來創建問答對，使公司能夠透過從大型語料庫中提取相關資訊來開發 Gen AI。我們的專家創建高品質的問答對，例如：
» 具有多個答案的問答對
» 建立表面問題（從參考文字直接擷取資料）
» 創建深層次的問題（與參考文本中未給出的事實和見解相關）
» 從表格建立查詢
關鍵字查詢創建
關鍵字查詢建立涉及從給定文字中提取最相關且最重要的單字或短語以形成簡潔的查詢。此過程有助於有效地總結文本的核心內容和意圖，從而更輕鬆地搜尋或檢索相關資訊。所選的關鍵字通常是名詞、動詞或捕捉原文本質的重要描述詞。
RAG資料產生（檢索增強產生）
RAG 結合了資訊檢索和自然語言生成的優勢，可以產生準確且與上下文相關的回應。在 RAG 中，模型首先根據給定的查詢從大型資料集中檢索相關文件或段落。這些檢索到的文本提供了必要的上下文。然後，該模型使用此上下文來產生連貫且準確的答案。此方法可確保回覆內容豐富且基於可靠的來源資料，從而提高生成內容的品質和準確性。
RAG 問答驗證
文字摘要
我們的專家可以通過輸入大量文本數據的簡明扼要的摘要來總結整個對話或長對話。
文字分類
我們的專家可以通過輸入大量文本數據的簡明扼要的摘要來總結整個對話或長對話。
搜尋查詢相關性
搜尋查詢相關性評估文件或內容與給定搜尋查詢的匹配程度。這對於搜尋引擎和資訊檢索系統至關重要，以確保用戶收到與其查詢最相關和最有用的結果。
| 搜索查詢 | 網頁 | 相關性得分 |
| 丹佛附近的最佳健行路線 | 科羅拉多州博爾德 10 佳健行路徑 | 3 – 有點相關 （因為博爾德靠近丹佛，但該頁面沒有具體提及丹佛） |
| 舊金山的素食餐廳 | 舊金山灣區十大素食餐廳 | 4 – 非常相關 （因為素食餐廳是素食餐廳的一種，並且該名單專門針對舊金山灣區） |
綜合對話創造
綜合對話創建利用生成式人工智慧的力量徹底改變聊天機器人互動和呼叫中心對話。透過利用人工智慧深入研究產品手冊、技術文件和線上討論等廣泛資源的能力，聊天機器人能夠在多種場景中提供精確且相關的回應。該技術正在改變客戶支持，為產品查詢、故障排除提供全面幫助，並與用戶進行自然、隨意的對話，從而增強整體客戶體驗。
NL2程式碼
NL2Code（自然語言到程式碼）涉及從自然語言描述產生程式碼。這可以幫助開發人員和非開發人員透過簡單地用簡單的語言描述他們想要的內容來創建程式碼。
NL2SQL（SQL 產生）
NL2SQL（自然語言到 SQL）涉及將自然語言查詢轉換為 SQL 查詢。這允許使用者使用簡單的語言與資料庫交互，使可能不熟悉 SQL 語法的人更容易存取資料檢索。
基於推理的問題
基於推理的問題需要邏輯思考和演繹才能得出答案。這些問題通常涉及需要使用推理技能進行分析和解決的場景或問題。
否定/不安全的問題
負面或不安全的問題涉及可能有害、不道德或不適當的內容。此類問題應謹慎處理，通常需要採取阻止不安全行為或提供安全、合乎道德的替代方案的回應。
多項選擇題
多項選擇題是一種評估類型，其中提出一個問題以及幾個可能的答案。受訪者必須從提供的選項中選擇正確的答案。這種格式廣泛用於教育測驗和調查。
為什麼選擇賽普？
端到端解決方案
全面涵蓋 Gen AI 生命週期的所有階段，確保從道德資料管理到實驗、評估和監控的責任和安全。
混合工作流程
透過自動化和人工流程的結合，可擴展的數據產生、實驗和評估，利用中小企業來處理特殊的邊緣情況。
企業級平台
對 AI 應用程式進行穩健的測試和監控，可部署在雲端或本地端。與現有工作流程無縫整合。