Platform AI Generatif Shaip
Pastikan AI Generatif Anda Bertanggung Jawab & Aman
Siklus Hidup Pengembangan LLM
Pembuatan Data
Data berkualitas tinggi, beragam, dan etis untuk setiap tahap siklus hidup pengembangan Anda: pelatihan, evaluasi, penyesuaian, dan pengujian.
Platform Data AI yang Kuat
Platform Data Shaip dirancang untuk mendapatkan data yang berkualitas, beragam, dan etis untuk pelatihan, penyesuaian, dan evaluasi model AI. Ini memungkinkan Anda mengumpulkan, menyalin, dan membuat anotasi teks, audio, gambar, dan video untuk berbagai aplikasi, termasuk AI Generatif, AI Percakapan, Computer Vision, dan AI Kesehatan. Dengan Shaip, Anda memastikan bahwa model AI Anda dibuat berdasarkan landasan data yang andal dan bersumber secara etis, mendorong inovasi dan akurasi.
Percobaan
Bereksperimenlah dengan berbagai petunjuk dan model, pilih yang terbaik berdasarkan metrik evaluasi.
Evaluasi
Evaluasi seluruh saluran Anda dengan gabungan penilaian otomatis dan penilaian manusia di seluruh metrik evaluasi yang luas untuk beragam kasus penggunaan.
Observabilitas
Amati sistem AI generatif Anda dalam produksi real-time, secara proaktif mendeteksi masalah kualitas dan keamanan sambil mendorong analisis akar permasalahan.
Kasus Penggunaan AI Generatif
Pasangan Tanya Jawab
Buat pasangan Tanya-Jawab dengan membaca dokumen besar secara menyeluruh (Manual Produk, Dokumen Teknis, Forum & Ulasan Online, Dokumen Peraturan Industri) untuk memungkinkan perusahaan mengembangkan Gen AI dengan mengekstrak informasi yang relevan dari korpus besar. Pakar kami membuat pasangan Tanya Jawab berkualitas tinggi seperti:
»Tanya Jawab berpasangan dengan banyak jawaban
» Pembuatan pertanyaan tingkat permukaan (Ekstraksi data langsung dari Teks referensi)
» Buat pertanyaan tingkat dalam (Korelasikan dengan fakta & wawasan yang tidak diberikan dalam teks referensi)
»Pembuatan Query dari Tabel
Pembuatan Kueri Kata Kunci
Pembuatan kueri kata kunci melibatkan penggalian kata atau frasa yang paling relevan dan signifikan dari teks tertentu untuk membentuk kueri yang ringkas. Proses ini membantu merangkum isi inti dan maksud teks secara efisien, sehingga memudahkan pencarian atau pengambilan informasi terkait. Kata kunci yang dipilih biasanya berupa kata benda, kata kerja, atau deskriptor penting yang menangkap intisari teks asli.
Pembuatan Data RAG (Pembuatan Pengambilan Augmented)
RAG menggabungkan kekuatan pengambilan informasi dan pembuatan bahasa alami untuk menghasilkan respons yang akurat dan relevan secara kontekstual. Di RAG, model pertama-tama mengambil dokumen atau bagian yang relevan dari kumpulan data besar berdasarkan kueri tertentu. Teks yang diambil ini memberikan konteks yang diperlukan. Model tersebut kemudian menggunakan konteks ini untuk menghasilkan jawaban yang koheren dan akurat. Metode ini memastikan bahwa tanggapan bersifat informatif dan didasarkan pada materi sumber yang dapat diandalkan, sehingga meningkatkan kualitas dan keakuratan konten yang dihasilkan.
Validasi Tanya Jawab RAG
Peringkasan Teks
Pakar kami dapat meringkas seluruh percakapan atau dialog panjang dengan memasukkan ringkasan ringkas dan informatif dari data teks dalam jumlah besar.
Klasifikasi Teks
Pakar kami dapat meringkas seluruh percakapan atau dialog panjang dengan memasukkan ringkasan ringkas dan informatif dari data teks dalam jumlah besar.
Relevansi Kueri Penelusuran
Relevansi kueri penelusuran menilai seberapa cocok suatu dokumen atau konten cocok dengan kueri penelusuran tertentu. Hal ini penting bagi mesin pencari dan sistem pencarian informasi untuk memastikan bahwa pengguna menerima hasil yang paling relevan dan berguna untuk kueri mereka.
| Kueri Pencarian | Webpage | Skor Relevansi |
| Jalur pendakian terbaik di dekat Denver | 10 Jalur Pendakian Terbaik di Boulder, Colorado | 3 – agak relevan (karena Boulder berada di dekat Denver tetapi halaman tersebut tidak menyebutkan Denver secara spesifik) |
| Restoran vegetarian di San Francisco | 10 Restoran Vegan Terbaik di San Francisco Bay Area | 4 – sangat relevan (karena restoran vegan adalah jenis restoran vegetarian, dan daftarnya berfokus secara khusus di San Francisco Bay Area) |
Penciptaan Dialog Sintetis
Penciptaan Dialog Sintetis memanfaatkan kekuatan AI Generatif untuk merevolusi interaksi chatbot dan percakapan pusat panggilan. Dengan memanfaatkan kapasitas AI untuk menggali sumber daya yang luas seperti manual produk, dokumentasi teknis, dan diskusi online, chatbots dilengkapi untuk menawarkan respons yang tepat dan relevan di berbagai skenario. Teknologi ini mengubah dukungan pelanggan dengan memberikan bantuan komprehensif untuk pertanyaan produk, memecahkan masalah, dan terlibat dalam dialog yang alami dan santai dengan pengguna, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Kode NL2
NL2Code (Natural Language to Code) melibatkan pembuatan kode pemrograman dari deskripsi bahasa alami. Ini membantu pengembang dan non-pengembang untuk membuat kode hanya dengan menjelaskan apa yang mereka inginkan dalam bahasa sederhana.
NL2SQL (Generasi SQL)
NL2SQL (Bahasa Alami ke SQL) melibatkan konversi kueri bahasa alami menjadi kueri SQL. Hal ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan database menggunakan bahasa sederhana, membuat pengambilan data lebih mudah diakses oleh mereka yang mungkin tidak terbiasa dengan sintaksis SQL.
Pertanyaan Berbasis Penalaran
Pertanyaan berbasis penalaran memerlukan pemikiran logis dan deduksi untuk sampai pada suatu jawaban. Pertanyaan-pertanyaan ini sering kali melibatkan skenario atau masalah yang perlu dianalisis dan diselesaikan dengan menggunakan keterampilan penalaran.
Pertanyaan Negatif/Tidak Aman
Pertanyaan negatif atau tidak aman melibatkan konten yang mungkin berbahaya, tidak etis, atau tidak pantas. Pertanyaan-pertanyaan seperti itu harus ditangani dengan hati-hati dan biasanya memerlukan respons yang mencegah perilaku tidak aman atau memberikan alternatif yang aman dan etis.
Soal pilihan ganda
Soal pilihan ganda merupakan salah satu jenis penilaian dimana suatu soal disajikan beserta beberapa kemungkinan jawabannya. Responden harus memilih jawaban yang benar dari pilihan yang tersedia. Format ini banyak digunakan dalam pengujian dan survei pendidikan.
Mengapa Memilih Shaip?
Solusi ujung ke ujung
Cakupan komprehensif dari semua tahapan siklus hidup Gen AI, memastikan tanggung jawab & keamanan mulai dari kurasi data etis hingga eksperimen, evaluasi, & pemantauan.
Alur Kerja Hibrid
Pembuatan, eksperimen, & evaluasi data yang skalabel melalui perpaduan proses otomatis dan manusia, memanfaatkan UKM untuk menangani kasus-kasus khusus.
Platform Tingkat Perusahaan
Pengujian dan pemantauan aplikasi AI yang kuat, dapat diterapkan di cloud atau di lokasi. Terintegrasi secara mulus dengan alur kerja yang ada.