Nền tảng AI sáng tạo Shaip
Đảm bảo AI sáng tạo của bạn có trách nhiệm và an toàn
Vòng đời phát triển LLM
Tạo dữ liệu
Dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và có tính đạo đức cho mọi giai đoạn trong vòng đời phát triển của bạn: đào tạo, đánh giá, tinh chỉnh và thử nghiệm.
Nền tảng dữ liệu AI mạnh mẽ
Nền tảng dữ liệu Shaip được thiết kế để tìm nguồn cung cấp dữ liệu chất lượng, đa dạng và có đạo đức cho việc đào tạo, tinh chỉnh và đánh giá các mô hình AI. Nó cho phép bạn thu thập, phiên âm và chú thích văn bản, âm thanh, hình ảnh và video cho nhiều ứng dụng, bao gồm AI sáng tạo, AI đàm thoại, Thị giác máy tính và AI chăm sóc sức khỏe. Với Shaip, bạn đảm bảo rằng các mô hình AI của mình được xây dựng trên nền tảng của dữ liệu có nguồn gốc đáng tin cậy và hợp đạo đức, thúc đẩy sự đổi mới và độ chính xác.
Thử nghiệm
Thử nghiệm với nhiều lời nhắc và mô hình khác nhau, chọn ra mô hình tốt nhất dựa trên số liệu đánh giá.
Đánh giá
Đánh giá toàn bộ quy trình của bạn bằng sự kết hợp giữa đánh giá tự động và con người thông qua các số liệu đánh giá mở rộng cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
Khả năng quan sát
Quan sát hệ thống AI tổng hợp của bạn trong quá trình sản xuất theo thời gian thực, chủ động phát hiện các vấn đề về chất lượng và an toàn trong khi tiến hành phân tích nguyên nhân gốc rễ.
Các trường hợp sử dụng AI sáng tạo
Cặp câu hỏi và trả lời
Tạo các cặp Câu hỏi-Trả lời bằng cách đọc kỹ các tài liệu lớn (Hướng dẫn sử dụng sản phẩm, Tài liệu kỹ thuật, Diễn đàn & Đánh giá trực tuyến, Tài liệu quy định ngành) để cho phép các công ty phát triển Gen AI bằng cách trích xuất thông tin liên quan từ một kho dữ liệu lớn. Các chuyên gia của chúng tôi tạo ra các cặp Hỏi & Đáp chất lượng cao như:
» Các cặp hỏi đáp có nhiều đáp án
» Tạo câu hỏi ở mức độ bề mặt (Trích xuất dữ liệu trực tiếp từ Văn bản tham khảo)
» Tạo câu hỏi ở mức độ sâu (Tương quan với các sự kiện & thông tin chi tiết không có trong tài liệu tham khảo)
» Tạo truy vấn từ bảng
Tạo truy vấn từ khóa
Tạo truy vấn từ khóa liên quan đến việc trích xuất các từ hoặc cụm từ có liên quan và quan trọng nhất từ một văn bản nhất định để tạo thành một truy vấn ngắn gọn. Quá trình này giúp tóm tắt một cách hiệu quả nội dung cốt lõi và mục đích của văn bản, giúp tìm kiếm hoặc truy xuất thông tin liên quan dễ dàng hơn. Các từ khóa được chọn thường là danh từ, động từ hoặc những từ mô tả quan trọng nắm bắt được bản chất của văn bản gốc.
Tạo dữ liệu RAG (Thế hệ tăng cường truy xuất)
RAG kết hợp sức mạnh của việc truy xuất thông tin và tạo ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Trong RAG, trước tiên, mô hình sẽ truy xuất các tài liệu hoặc đoạn văn có liên quan từ một tập dữ liệu lớn dựa trên một truy vấn nhất định. Những văn bản được truy xuất này cung cấp bối cảnh cần thiết. Sau đó, mô hình sẽ sử dụng bối cảnh này để tạo ra câu trả lời mạch lạc và chính xác. Phương pháp này đảm bảo rằng các phản hồi vừa mang tính thông tin vừa có cơ sở từ nguồn tài liệu đáng tin cậy, cải thiện chất lượng và độ chính xác của nội dung được tạo ra.
Xác thực Q/A RAG
Tóm tắt văn bản
Các chuyên gia của chúng tôi có thể tóm tắt toàn bộ cuộc trò chuyện hoặc đoạn hội thoại dài bằng cách nhập các bản tóm tắt ngắn gọn và đầy đủ thông tin về khối lượng lớn dữ liệu văn bản.
Phân loại văn bản
Các chuyên gia của chúng tôi có thể tóm tắt toàn bộ cuộc trò chuyện hoặc đoạn hội thoại dài bằng cách nhập các bản tóm tắt ngắn gọn và đầy đủ thông tin về khối lượng lớn dữ liệu văn bản.
Mức độ liên quan của truy vấn tìm kiếm
Mức độ liên quan của truy vấn tìm kiếm đánh giá mức độ phù hợp của tài liệu hoặc phần nội dung với truy vấn tìm kiếm nhất định. Điều này rất quan trọng đối với các công cụ tìm kiếm và hệ thống truy xuất thông tin để đảm bảo rằng người dùng nhận được kết quả phù hợp và hữu ích nhất cho truy vấn của họ.
| Truy vấn tìm kiếm | Trang web | Điểm liên quan |
| Những con đường mòn đi bộ đường dài tốt nhất gần Denver | 10 đường đi bộ hàng đầu ở Boulder, Colorado | 3 – có liên quan một chút (vì Boulder gần Denver nhưng trang này không đề cập cụ thể đến Denver) |
| Nhà hàng đồ chay tại San Francisco | 10 Nhà Hàng Ăn Chay Hàng Đầu Ở Khu Vực Vịnh San Francisco | 4 – rất phù hợp (vì nhà hàng thuần chay là một loại nhà hàng chay và danh sách này tập trung đặc biệt vào Khu vực Vịnh San Francisco) |
Tạo đối thoại tổng hợp
Sáng tạo đối thoại tổng hợp khai thác sức mạnh của Generative AI để cách mạng hóa các tương tác chatbot và cuộc trò chuyện trong trung tâm cuộc gọi. Bằng cách tận dụng khả năng của AI để khai thác các nguồn tài nguyên phong phú như hướng dẫn sử dụng sản phẩm, tài liệu kỹ thuật và thảo luận trực tuyến, chatbot được trang bị để đưa ra phản hồi chính xác và phù hợp trong vô số tình huống. Công nghệ này đang thay đổi hoạt động hỗ trợ khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ toàn diện cho các yêu cầu về sản phẩm, khắc phục sự cố và tham gia vào các cuộc đối thoại tự nhiên, thân mật với người dùng, từ đó nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
Mã NL2
NL2Code (Ngôn ngữ tự nhiên thành mã) liên quan đến việc tạo mã lập trình từ các mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Điều này giúp các nhà phát triển cũng như những người không phải là nhà phát triển tạo mã bằng cách mô tả đơn giản những gì họ muốn bằng ngôn ngữ đơn giản.
NL2SQL (Thế hệ SQL)
NL2SQL (Ngôn ngữ tự nhiên sang SQL) liên quan đến việc chuyển đổi các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành truy vấn SQL. Điều này cho phép người dùng tương tác với cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ đơn giản, giúp những người không quen với cú pháp SQL có thể truy xuất dữ liệu dễ dàng hơn.
Câu hỏi dựa trên lý luận
Một câu hỏi dựa trên lý luận đòi hỏi tư duy logic và suy luận để đi đến câu trả lời. Những câu hỏi này thường liên quan đến các tình huống hoặc vấn đề cần được phân tích và giải quyết bằng kỹ năng suy luận.
Câu hỏi tiêu cực/không an toàn
Câu hỏi tiêu cực hoặc không an toàn liên quan đến nội dung có thể gây hại, phi đạo đức hoặc không phù hợp. Những câu hỏi như vậy cần được xử lý một cách thận trọng và thường yêu cầu câu trả lời nhằm ngăn cản hành vi không an toàn hoặc đưa ra các giải pháp thay thế an toàn, có đạo đức.
Câu hỏi trắc nghiệm
Câu hỏi trắc nghiệm là một loại đánh giá trong đó một câu hỏi được trình bày cùng với một số câu trả lời có thể có. Người trả lời phải chọn câu trả lời đúng trong số các phương án được cung cấp. Định dạng này được sử dụng rộng rãi trong các cuộc khảo sát và kiểm tra giáo dục.
Tại sao chọn Shaip?
Giải pháp từ đầu đến cuối
Bảo hiểm toàn diện về tất cả các giai đoạn trong vòng đời của Gen AI, đảm bảo trách nhiệm và sự an toàn từ việc quản lý dữ liệu có đạo đức đến thử nghiệm, đánh giá và giám sát.
Quy trình công việc kết hợp
Tạo, thử nghiệm và đánh giá dữ liệu có thể mở rộng thông qua sự kết hợp giữa các quy trình tự động và con người, tận dụng các doanh nghiệp vừa và nhỏ để xử lý các trường hợp đặc biệt.
Nền tảng cấp doanh nghiệp
Thử nghiệm và giám sát mạnh mẽ các ứng dụng AI, có thể triển khai trên đám mây hoặc tại chỗ. Tích hợp liền mạch với quy trình công việc hiện có.