Plataforma de IA generativa Shaip
Garanta que sua IA generativa seja responsável e segura
Ciclo de vida de desenvolvimento LLM
Geração de dados
Dados éticos, diversificados e de alta qualidade para cada estágio do seu ciclo de vida de desenvolvimento: treinamento, avaliação, ajuste fino e testes.
Plataforma robusta de dados de IA
A Shaip Data Platform foi projetada para fornecer dados de qualidade, diversos e éticos para treinamento, ajuste fino e avaliação de modelos de IA. Ele permite coletar, transcrever e anotar texto, áudio, imagens e vídeo para uma variedade de aplicações, incluindo IA generativa, IA de conversação, visão computacional e IA de saúde. Com o Shaip, você garante que seus modelos de IA sejam construídos em uma base de dados confiáveis e de origem ética, impulsionando a inovação e a precisão.
Experimentação
Experimente vários prompts e modelos, selecionando o melhor com base nas métricas de avaliação.
Avaliação
Avalie todo o seu pipeline com um híbrido de avaliação automatizada e humana em métricas de avaliação abrangentes para diversos casos de uso.
Observabilidade
Observe seus sistemas generativos de IA em produção em tempo real, detectando proativamente problemas de qualidade e segurança enquanto conduz a análise da causa raiz.
Casos de uso de IA generativa
Pares de perguntas e respostas
Crie pares de perguntas e respostas lendo minuciosamente documentos grandes (manuais de produtos, documentos técnicos, fóruns e análises on-line, documentos regulatórios do setor) para permitir que as empresas desenvolvam Gen AI extraindo as informações relevantes de um grande corpus. Nossos especialistas criam pares de perguntas e respostas de alta qualidade, como:
» Pares de perguntas e respostas com múltiplas respostas
» Criação de questões de nível superficial (extração direta de dados do texto de referência)
» Crie perguntas de nível profundo (correlacione com fatos e insights não fornecidos no texto de referência)
» Criação de consultas a partir de tabelas
Criação de consulta de palavra-chave
A criação de consultas de palavras-chave envolve extrair as palavras ou frases mais relevantes e significativas de um determinado texto para formar uma consulta concisa. Esse processo ajuda a resumir com eficiência o conteúdo central e a intenção do texto, facilitando a busca ou recuperação de informações relacionadas. As palavras-chave selecionadas geralmente são substantivos, verbos ou descritores importantes que captam a essência do texto original.
Geração de dados RAG (geração aumentada de recuperação)
O RAG combina os pontos fortes da recuperação de informação e da geração de linguagem natural para produzir respostas precisas e contextualmente relevantes. No RAG, o modelo primeiro recupera documentos ou passagens relevantes de um grande conjunto de dados com base em uma determinada consulta. Esses textos recuperados fornecem o contexto necessário. O modelo então usa esse contexto para gerar uma resposta coerente e precisa. Este método garante que as respostas sejam informativas e baseadas em fontes confiáveis, melhorando a qualidade e a precisão do conteúdo gerado.
Validação de perguntas e respostas do RAG
Resumo de Texto
Nossos especialistas podem resumir toda a conversa ou um longo diálogo inserindo resumos concisos e informativos de grandes volumes de dados de texto.
Classificação de Texto
Nossos especialistas podem resumir toda a conversa ou um longo diálogo inserindo resumos concisos e informativos de grandes volumes de dados de texto.
Relevância da consulta de pesquisa
A relevância da consulta de pesquisa avalia até que ponto um documento ou conteúdo corresponde a uma determinada consulta de pesquisa. Isto é crucial para que os motores de busca e os sistemas de recuperação de informação garantam que os utilizadores recebam os resultados mais relevantes e úteis para as suas consultas.
| Consulta de pesquisa | Webpage | Pontuação de relevância |
| Melhores trilhas para caminhadas perto de Denver | As 10 melhores trilhas para caminhadas em Boulder, Colorado | 3 – um tanto relevante (já que Boulder fica perto de Denver, mas a página não menciona Denver especificamente) |
| Restaurantes vegetarianos em São Francisco | Os 10 melhores restaurantes veganos na área da baía de São Francisco | 4 – muito relevante (porque os restaurantes veganos são um tipo de restaurante vegetariano e a lista se concentra especificamente na área da baía de São Francisco) |
Criação de Diálogo Sintético
A Synthetic Dialogue Creation aproveita o poder da IA generativa para revolucionar as interações do chatbot e as conversas em call centers. Ao aproveitar a capacidade da IA para se aprofundar em recursos abrangentes, como manuais de produtos, documentação técnica e discussões on-line, os chatbots estão equipados para oferecer respostas precisas e relevantes em uma infinidade de cenários. Esta tecnologia está transformando o suporte ao cliente, fornecendo assistência abrangente para consultas de produtos, solução de problemas e envolvimento em diálogos naturais e casuais com os usuários, melhorando assim a experiência geral do cliente.
Código NL2
NL2Code (Natural Language to Code) envolve a geração de código de programação a partir de descrições em linguagem natural. Isso ajuda desenvolvedores e não desenvolvedores a criar código simplesmente descrevendo o que desejam em linguagem simples.
NL2SQL (geração SQL)
NL2SQL (Linguagem Natural para SQL) envolve a conversão de consultas de linguagem natural em consultas SQL. Isso permite que os usuários interajam com bancos de dados usando linguagem simples, tornando a recuperação de dados mais acessível para aqueles que não estão familiarizados com a sintaxe SQL.
Pergunta Baseada no Raciocínio
Uma pergunta baseada no raciocínio requer pensamento lógico e dedução para chegar a uma resposta. Essas questões geralmente envolvem cenários ou problemas que precisam ser analisados e resolvidos por meio de habilidades de raciocínio.
Pergunta negativa/insegura
Uma pergunta negativa ou insegura envolve conteúdo que pode ser prejudicial, antiético ou inapropriado. Tais questões devem ser tratadas com cautela e normalmente exigem uma resposta que desencoraje comportamentos inseguros ou forneça alternativas éticas e seguras.
Questões de múltipla escolha
As questões de múltipla escolha são um tipo de avaliação em que uma questão é apresentada juntamente com várias respostas possíveis. O entrevistado deve selecionar a resposta correta entre as opções fornecidas. Este formato é amplamente utilizado em testes e pesquisas educacionais.
Por que escolher a Shaip?
Soluções ponta a ponta
Cobertura abrangente de todos os estágios do ciclo de vida da Gen AI, garantindo responsabilidade e segurança desde a curadoria ética de dados até a experimentação, avaliação e monitoramento.
Fluxos de trabalho híbridos
Geração, experimentação e avaliação escalonáveis de dados por meio de uma combinação de processos automatizados e humanos, aproveitando as PMEs para lidar com casos extremos especiais.
Plataforma de nível empresarial
Testes e monitoramento robustos de aplicativos de IA, implementáveis na nuvem ou no local. Integra-se perfeitamente com fluxos de trabalho existentes.