Jukwaa la AI la Kuzalisha la Shaip
Hakikisha AI yako ya Kuzalisha ni Kuwajibika & Salama
Mzunguko wa Maisha ya Maendeleo ya LLM
Uzalishaji wa Data
Data ya ubora wa juu, tofauti na ya kimaadili kwa kila hatua ya mzunguko wa maisha yako ya maendeleo: mafunzo, tathmini, urekebishaji mzuri na majaribio.
Jukwaa thabiti la data la AI
Jukwaa la Data la Shaip limeundwa kwa ajili ya kupata data ya ubora, tofauti na ya kimaadili kwa ajili ya mafunzo, urekebishaji mzuri, na kutathmini miundo ya AI. Inakuruhusu kukusanya, kunakili na kufafanua maandishi, sauti, picha na video kwa matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na AI ya Kuzalisha, AI ya Maongezi, Maono ya Kompyuta na AI ya Huduma ya Afya. Ukiwa na Shaip, unahakikisha kwamba miundo yako ya AI imejengwa juu ya msingi wa data ya kuaminika na ya kimaadili, inayoendesha uvumbuzi na usahihi.
Majaribio
Jaribu kwa vidokezo na miundo mbalimbali, ukichagua bora zaidi kulingana na vipimo vya tathmini.
Tathmini
Tathmini mfumo wako wote kwa kutumia mseto wa tathmini ya kiotomatiki na ya kibinadamu katika vipimo vya upana wa tathmini kwa matukio mbalimbali ya matumizi.
Kuzingatia
Angalia mifumo yako ya uzalishaji ya AI katika utayarishaji wa wakati halisi, ukigundua kwa makini masuala ya ubora na usalama huku ukiendesha uchanganuzi wa sababu.
Kesi za Matumizi ya AI ya Kuzalisha
Maswali na Majibu Jozi
Unda jozi za Majibu ya Maswali kwa kusoma kwa makini hati kubwa (Miongozo ya Bidhaa, Hati za Kiufundi, Mijadala na Maoni ya Mtandaoni, Hati za Udhibiti wa Sekta) ili kuwezesha kampuni kukuza Gen AI kwa kutoa maelezo muhimu kutoka kwa shirika kubwa. Wataalamu wetu huunda jozi za ubora wa juu za Maswali na Majibu kama vile:
» Maswali na Majibu yanaoanisha na majibu mengi
» Uundaji wa maswali ya kiwango cha uso (Uchimbaji wa data moja kwa moja kutoka kwa Maandishi ya kumbukumbu)
» Unda maswali ya kina (Sawazisha na ukweli na maarifa ambayo hayajatolewa katika maandishi ya kumbukumbu)
» Uundaji wa Hoja kutoka kwa Jedwali
Uundaji wa Hoja ya Neno muhimu
Uundaji wa hoja ya neno kuu unahusisha kutoa maneno au vifungu muhimu zaidi kutoka kwa maandishi fulani ili kuunda hoja fupi. Utaratibu huu husaidia katika kufupisha kwa ufasaha maudhui ya msingi na dhamira ya maandishi, na kurahisisha kutafuta au kurejesha maelezo yanayohusiana. Maneno muhimu yaliyochaguliwa kwa kawaida ni nomino, vitenzi, au vifafanuzi muhimu vinavyonasa kiini cha maandishi asilia.
Uzalishaji wa Data wa RAG (Urejeshaji-Uzalishaji Ulioboreshwa)
RAG inachanganya nguvu za urejeshaji taarifa na uundaji wa lugha asilia ili kutoa majibu sahihi na yanayohusiana kimuktadha. Katika RAG, modeli kwanza hurejesha hati au vifungu muhimu kutoka kwa mkusanyiko mkubwa wa data kulingana na hoja fulani. Maandishi haya yaliyorejeshwa yanatoa muktadha unaohitajika. Kisha mtindo hutumia muktadha huu kutoa jibu thabiti na sahihi. Mbinu hii inahakikisha kwamba majibu ni ya kuarifu na yana msingi katika nyenzo za kuaminika, kuboresha ubora na usahihi wa maudhui yaliyotolewa.
Uthibitishaji wa Maswali ya RAG
Muhtasari wa Maandishi
Wataalamu wetu wanaweza kufanya muhtasari wa mazungumzo yote au mazungumzo marefu kwa kuweka muhtasari mfupi na wa habari wa idadi kubwa ya data ya maandishi.
Uainishaji wa Nakala
Wataalamu wetu wanaweza kufanya muhtasari wa mazungumzo yote au mazungumzo marefu kwa kuweka muhtasari mfupi na wa habari wa idadi kubwa ya data ya maandishi.
Umuhimu wa Hoja ya Utafutaji
Umuhimu wa hoja ya utafutaji hutathmini jinsi hati au kipande cha maudhui kinalingana na hoja fulani ya utafutaji. Hii ni muhimu kwa injini za utafutaji na mifumo ya kurejesha taarifa ili kuhakikisha kuwa watumiaji wanapokea matokeo muhimu na muhimu zaidi kwa hoja zao.
| Hoja ya Utafutaji | Ukurasa wavuti | Alama ya Umuhimu |
| Njia bora za kupanda mlima karibu na Denver | Njia 10 Bora za Kupanda Mlima Boulder, Colorado | 3 - muhimu kwa kiasi fulani ( kwa kuwa Boulder yuko karibu na Denver lakini ukurasa haumtaji Denver haswa) |
| Mikahawa ya Wala mboga huko San Francisco | Mikahawa 10 Bora ya Wanyama katika Eneo la Ghuba ya San Francisco | 4 - inafaa sana (kwa sababu migahawa ya mboga mboga ni aina ya mgahawa wa mboga, na orodha inalenga hasa Eneo la Ghuba ya San Francisco) |
Uundaji wa Mazungumzo ya Synthetic
Uundaji wa Mazungumzo ya Usanifu hutumia nguvu ya Uzalishaji wa AI ili kubadilisha mwingiliano wa gumzo na mazungumzo ya kituo cha simu. Kwa kutumia uwezo wa AI wa kupekua rasilimali nyingi kama vile miongozo ya bidhaa, hati za kiufundi, na mijadala ya mtandaoni, chatbots zimewekwa ili kutoa majibu sahihi na muhimu katika maelfu ya matukio. Teknolojia hii inabadilisha usaidizi kwa wateja kwa kutoa usaidizi wa kina kwa maswali ya bidhaa, masuala ya utatuzi, na kushiriki katika mazungumzo ya kawaida na ya kawaida na watumiaji, na hivyo kuboresha hali ya jumla ya matumizi ya wateja.
Msimbo wa NL2
NL2Code (Lugha Asili hadi Msimbo) inahusisha kutoa msimbo wa programu kutoka kwa maelezo ya lugha asilia. Hii huwasaidia wasanidi programu na wasio wasanidi kuunda msimbo kwa kueleza tu kile wanachotaka kwa lugha rahisi.
NL2SQL (Kizazi cha SQL)
NL2SQL (Lugha Asili hadi SQL) inahusisha kubadilisha maswali ya lugha asilia kuwa hoja za SQL. Hii huruhusu watumiaji kuingiliana na hifadhidata kwa kutumia lugha rahisi, na kufanya urejeshaji wa data kufikiwa zaidi na wale ambao labda hawajui sintaksia ya SQL.
Swali linalotokana na Hoja
Swali linalotegemea hoja linahitaji kufikiri kimantiki na kupunguzwa ili kufikia jibu. Maswali haya mara nyingi huhusisha matukio au matatizo ambayo yanahitaji kuchambuliwa na kutatuliwa kwa kutumia ujuzi wa kufikiri.
Swali Hasi/Si salama
Swali hasi au lisilo salama linahusisha maudhui ambayo yanaweza kuwa hatari, yasiyo ya kimaadili au yasiyofaa. Maswali kama haya yanapaswa kushughulikiwa kwa tahadhari na kwa kawaida huhitaji jibu ambalo hukatisha tamaa tabia isiyo salama au hutoa njia mbadala salama na za kimaadili.
Maswali ya Chaguo Nyingi
Maswali mengi ya kuchagua ni aina ya tathmini ambapo swali linawasilishwa pamoja na majibu kadhaa yanayowezekana. Mhojiwa lazima achague jibu sahihi kutoka kwa chaguzi zilizotolewa. Muundo huu unatumika sana katika majaribio ya elimu na tafiti.
Kwa nini Chagua Shaip?
Suluhisho za Mwisho
Utoaji wa kina wa hatua zote za mzunguko wa maisha wa Gen AI, kuhakikisha uwajibikaji na usalama kutoka kwa utunzaji wa data wa maadili hadi majaribio, tathmini na ufuatiliaji.
Mitiririko ya Kazi Mseto
Uzalishaji wa data unaoweza kuongezeka, majaribio na tathmini kupitia mseto wa michakato ya kiotomatiki na ya kibinadamu, kutumia sme kushughulikia kesi maalum.
Jukwaa la Daraja la Biashara
Upimaji thabiti na ufuatiliaji wa programu za AI, zinazoweza kutekelezwa kwenye wingu au kwenye majengo. Inaunganishwa bila mshono na mtiririko wa kazi uliopo.