Shaip Generatief AI-platform
Zorg ervoor dat uw generatieve AI verantwoordelijk en veilig is
LLM-ontwikkelingslevenscyclus
Gegevens genereren
Hoogwaardige, diverse en ethische gegevens voor elke fase van uw ontwikkelingslevenscyclus: training, evaluatie, verfijning en testen.
Robuust AI-dataplatform
Shaip Data Platform is ontworpen voor het verkrijgen van kwalitatieve, diverse en ethische data voor het trainen, finetunen en evalueren van AI-modellen. Hiermee kunt u tekst, audio, afbeeldingen en video verzamelen, transcriberen en annoteren voor verschillende toepassingen, waaronder Generative AI, Conversational AI, Computer Vision en Healthcare AI. Met Shaip zorgt u ervoor dat uw AI-modellen zijn gebouwd op een fundament van betrouwbare en ethisch verkregen data, wat innovatie en nauwkeurigheid stimuleert.
proefneming
Experimenteer met verschillende aanwijzingen en modellen en selecteer de beste op basis van evaluatiestatistieken.
Evaluatie
Evalueer uw volledige pijplijn met een hybride van geautomatiseerde en menselijke beoordeling op basis van uitgebreide evaluatiestatistieken voor diverse gebruiksscenario's.
observeerbaarheid
Observeer uw generatieve AI-systemen in realtime productie, detecteer proactief kwaliteits- en veiligheidsproblemen en voer analyses van de hoofdoorzaken uit.
Generatieve AI-use-cases
Vraag- en antwoordparen
Creëer vraag-antwoord-paren door grote documenten (producthandleidingen, technische documenten, online forums en recensies, brancheregelgevende documenten) grondig te lezen, zodat bedrijven Gen AI kunnen ontwikkelen door de relevante informatie uit een groot corpus te halen. Onze experts creëren hoogwaardige vraag- en antwoordparen, zoals:
» Vraag- en antwoordparen met meerdere antwoorden
» Creëren van vragen op oppervlakteniveau (directe gegevensextractie uit referentietekst)
» Maak diepgaande vragen (correleer met feiten en inzichten die niet in de referentietekst staan)
» Query's maken vanuit tabellen
Trefwoordquery maken
Het maken van trefwoordquery's houdt in dat de meest relevante en significante woorden of zinsdelen uit een bepaalde tekst worden gehaald om een beknopte zoekopdracht te vormen. Dit proces helpt bij het efficiënt samenvatten van de kerninhoud en de bedoeling van de tekst, waardoor het gemakkelijker wordt om gerelateerde informatie te zoeken of op te halen. De geselecteerde trefwoorden zijn meestal zelfstandige naamwoorden, werkwoorden of belangrijke descriptoren die de essentie van de originele tekst weergeven.
RAG-gegevens genereren (ophalen-augmenteerde generatie)
RAG combineert de sterke punten van het ophalen van informatie en het genereren van natuurlijke taal om nauwkeurige en contextueel relevante antwoorden te produceren. In RAG haalt het model eerst relevante documenten of passages uit een grote dataset op basis van een gegeven vraag. Deze opgehaalde teksten zorgen voor de nodige context. Het model gebruikt deze context vervolgens om een samenhangend en accuraat antwoord te genereren. Deze methode zorgt ervoor dat de reacties zowel informatief zijn als gebaseerd zijn op betrouwbaar bronmateriaal, waardoor de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegenereerde inhoud wordt verbeterd.
RAG Q/A-validatie
Tekstsamenvatting
Onze experts kunnen het hele gesprek of de lange dialoog samenvatten door beknopte en informatieve samenvattingen van grote hoeveelheden tekstgegevens in te voeren.
Tekstclassificatie
Het omvat het categoriseren van tekstdocumenten in vooraf gedefinieerde klassen op basis van hun inhoud. Onze experts analyseren en labelen teksten volgens specifieke onderwerpen, sentimenten of categorieën. Dit proces stelt AI-systemen in staat om tekstgebaseerde informatie automatisch te organiseren, filteren en routeren.
Veel voorkomende toepassingen zijn:
» Categorisering van inhoud (nieuws, sport, entertainment, enz.)
» Sentimentanalyse (positief, negatief, neutraal)
» Intentieclassificatie (Vraag, Bevel, Verklaring)
» Prioriteitssortering (Urgent, Belangrijk, Routine)
» Topic modellering (technologie, financiën, gezondheidszorg)
Relevantie van zoekopdrachten
De relevantie van zoekopdrachten beoordeelt hoe goed een document of stukje inhoud overeenkomt met een bepaalde zoekopdracht. Dit is van cruciaal belang voor zoekmachines en systemen voor het ophalen van informatie om ervoor te zorgen dat gebruikers de meest relevante en bruikbare resultaten voor hun zoekopdrachten ontvangen.
| Zoekopdracht | Webpagina | Relevantie Score |
| Beste wandelpaden in de buurt van Denver | Top 10 wandelroutes in Boulder, Colorado | 3 – enigszins relevant (aangezien Boulder in de buurt van Denver ligt, maar de pagina Denver niet specifiek vermeldt) |
| Vegetarische restaurants in San Francisco | De top 10 veganistische restaurants in de San Francisco Bay Area | 4 – zeer relevant (omdat veganistische restaurants een soort vegetarisch restaurant zijn en de lijst zich specifiek richt op de San Francisco Bay Area) |
Synthetische dialoogcreatie
Synthetic Dialogue Creation maakt gebruik van de kracht van generatieve AI om een revolutie teweeg te brengen in chatbot-interacties en callcentergesprekken. Door gebruik te maken van het vermogen van AI om zich te verdiepen in uitgebreide bronnen zoals producthandleidingen, technische documentatie en online discussies, zijn chatbots uitgerust om nauwkeurige en relevante antwoorden te bieden in een groot aantal scenario’s. Deze technologie transformeert de klantenondersteuning door uitgebreide hulp te bieden bij productvragen, het oplossen van problemen en het aangaan van natuurlijke, informele dialogen met gebruikers, waardoor de algehele klantervaring wordt verbeterd.
NL2Code
NL2Code (Natural Language to Code) omvat het genereren van programmeercode uit natuurlijke taalbeschrijvingen. Dit helpt zowel ontwikkelaars als niet-ontwikkelaars code te maken door simpelweg in duidelijke taal te beschrijven wat ze willen.
NL2SQL (SQL-generatie)
NL2SQL (Natural Language to SQL) omvat het omzetten van natuurlijke taalquery's in SQL-query's. Hierdoor kunnen gebruikers met databases communiceren in gewone taal, waardoor het ophalen van gegevens toegankelijker wordt voor degenen die mogelijk niet bekend zijn met de SQL-syntaxis.
Op redenering gebaseerde vraag
Een op redenering gebaseerde vraag vereist logisch denken en deductie om tot een antwoord te komen. Deze vragen hebben vaak betrekking op scenario's of problemen die moeten worden geanalyseerd en opgelost met behulp van redeneervaardigheden.
Negatieve/onveilige vraag
Bij een negatieve of onveilige vraag gaat het om inhoud die schadelijk, onethisch of ongepast kan zijn. Dergelijke vragen moeten met voorzichtigheid worden behandeld en vereisen doorgaans een antwoord dat onveilig gedrag ontmoedigt of veilige, ethische alternatieven biedt.
Meerkeuze vragen
Meerkeuzevragen zijn een vorm van beoordeling waarbij een vraag wordt gepresenteerd samen met verschillende mogelijke antwoorden. De respondent moet het juiste antwoord selecteren uit de aangeboden opties. Dit formaat wordt veel gebruikt bij onderwijstoetsen en enquêtes.
Waarom kiezen voor Shaip?
End-to-end-oplossingen
Uitgebreide dekking van alle stadia van de Gen AI-levenscyclus, waardoor verantwoordelijkheid en veiligheid worden gegarandeerd, van ethische datacuratie tot experimenten, evaluatie en monitoring.
Hybride workflows
Schaalbare gegevensgeneratie, experimenten en evaluatie via een mix van geautomatiseerde en menselijke processen, waarbij het MKB wordt ingezet om speciale randgevallen af te handelen.
Platform op ondernemingsniveau
Robuust testen en monitoren van AI-applicaties, inzetbaar in de cloud of on-premise. Naadloze integratie met bestaande workflows.