Shaip 生成式人工智能平台
确保你的生成式人工智能是负责任且安全的
LLM发展生命周期
数据生成
适用于开发生命周期每个阶段的高质量、多样化且合乎道德的数据：培训、评估、微调和测试。
强大的AI数据平台
Shaip 数据平台旨在获取高质量、多样化且合乎道德的数据，用于训练、微调和评估 AI 模型。它允许您收集、转录和注释文本、音频、图像和视频，用于各种应用，包括生成式 AI、对话式 AI、计算机视觉和医疗保健 AI。借助 Shaip，您可以确保您的 AI 模型建立在可靠且合乎道德的数据基础之上，从而推动创新和准确性。
实验
尝试各种提示和模型，根据评估指标选择最佳的。
评价
通过针对不同用例的广泛评估指标，结合自动评估和人工评估来评估整个管道。
可观察性
实时观察您的生成式 AI 系统，主动检测质量和安全问题，同时推动根本原因分析。
生成式 AI 用例
问答对
通过彻底阅读大型文档（产品手册、技术文档、在线论坛和评论、行业监管文档）来创建问答对，使公司能够通过从大型语料库中提取相关信息来开发 Gen AI。我们的专家创建高质量的问答对，例如：
» 具有多个答案的问答对
» 创建表面问题（从参考文本中直接提取数据）
» 创建深层次的问题（与参考文本中未给出的事实和见解相关）
» 从表创建查询
关键字查询创建
关键字查询创建涉及从给定文本中提取最相关且最重要的单词或短语以形成简洁的查询。此过程有助于有效地总结文本的核心内容和意图，从而更轻松地搜索或检索相关信息。所选的关键词通常是名词、动词或捕捉原文本质的重要描述符。
RAG数据生成（检索增强生成）
RAG 结合了信息检索和自然语言生成的优势，可以生成准确且与上下文相关的响应。在 RAG 中，模型首先根据给定的查询从大型数据集中检索相关文档或段落。这些检索到的文本提供了必要的上下文。然后，该模型使用此上下文来生成连贯且准确的答案。此方法可确保回复内容丰富且基于可靠的源材料，从而提高生成内容的质量和准确性。
RAG 问答验证
文字摘要
我们的专家可以通过输入大量文本数据的简明扼要的摘要来总结整个对话或长对话。
文字分类
我们的专家可以通过输入大量文本数据的简明扼要的摘要来总结整个对话或长对话。
搜索查询相关性
搜索查询相关性评估文档或内容与给定搜索查询的匹配程度。这对于搜索引擎和信息检索系统至关重要，可确保用户获得与查询最相关且最有用的结果。
| 搜索查询 | 网页 | 相关分数 |
| 丹佛附近最好的徒步路线 | 科罗拉多州博尔德 10 佳徒步路径 | 3 – 有点相关 （因为博尔德靠近丹佛，但页面上没有具体提到丹佛） |
| 旧金山的素食餐厅 | 旧金山湾区十大素食餐厅 | 4 – 非常相关 （因为素食餐厅是一种素食餐厅，并且该名单专门关注旧金山湾区） |
综合对话创建
综合对话创建利用生成式人工智能的力量彻底改变聊天机器人交互和呼叫中心对话。通过利用人工智能深入研究产品手册、技术文档和在线讨论等广泛资源的能力，聊天机器人能够在多种场景中提供精确且相关的响应。该技术正在改变客户支持，为产品查询、故障排除提供全面帮助，并与用户进行自然、随意的对话，从而增强整体客户体验。
NL2代码
NL2Code（自然语言到代码）涉及从自然语言描述生成编程代码。这可以帮助开发人员和非开发人员通过用通俗易懂的语言描述他们想要的内容来创建代码。
NL2SQL（SQL 生成）
NL2SQL（自然语言到 SQL）涉及将自然语言查询转换为 SQL 查询。这允许用户使用简单的语言与数据库交互，使那些可能不熟悉 SQL 语法的人更容易访问数据检索。
基于推理的问题
基于推理的问题需要逻辑思维和演绎才能得出答案。这些问题通常涉及需要使用推理技能进行分析和解决的场景或问题。
否定/不安全的问题
负面或不安全的问题涉及可能有害、不道德或不适当的内容。此类问题应谨慎处理，通常需要采取阻止不安全行为或提供安全、合乎道德的替代方案的回应。
多项选择题
多项选择题是一种评估类型，其中的问题与多个可能的答案一起呈现。受访者必须从提供的选项中选择正确的答案。这种格式广泛用于教育测试和调查。
为什么选择赛普？
端到端解决方案
全面覆盖 Gen AI 生命周期的所有阶段，确保从道德数据管理到实验、评估和监控的责任和安全。
混合工作流程
通过自动化和人工流程的结合，可扩展的数据生成、实验和评估，利用中小企业来处理特殊的边缘情况。
企业级平台
对 AI 应用程序进行稳健的测试和监控，可部署在云端或本地。与现有工作流程无缝集成。