Piattaforma di intelligenza artificiale generativa Shaip
Assicurati che la tua IA generativa sia responsabile e sicura
Ciclo di vita dello sviluppo LLM
Generazione di dati
Dati di alta qualità, diversificati ed etici per ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo: formazione, valutazione, messa a punto e test.
Robusta piattaforma dati AI
Shaip Data Platform è progettata per l'acquisizione di dati di qualità, diversificati ed etici per la formazione, la messa a punto e la valutazione dei modelli di intelligenza artificiale. Ti consente di raccogliere, trascrivere e annotare testo, audio, immagini e video per una varietà di applicazioni, tra cui l'intelligenza artificiale generativa, l'intelligenza artificiale conversazionale, la visione artificiale e l'intelligenza artificiale sanitaria. Con Shaip, ti assicuri che i tuoi modelli di intelligenza artificiale siano basati su una base di dati affidabili e di provenienza etica, che guida l’innovazione e l’accuratezza.
Sperimentazione
Sperimenta vari suggerimenti e modelli, selezionando il migliore in base alle metriche di valutazione.
Valutazione
Valuta l'intera pipeline con un ibrido di valutazione automatizzata e umana attraverso ampi parametri di valutazione per diversi casi d'uso.
osservabilità
Osserva i tuoi sistemi di intelligenza artificiale generativa nella produzione in tempo reale, rilevando in modo proattivo i problemi di qualità e sicurezza e conducendo al contempo l'analisi delle cause principali.
Casi d'uso dell'IA generativa
Coppie di domande e risposte
Crea coppie domanda-risposta leggendo attentamente documenti di grandi dimensioni (manuali di prodotto, documenti tecnici, forum e recensioni online, documenti normativi di settore) per consentire alle aziende di sviluppare la Gen AI estraendo le informazioni rilevanti da un ampio corpus. I nostri esperti creano coppie di domande e risposte di alta qualità come:
» Domande e risposte sono abbinate a risposte multiple
» Creazione di domande a livello superficiale (estrazione diretta dei dati dal testo di riferimento)
» Creare domande di livello approfondito (correlare con fatti e approfondimenti non forniti nel testo di riferimento)
» Creazione di query da tabelle
Creazione di query per parole chiave
La creazione di query per parole chiave implica l'estrazione delle parole o frasi più pertinenti e significative da un determinato testo per formare una query concisa. Questo processo aiuta a riassumere in modo efficiente il contenuto principale e l'intento del testo, facilitando la ricerca o il recupero delle informazioni correlate. Le parole chiave selezionate sono solitamente sostantivi, verbi o descrittori importanti che catturano l'essenza del testo originale.
Generazione di dati RAG (generazione aumentata di recupero)
RAG combina i punti di forza del recupero delle informazioni e della generazione del linguaggio naturale per produrre risposte accurate e contestualmente rilevanti. In RAG, il modello recupera innanzitutto documenti o passaggi rilevanti da un ampio set di dati sulla base di una determinata query. Questi testi recuperati forniscono il contesto necessario. Il modello utilizza quindi questo contesto per generare una risposta coerente e accurata. Questo metodo garantisce che le risposte siano informative e basate su materiale di partenza affidabile, migliorando la qualità e l'accuratezza del contenuto generato.
Convalida domande/risposte RAG
Riepilogo del testo
I nostri esperti possono riassumere l'intera conversazione o il lungo dialogo inserendo riassunti concisi e informativi di grandi volumi di dati di testo.
Classificazione del testo
I nostri esperti possono riassumere l'intera conversazione o il lungo dialogo inserendo riassunti concisi e informativi di grandi volumi di dati di testo.
Pertinenza della query di ricerca
La pertinenza della query di ricerca valuta quanto bene un documento o un contenuto corrisponde a una determinata query di ricerca. Ciò è fondamentale per i motori di ricerca e i sistemi di recupero delle informazioni per garantire che gli utenti ricevano i risultati più pertinenti e utili per le loro query.
| Query di ricerca | Pagina web | Punteggio di pertinenza |
| I migliori sentieri escursionistici vicino a Denver | I 10 migliori sentieri escursionistici a Boulder, in Colorado | 3 – alquanto rilevante (poiché Boulder è vicino a Denver ma la pagina non menziona Denver specificamente) |
| Ristoranti vegetariani a San Francisco | I 10 migliori ristoranti vegani nella zona della Baia di San Francisco | 4 – molto rilevante (perché i ristoranti vegani sono un tipo di ristorante vegetariano e l'elenco si concentra specificamente sulla zona della Baia di San Francisco) |
Creazione di dialoghi sintetici
La creazione di dialoghi sintetici sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale generativa per rivoluzionare le interazioni dei chatbot e le conversazioni dei call center. Sfruttando la capacità dell’intelligenza artificiale di approfondire risorse estese come manuali di prodotto, documentazione tecnica e discussioni online, i chatbot sono attrezzati per offrire risposte precise e pertinenti in una miriade di scenari. Questa tecnologia sta trasformando l’assistenza clienti fornendo un’assistenza completa per domande sui prodotti, risoluzione dei problemi e impegnandosi in dialoghi naturali e casuali con gli utenti, migliorando così l’esperienza complessiva del cliente.
Codice NL2
NL2Code (Natural Language to Code) prevede la generazione di codice di programmazione da descrizioni in linguaggio naturale. Ciò aiuta sia gli sviluppatori che i non sviluppatori a creare codice semplicemente descrivendo ciò che desiderano in un linguaggio semplice.
NL2SQL (generazione SQL)
NL2SQL (Natural Language to SQL) prevede la conversione delle query in linguaggio naturale in query SQL. Ciò consente agli utenti di interagire con i database utilizzando un linguaggio semplice, rendendo il recupero dei dati più accessibile a coloro che potrebbero non avere familiarità con la sintassi SQL.
Domanda basata sul ragionamento
Una domanda basata sul ragionamento richiede pensiero logico e deduzione per arrivare a una risposta. Queste domande spesso coinvolgono scenari o problemi che devono essere analizzati e risolti utilizzando capacità di ragionamento.
Domanda negativa/non sicura
Una domanda negativa o non sicura riguarda contenuti che potrebbero essere dannosi, non etici o inappropriati. Tali domande dovrebbero essere gestite con cautela e in genere richiedono una risposta che scoraggi comportamenti non sicuri o fornisca alternative sicure ed etiche.
Domande a scelta multipla
Le domande a scelta multipla sono un tipo di valutazione in cui viene presentata una domanda insieme a diverse possibili risposte. L'intervistato deve selezionare la risposta corretta tra le opzioni fornite. Questo formato è ampiamente utilizzato nei test e nei sondaggi didattici.
Perché scegliere Shaip?
Soluzioni end-to-end
Copertura completa di tutte le fasi del ciclo di vita della generazione AI, garantendo responsabilità e sicurezza dalla cura etica dei dati alla sperimentazione, valutazione e monitoraggio.
Flussi di lavoro ibridi
Generazione, sperimentazione e valutazione di dati scalabili attraverso una combinazione di processi automatizzati e umani, sfruttando le PMI per gestire casi limite speciali.
Piattaforma di livello aziendale
Test e monitoraggio efficaci delle applicazioni IA, distribuibili nel cloud o on-premise. Si integra perfettamente con i flussi di lavoro esistenti.