Generative KI-Plattform von Shaip
Stellen Sie sicher, dass Ihre generative KI verantwortungsbewusst und sicher ist
LLM-Entwicklungslebenszyklus
Datengenerierung
Hochwertige, vielfältige und ethische Daten für jede Phase Ihres Entwicklungslebenszyklus: Schulung, Bewertung, Feinabstimmung und Tests.
Robuste KI-Datenplattform
Die Shaip Data Platform wurde für die Beschaffung hochwertiger, vielfältiger und ethischer Daten zum Trainieren, Optimieren und Bewerten von KI-Modellen entwickelt. Sie ermöglicht Ihnen das Sammeln, Transkribieren und Kommentieren von Text, Audio, Bildern und Videos für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter Generative KI, Konversations-KI, Computer Vision und Gesundheits-KI. Mit Shaip stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Modelle auf einer Grundlage zuverlässiger und ethisch einwandfreier Daten basieren und so Innovation und Genauigkeit fördern.
Experimentieren
Experimentieren Sie mit verschiedenen Eingabeaufforderungen und Modellen und wählen Sie anhand der Bewertungsmetriken das Beste aus.
Evaluierung
Bewerten Sie Ihre gesamte Pipeline mit einer Mischung aus automatisierter und menschlicher Bewertung anhand umfassender Bewertungsmetriken für verschiedene Anwendungsfälle.
Beobachtbarkeit
Beobachten Sie Ihre generativen KI-Systeme in der Echtzeitproduktion, erkennen Sie proaktiv Qualitäts- und Sicherheitsprobleme und treiben Sie gleichzeitig die Ursachenanalyse voran.
Generative KI-Anwendungsfälle
Frage- und Antwortpaare
Erstellen Sie Frage-Antwort-Paare, indem Sie große Dokumente (Produkthandbücher, technische Dokumente, Online-Foren und Rezensionen, Dokumente zu Branchenvorschriften) gründlich lesen, um Unternehmen die Entwicklung von Gen AI zu ermöglichen, indem sie die relevanten Informationen aus einem großen Korpus extrahieren. Unsere Experten erstellen hochwertige Q&A-Paare wie:
» Frage-und-Antwort-Paare mit mehreren Antworten
» Erstellung von Fragen auf Oberflächenebene (direkte Datenextraktion aus Referenztext)
» Erstellen Sie tiefgreifende Fragen (korrelieren Sie mit Fakten und Erkenntnissen, die nicht im Referenztext enthalten sind)
» Abfrageerstellung aus Tabellen
Erstellung von Keyword-Abfragen
Bei der Erstellung einer Schlüsselwortabfrage geht es darum, die relevantesten und bedeutendsten Wörter oder Phrasen aus einem bestimmten Text zu extrahieren, um eine prägnante Abfrage zu erstellen. Dieser Prozess hilft bei der effizienten Zusammenfassung des Kerninhalts und der Absicht des Textes und erleichtert so die Suche nach oder den Abruf verwandter Informationen. Bei den ausgewählten Schlüsselwörtern handelt es sich in der Regel um Substantive, Verben oder wichtige Deskriptoren, die die Essenz des Originaltextes erfassen.
RAG-Datengenerierung (Retrieval-Augmented Generation)
RAG kombiniert die Stärken des Informationsabrufs und der Generierung natürlicher Sprache, um genaue und kontextrelevante Antworten zu liefern. In RAG ruft das Modell basierend auf einer bestimmten Abfrage zunächst relevante Dokumente oder Passagen aus einem großen Datensatz ab. Diese abgerufenen Texte liefern den notwendigen Kontext. Das Modell nutzt dann diesen Kontext, um eine kohärente und genaue Antwort zu generieren. Diese Methode stellt sicher, dass die Antworten sowohl informativ sind als auch auf zuverlässigem Quellmaterial basieren, wodurch die Qualität und Genauigkeit der generierten Inhalte verbessert wird.
RAG Q/A-Validierung
Textzusammenfassung
Unsere Experten können das gesamte Gespräch oder einen längeren Dialog zusammenfassen, indem sie prägnante und informative Zusammenfassungen großer Mengen an Textdaten eingeben.
Textklassifizierung
Unsere Experten können das gesamte Gespräch oder einen längeren Dialog zusammenfassen, indem sie prägnante und informative Zusammenfassungen großer Mengen an Textdaten eingeben.
Relevanz der Suchanfrage
Die Suchanfragenrelevanz beurteilt, wie gut ein Dokument oder ein Inhalt mit einer bestimmten Suchanfrage übereinstimmt. Dies ist für Suchmaschinen und Informationsabrufsysteme von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Benutzer die relevantesten und nützlichsten Ergebnisse für ihre Suchanfragen erhalten.
| Suchanfrage | Webpage | Relevanz-Score |
| Beste Wanderwege in der Nähe von Denver | Die 10 besten Wanderwege in Boulder, Colorado | 3 – einigermaßen relevant (da Boulder in der Nähe von Denver liegt, Denver auf der Seite jedoch nicht ausdrücklich erwähnt wird) |
| Vegetarische Restaurants in San Francisco | Die 10 besten veganen Restaurants in der San Francisco Bay Area | 4 – sehr relevant (weil vegane Restaurants eine Art vegetarisches Restaurant sind und sich die Liste speziell auf die San Francisco Bay Area konzentriert) |
Erstellung synthetischer Dialoge
Synthetic Dialogue Creation nutzt die Leistungsfähigkeit der generativen KI, um Chatbot-Interaktionen und Callcenter-Gespräche zu revolutionieren. Durch die Nutzung der Fähigkeit der KI, sich mit umfangreichen Ressourcen wie Produkthandbüchern, technischer Dokumentation und Online-Diskussionen auseinanderzusetzen, sind Chatbots in der Lage, in einer Vielzahl von Szenarien präzise und relevante Antworten zu geben. Diese Technologie verändert den Kundensupport, indem sie umfassende Unterstützung bei Produktanfragen, bei der Fehlerbehebung und der Teilnahme an natürlichen, ungezwungenen Dialogen mit Benutzern bietet und so das gesamte Kundenerlebnis verbessert.
NL2Code
Bei NL2Code (Natural Language to Code) wird Programmiercode aus Beschreibungen in natürlicher Sprache generiert. Dies hilft Entwicklern und Nicht-Entwicklern gleichermaßen beim Erstellen von Code, indem sie einfach in einfacher Sprache beschreiben, was sie wollen.
NL2SQL (SQL-Generierung)
Bei NL2SQL (Natural Language to SQL) werden Abfragen in natürlicher Sprache in SQL-Abfragen umgewandelt. Dadurch können Benutzer in einfacher Sprache mit Datenbanken interagieren, wodurch der Datenabruf auch für diejenigen zugänglicher wird, die möglicherweise nicht mit der SQL-Syntax vertraut sind.
Begründungsbasierte Frage
Eine auf Argumenten basierende Frage erfordert logisches Denken und Schlussfolgerungen, um zu einer Antwort zu gelangen. Bei diesen Fragen handelt es sich häufig um Szenarien oder Probleme, die mithilfe von Denkfähigkeiten analysiert und gelöst werden müssen.
Negative/unsichere Frage
Bei einer negativen oder unsicheren Frage handelt es sich um Inhalte, die schädlich, unethisch oder unangemessen sein könnten. Solche Fragen sollten mit Vorsicht behandelt werden und erfordern in der Regel eine Antwort, die von unsicherem Verhalten abhält oder sichere, ethische Alternativen bietet.
Fragen mit mehreren Antworten
Multiple-Choice-Fragen sind eine Form der Beurteilung, bei der eine Frage zusammen mit mehreren möglichen Antworten gestellt wird. Der Befragte muss aus den bereitgestellten Optionen die richtige Antwort auswählen. Dieses Format wird häufig in Bildungstests und Umfragen verwendet.
Warum Shaip wählen?
End-to-End-Lösungen
Umfassende Abdeckung aller Phasen des Gen AI-Lebenszyklus, Gewährleistung von Verantwortung und Sicherheit von der ethischen Datenkuratierung bis hin zu Experimenten, Bewertung und Überwachung.
Hybride Arbeitsabläufe
Skalierbare Datengenerierung, -experimente und -auswertung durch eine Mischung aus automatisierten und menschlichen Prozessen unter Nutzung von KMU zur Bearbeitung spezieller Randfälle.
Plattform der Enterprise-Klasse
Robustes Testen und Überwachen von KI-Anwendungen, einsetzbar in der Cloud oder vor Ort. Lässt sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren.