Plateforme d'IA générative Shaip
Assurez-vous que votre IA générative est responsable et sûre
Cycle de vie du développement LLM
Génération de données
Des données de haute qualité, diversifiées et éthiques pour chaque étape de votre cycle de vie de développement : formation, évaluation, mise au point et tests.
Plateforme de données IA robuste
La plateforme de données Shaip est conçue pour générer des données de qualité, diversifiées et éthiques pour l'entraînement, le perfectionnement et l'évaluation des modèles d'IA. Elle vous permet de collecter, transcrire et annoter du texte, de l'audio, des images et des vidéos pour diverses applications, notamment l'IA générative, l'IA conversationnelle, la vision par ordinateur et l'IA médicale. Avec Shaip, vous garantissez que vos modèles d'IA reposent sur des données fiables et issues de sources éthiques, favorisant ainsi l'innovation et la précision.
Expérimentation
Expérimentez avec diverses invites et modèles, en sélectionnant le meilleur en fonction des mesures d'évaluation.
Évaluation
Évaluez l'ensemble de votre pipeline avec un hybride d'évaluation automatisée et humaine à travers des mesures d'évaluation étendues pour divers cas d'utilisation.
Observabilité
Observez vos systèmes d'IA générative en production en temps réel, en détectant de manière proactive les problèmes de qualité et de sécurité tout en effectuant une analyse des causes profondes.
Cas d'utilisation de l'IA générative
Paires de questions et réponses
Créez des paires questions-réponses en lisant attentivement des documents volumineux (manuels de produits, documents techniques, forums et avis en ligne, documents réglementaires de l'industrie) pour permettre aux entreprises de développer la Gen AI en extrayant les informations pertinentes d'un vaste corpus. Nos experts créent des paires de questions-réponses de haute qualité telles que :
» Paires de questions et réponses avec plusieurs réponses
» Création de questions de surface (Extraction directe des données à partir du texte de référence)
» Créer des questions de niveau approfondi (corréler avec des faits et des idées non donnés dans le texte de référence)
» Création de requêtes à partir de tables
Création de requêtes de mots clés
La création de requêtes par mots clés consiste à extraire les mots ou expressions les plus pertinents et les plus significatifs d'un texte donné pour former une requête concise. Ce processus permet de résumer efficacement le contenu principal et l'intention du texte, facilitant ainsi la recherche ou la récupération d'informations associées. Les mots-clés sélectionnés sont généralement des noms, des verbes ou des descripteurs importants qui capturent l'essence du texte original.
Génération de données RAG (génération augmentée par récupération)
RAG combine les atouts de la recherche d’informations et de la génération de langage naturel pour produire des réponses précises et contextuellement pertinentes. Dans RAG, le modèle récupère d'abord les documents ou passages pertinents d'un grand ensemble de données en fonction d'une requête donnée. Ces textes récupérés fournissent le contexte nécessaire. Le modèle utilise ensuite ce contexte pour générer une réponse cohérente et précise. Cette méthode garantit que les réponses sont à la fois informatives et fondées sur des sources fiables, améliorant ainsi la qualité et la précision du contenu généré.
Validation questions/réponses RAG
Synthèse de texte
Nos experts peuvent résumer toute la conversation ou un long dialogue en saisissant des résumés concis et informatifs de gros volumes de données textuelles.
Classification du texte
Il s'agit de classer les documents texte en classes prédéfinies en fonction de leur contenu. Nos experts analysent et classent les textes selon des thèmes, des sentiments ou des catégories spécifiques. Ce processus permet aux systèmes d'IA d'organiser, de filtrer et d'acheminer automatiquement les informations textuelles.
Les applications courantes incluent:
» Catégorisation du contenu (actualités, sports, divertissement, etc.)
» Analyse des sentiments (positif, négatif, neutre)
» Classification des intentions (question, commande, déclaration)
» Tri prioritaire (Urgent, Important, Routine)
» Modélisation thématique (technologie, finance, santé)
Pertinence de la requête de recherche
La pertinence des requêtes de recherche évalue dans quelle mesure un document ou un élément de contenu correspond à une requête de recherche donnée. Ceci est crucial pour les moteurs de recherche et les systèmes de recherche d’informations afin de garantir que les utilisateurs reçoivent les résultats les plus pertinents et les plus utiles pour leurs requêtes.
| Requête de recherche | Page web | Score de pertinence |
| Meilleurs randonnées près de Denver | Les 10 meilleurs sentiers de randonnée à Boulder, Colorado | 3 – quelque peu pertinent (puisque Boulder est près de Denver mais la page ne mentionne pas spécifiquement Denver) |
| Restaurants végétariens à San Francisco | Les 10 meilleurs restaurants végétaliens de la région de la baie de San Francisco | 4 – très pertinent (car les restaurants végétaliens sont un type de restaurant végétarien et la liste se concentre spécifiquement sur la région de la baie de San Francisco) |
Création de dialogues synthétiques
La création de dialogues synthétiques exploite la puissance de l’IA générative pour révolutionner les interactions des chatbots et les conversations des centres d’appels. En tirant parti de la capacité de l’IA à exploiter de nombreuses ressources telles que les manuels de produits, la documentation technique et les discussions en ligne, les chatbots sont équipés pour offrir des réponses précises et pertinentes dans une myriade de scénarios. Cette technologie transforme le support client en fournissant une assistance complète pour les demandes de produits, le dépannage et l'engagement dans des dialogues naturels et informels avec les utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience client globale.
Code NL2
NL2Code (Natural Language to Code) consiste à générer du code de programmation à partir de descriptions en langage naturel. Cela aide les développeurs et les non-développeurs à créer du code en décrivant simplement ce qu'ils veulent dans un langage simple.
NL2SQL (génération SQL)
NL2SQL (Natural Language to SQL) consiste à convertir des requêtes en langage naturel en requêtes SQL. Cela permet aux utilisateurs d'interagir avec les bases de données en utilisant un langage simple, rendant la récupération de données plus accessible à ceux qui ne sont pas familiers avec la syntaxe SQL.
Question basée sur le raisonnement
Une question basée sur le raisonnement nécessite une réflexion logique et une déduction pour parvenir à une réponse. Ces questions impliquent souvent des scénarios ou des problèmes qui doivent être analysés et résolus en utilisant des capacités de raisonnement.
Question négative/dangereuse
Une question négative ou dangereuse implique un contenu qui pourrait être préjudiciable, contraire à l'éthique ou inapproprié. De telles questions doivent être traitées avec prudence et nécessitent généralement une réponse qui décourage les comportements dangereux ou propose des alternatives sûres et éthiques.
Questions à choix multiple
Les questions à choix multiples sont un type d'évaluation dans lequel une question est présentée avec plusieurs réponses possibles. Le répondant doit sélectionner la bonne réponse parmi les options proposées. Ce format est largement utilisé dans les tests et enquêtes pédagogiques.
Pourquoi choisir Shaip ?
Solutions de bout en bout
Couverture complète de toutes les étapes du cycle de vie de la génération IA, garantissant la responsabilité et la sécurité, depuis la conservation éthique des données jusqu'à l'expérimentation, l'évaluation et la surveillance.
Flux de travail hybrides
Génération, expérimentation et évaluation de données évolutives grâce à un mélange de processus automatisés et humains, tirant parti des PME pour gérer des cas extrêmes particuliers.
Plateforme de niveau entreprise
Tests et surveillance robustes des applications d'IA, déployables dans le cloud ou sur site. S'intègre parfaitement aux flux de travail existants.