Plataforma de IA generativa Shaip
Asegúrese de que su IA generativa sea responsable y segura
Ciclo de vida de desarrollo de LLM
Generación de datos
Datos de alta calidad, diversos y éticos para cada etapa de su ciclo de vida de desarrollo: capacitación, evaluación, ajuste y pruebas.
Robusta plataforma de datos de IA
La Plataforma de Datos Shaip está diseñada para obtener datos de calidad, diversos y éticos para el entrenamiento, el ajuste y la evaluación de modelos de IA. Permite recopilar, transcribir y anotar texto, audio, imágenes y vídeo para diversas aplicaciones, como IA Generativa, IA Conversacional, Visión Artificial e IA Sanitaria. Con Shaip, garantiza que sus modelos de IA se basen en datos fiables y de origen ético, lo que impulsa la innovación y la precisión.
Experimentación
Experimente con varias indicaciones y modelos, seleccionando el mejor según las métricas de evaluación.
Evaluación
Evalúe todo su proceso con un híbrido de evaluación automatizada y humana a través de amplias métricas de evaluación para diversos casos de uso.
Observabilidad
Observe sus sistemas de IA generativa en producción en tiempo real, detectando proactivamente problemas de calidad y seguridad mientras impulsa el análisis de la causa raíz.
Casos de uso de IA generativa
Pares de preguntas y respuestas
Cree pares de preguntas y respuestas leyendo detenidamente documentos de gran tamaño (manuales de productos, documentos técnicos, foros y reseñas en línea, documentos reglamentarios de la industria) para permitir a las empresas desarrollar Gen AI extrayendo la información relevante de un corpus grande. Nuestros expertos crean pares de preguntas y respuestas de alta calidad, como:
» Pares de preguntas y respuestas con múltiples respuestas
» Creación de preguntas a nivel superficial (Extracción directa de datos del Texto de referencia)
» Crear preguntas de nivel profundo (Correlacionar con hechos e ideas que no se proporcionan en el texto de referencia)
» Creación de consultas a partir de tablas
Creación de consultas de palabras clave
La creación de consultas de palabras clave implica extraer las palabras o frases más relevantes y significativas de un texto determinado para formar una consulta concisa. Este proceso ayuda a resumir de manera eficiente el contenido principal y la intención del texto, lo que facilita la búsqueda o recuperación de información relacionada. Las palabras clave seleccionadas suelen ser sustantivos, verbos o descriptores importantes que capturan la esencia del texto original.
Generación de datos RAG (generación aumentada de recuperación)
RAG combina las fortalezas de la recuperación de información y la generación de lenguaje natural para producir respuestas precisas y contextualmente relevantes. En RAG, el modelo primero recupera documentos o pasajes relevantes de un gran conjunto de datos en función de una consulta determinada. Estos textos recuperados proporcionan el contexto necesario. Luego, el modelo utiliza este contexto para generar una respuesta coherente y precisa. Este método garantiza que las respuestas sean informativas y estén basadas en material fuente confiable, lo que mejora la calidad y precisión del contenido generado.
Validación de preguntas y respuestas de RAG
Resumen de texto
Nuestros expertos pueden resumir la conversación completa o un diálogo largo ingresando resúmenes concisos e informativos de grandes volúmenes de datos de texto.
Clasificación de texto
Implica categorizar documentos de texto en clases predefinidas según su contenido. Nuestros expertos analizan y etiquetan los textos según temas, opiniones o categorías específicas. Este proceso permite que los sistemas de IA organicen, filtren y dirijan automáticamente la información textual.
Las aplicaciones comunes incluyen:
» Categorización de contenidos (Noticias, Deportes, Entretenimiento, etc.)
» Análisis de sentimiento (positivo, negativo, neutral)
» Clasificación de intenciones (pregunta, orden, declaración)
» Ordenación por prioridad (Urgente, Importante, Rutinaria)
» Modelado de temas (Tecnología, Finanzas, Salud)
Relevancia de la consulta de búsqueda
La relevancia de la consulta de búsqueda evalúa qué tan bien un documento o contenido coincide con una consulta de búsqueda determinada. Esto es crucial para que los motores de búsqueda y los sistemas de recuperación de información garanticen que los usuarios reciban los resultados más relevantes y útiles para sus consultas.
| Consulta de busqueda | Webpage | Puntuación de relevancia |
| Las mejores rutas de senderismo cerca de Denver | Las 10 mejores rutas de senderismo en Boulder, Colorado | 3 – algo relevante (ya que Boulder está cerca de Denver pero la página no menciona Denver específicamente) |
| Restaurantes vegetarianos en San Francisco | Los 10 mejores restaurantes veganos en el área de la Bahía de San Francisco | 4 – muy relevante (porque los restaurantes veganos son un tipo de restaurante vegetariano y la lista se centra específicamente en el Área de la Bahía de San Francisco) |
Creación de diálogo sintético
Synthetic Dialogue Creation aprovecha el poder de la IA generativa para revolucionar las interacciones de los chatbots y las conversaciones en los centros de llamadas. Al aprovechar la capacidad de la IA para profundizar en amplios recursos, como manuales de productos, documentación técnica y debates en línea, los chatbots están equipados para ofrecer respuestas precisas y relevantes en una variedad de escenarios. Esta tecnología está transformando la atención al cliente al brindar asistencia integral para consultas sobre productos, resolución de problemas y participación en diálogos naturales e informales con los usuarios, mejorando así la experiencia general del cliente.
Código NL2
NL2Code (Natural Language to Code) implica generar código de programación a partir de descripciones en lenguaje natural. Esto ayuda tanto a los desarrolladores como a los no desarrolladores a crear código simplemente describiendo lo que quieren en un lenguaje sencillo.
NL2SQL (Generación SQL)
NL2SQL (Lenguaje Natural a SQL) implica convertir consultas de lenguaje natural en consultas SQL. Esto permite a los usuarios interactuar con bases de datos utilizando un lenguaje sencillo, lo que hace que la recuperación de datos sea más accesible para aquellos que no estén familiarizados con la sintaxis SQL.
Pregunta basada en el razonamiento
Una pregunta basada en el razonamiento requiere pensamiento lógico y deducción para llegar a una respuesta. Estas preguntas a menudo involucran escenarios o problemas que deben analizarse y resolverse utilizando habilidades de razonamiento.
Pregunta negativa/insegura
Una pregunta negativa o insegura implica contenido que podría ser dañino, poco ético o inapropiado. Estas preguntas deben abordarse con precaución y normalmente requieren una respuesta que desaliente el comportamiento inseguro o proporcione alternativas éticas y seguras.
Preguntas de respuestas múltiples
Las preguntas de opción múltiple son un tipo de evaluación en la que se presenta una pregunta junto con varias respuestas posibles. El encuestado debe seleccionar la respuesta correcta entre las opciones proporcionadas. Este formato se utiliza ampliamente en pruebas y encuestas educativas.
¿Por qué elegir Shaip?
Soluciones Integrales
Cobertura integral de todas las etapas del ciclo de vida de Gen AI, garantizando responsabilidad y seguridad desde la conservación ética de datos hasta la experimentación, evaluación y monitoreo.
Flujos de trabajo híbridos
Generación, experimentación y evaluación de datos escalables a través de una combinación de procesos humanos y automatizados, aprovechando las pymes para manejar casos extremos especiales.
Plataforma de nivel empresarial
Pruebas y monitoreo sólidos de aplicaciones de IA, implementables en la nube o en las instalaciones. Se integra perfectamente con los flujos de trabajo existentes.