منصة Shaip التوليدية للذكاء الاصطناعي
تأكد من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بك مسؤول وآمن
دورة حياة تطوير LLM
توليد البيانات
بيانات عالية الجودة ومتنوعة وأخلاقية لكل مرحلة من مراحل دورة حياة التطوير لديك: التدريب والتقييم والضبط الدقيق والاختبار.
منصة بيانات قوية للذكاء الاصطناعي
تم تصميم Shaip Data Platform للحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة وأخلاقية للتدريب والضبط الدقيق وتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي. فهو يسمح لك بجمع ونسخ وتعليق النصوص والصوت والصور والفيديو لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي للمحادثة ورؤية الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. مع Shaip، يمكنك التأكد من أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مبنية على أساس من البيانات الموثوقة والتي يتم الحصول عليها من مصادر أخلاقية، مما يؤدي إلى الابتكار والدقة.
تجريب
قم بتجربة المطالبات والنماذج المختلفة، واختيار الأفضل بناءً على مقاييس التقييم.
التقييم
قم بتقييم المسار بأكمله من خلال مزيج من التقييم الآلي والبشري عبر مقاييس التقييم الموسعة لحالات الاستخدام المتنوعة.
قابلية الملاحظة
راقب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية لديك أثناء الإنتاج في الوقت الفعلي، واكتشف مشكلات الجودة والسلامة بشكل استباقي أثناء إجراء تحليل الأسباب الجذرية.
حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدية
سؤال وجواب أزواج
قم بإنشاء أزواج من الأسئلة والأجوبة من خلال قراءة المستندات الكبيرة بدقة (أدلة المنتجات، والمستندات الفنية، والمنتديات والمراجعات عبر الإنترنت، والوثائق التنظيمية للصناعة) لتمكين الشركات من تطوير الذكاء الاصطناعي العام من خلال استخراج المعلومات ذات الصلة من مجموعة كبيرة. يقوم خبراؤنا بإنشاء أزواج أسئلة وأجوبة عالية الجودة مثل:
»أزواج أسئلة وأجوبة مع إجابات متعددة
» إنشاء أسئلة على مستوى السطح (استخراج البيانات مباشرة من النص المرجعي)
»إنشاء أسئلة ذات مستوى عميق (ارتبط بالحقائق والرؤى غير الواردة في النص المرجعي)
»إنشاء الاستعلام من الجداول
إنشاء استعلام الكلمات الرئيسية
يتضمن إنشاء استعلام الكلمات الرئيسية استخراج الكلمات أو العبارات الأكثر صلة وأهمية من نص معين لتشكيل استعلام موجز. تساعد هذه العملية في تلخيص المحتوى الأساسي والهدف من النص بكفاءة، مما يسهل البحث عن المعلومات ذات الصلة أو استرجاعها. عادةً ما تكون الكلمات الرئيسية المحددة عبارة عن أسماء أو أفعال أو أوصاف مهمة توضح جوهر النص الأصلي.
إنشاء بيانات RAG (إنشاء الاسترجاع المعزز)
يجمع RAG بين نقاط القوة في استرجاع المعلومات وتوليد اللغة الطبيعية لإنتاج استجابات دقيقة وذات صلة بالسياق. في RAG، يقوم النموذج أولاً باسترداد المستندات أو المقاطع ذات الصلة من مجموعة بيانات كبيرة بناءً على استعلام معين. توفر هذه النصوص المستردة السياق اللازم. ثم يستخدم النموذج هذا السياق لتوليد إجابة متماسكة ودقيقة. تضمن هذه الطريقة أن تكون الإجابات غنية بالمعلومات ومرتكزة على مواد مصدرية موثوقة، مما يؤدي إلى تحسين جودة ودقة المحتوى الذي تم إنشاؤه.
التحقق من صحة سؤال وجواب RAG
تلخيص النص
يمكن لخبرائنا تلخيص المحادثة بأكملها أو الحوار الطويل عن طريق إدخال ملخصات موجزة وغنية بالمعلومات لكميات كبيرة من البيانات النصية.
تصنيف النص
يمكن لخبرائنا تلخيص المحادثة بأكملها أو الحوار الطويل عن طريق إدخال ملخصات موجزة وغنية بالمعلومات لكميات كبيرة من البيانات النصية.
صلة استعلام البحث
تعمل صلة استعلام البحث على تقييم مدى تطابق مستند أو جزء من المحتوى مع استعلام بحث معين. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لمحركات البحث وأنظمة استرجاع المعلومات لضمان حصول المستخدمين على النتائج الأكثر صلة وإفادة لاستفساراتهم.
استعلام بحث | صفحة ويب | نقاط الصلة |
أفضل مسارات المشي لمسافات طويلة بالقرب من دنفر | أفضل 10 مسارات للتنزه سيرًا على الأقدام في بولدر، كولورادو | 3- ذات صلة إلى حد ما (نظرًا لأن بولدر قريبة من دنفر لكن الصفحة لا تذكر دنفر على وجه التحديد) |
مطاعم نباتية في سان فرانسيسكو | أفضل 10 مطاعم نباتية في منطقة خليج سان فرانسيسكو | 4- مناسب جدًا (لأن المطاعم النباتية هي نوع من المطاعم النباتية، والقائمة تركز بشكل خاص على منطقة خليج سان فرانسيسكو) |
خلق الحوار الاصطناعي
يعمل إنشاء الحوار الاصطناعي على تسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لإحداث ثورة في تفاعلات chatbot ومحادثات مركز الاتصال. ومن خلال الاستفادة من قدرة الذكاء الاصطناعي على التعمق في موارد واسعة النطاق مثل أدلة المنتجات والوثائق الفنية والمناقشات عبر الإنترنت، أصبحت روبوتات الدردشة مجهزة لتقديم استجابات دقيقة وذات صلة عبر عدد لا يحصى من السيناريوهات. تعمل هذه التقنية على إحداث تحول في دعم العملاء من خلال توفير مساعدة شاملة للاستفسارات عن المنتج، واستكشاف المشكلات وإصلاحها، والمشاركة في حوارات طبيعية وغير رسمية مع المستخدمين، وبالتالي تعزيز تجربة العملاء الشاملة.
NL2Code
يتضمن NL2Code (تحويل اللغة الطبيعية إلى كود) إنشاء كود برمجة من أوصاف اللغة الطبيعية. وهذا يساعد المطورين وغير المطورين على حد سواء على إنشاء التعليمات البرمجية ببساطة عن طريق وصف ما يريدون بلغة واضحة.
NL2SQL (جيل SQL)
يتضمن NL2SQL (اللغة الطبيعية إلى SQL) تحويل استعلامات اللغة الطبيعية إلى استعلامات SQL. يتيح ذلك للمستخدمين التفاعل مع قواعد البيانات باستخدام لغة بسيطة، مما يجعل استرجاع البيانات أكثر سهولة لأولئك الذين قد لا يكونون على دراية ببناء جملة SQL.
السؤال القائم على المنطق
يتطلب السؤال المبني على المنطق تفكيرًا منطقيًا واستنباطًا للوصول إلى إجابة. غالبًا ما تتضمن هذه الأسئلة سيناريوهات أو مشكلات تحتاج إلى تحليل وحل باستخدام مهارات التفكير.
سؤال سلبي/غير آمن
يتضمن السؤال السلبي أو غير الآمن محتوى قد يكون ضارًا أو غير أخلاقي أو غير مناسب. يجب التعامل مع مثل هذه الأسئلة بحذر وتتطلب عادةً استجابة لا تشجع السلوك غير الآمن أو توفر بدائل أخلاقية آمنة.
أسئلة متعددة الخيارات
أسئلة الاختيار من متعدد هي نوع من التقييم حيث يتم تقديم سؤال مع العديد من الإجابات المحتملة. يجب على المستجيب اختيار الإجابة الصحيحة من الخيارات المتاحة. يُستخدم هذا التنسيق على نطاق واسع في الاختبارات والاستبيانات التعليمية.
لماذا تختار شايب؟
حلول شاملة
تغطية شاملة لجميع مراحل دورة حياة Gen AI، مما يضمن المسؤولية والسلامة بدءًا من معالجة البيانات الأخلاقية وحتى التجريب والتقييم والمراقبة.
سير العمل الهجين
توليد بيانات قابلة للتطوير وتجريبها وتقييمها من خلال مزيج من العمليات الآلية والبشرية، والاستفادة من الشركات الصغيرة والمتوسطة في التعامل مع حالات الحافة الخاصة.
منصة على مستوى المؤسسات
اختبار ومراقبة قويان لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، يمكن نشرها في السحابة أو محليًا. يتكامل بسلاسة مع سير العمل الحالي.