Shaip 생성 AI 플랫폼

키워드 쿼리 생성

키워드 쿼리 생성에는 주어진 텍스트에서 가장 관련성이 높고 중요한 단어나 문구를 추출하여 간결한 쿼리를 구성하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스는 텍스트의 핵심 내용과 의도를 효율적으로 요약하여 관련 정보를 보다 쉽게 ​​검색하거나 검색할 수 있도록 도와줍니다. 선택된 키워드는 일반적으로 원문의 본질을 포착하는 명사, 동사 또는 중요한 설명어입니다.

RAG 데이터 생성(검색-증강 생성)

RAG는 ​​정보 검색과 자연어 생성의 장점을 결합하여 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다. RAG에서 모델은 먼저 주어진 쿼리를 기반으로 대규모 데이터 세트에서 관련 문서나 구절을 검색합니다. 이렇게 검색된 텍스트는 필요한 컨텍스트를 제공합니다. 그런 다음 모델은 이 컨텍스트를 사용하여 일관되고 정확한 답변을 생성합니다. 이 방법을 사용하면 응답이 유익하고 신뢰할 수 있는 소스 자료에 기초하여 생성된 콘텐츠의 품질과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

RAG Q/A 검증

텍스트 분류

여기에는 텍스트 문서를 콘텐츠에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 것이 포함됩니다. 당사 전문가는 특정 주제, 감정 또는 범주에 따라 텍스트를 분석하고 레이블을 지정합니다. 이 프로세스를 통해 AI 시스템은 텍스트 기반 정보를 자동으로 구성, 필터링 및 라우팅할 수 있습니다.

일반적인 응용 분야는 다음과 같습니다.
» 콘텐츠 분류(뉴스, 스포츠, 엔터테인먼트 등)
» 감정 분석(긍정적, 부정적, 중립적)
» 의도 분류(질문, 명령, 진술)
» 우선순위 정렬(긴급, 중요, 일상)
» 주제 모델링(기술, 금융, 의료)

검색어 관련성

검색어 관련성은 문서나 콘텐츠가 특정 검색어와 얼마나 잘 일치하는지 평가합니다. 이는 검색 엔진 및 정보 검색 시스템에서 사용자가 쿼리에 대해 가장 관련성이 높고 유용한 결과를 받을 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.

NL2코드

NL2Code(Natural Language to Code)에는 자연어 설명에서 프로그래밍 코드를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이는 개발자와 비개발자 모두 자신이 원하는 것을 일반 언어로 설명하여 코드를 생성하는 데 도움이 됩니다.

NL2SQL(SQL 생성)

NL2SQL(Natural Language to SQL)에는 자연어 쿼리를 SQL 쿼리로 변환하는 작업이 포함됩니다. 이를 통해 사용자는 일반 언어를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용할 수 있으므로 SQL 구문에 익숙하지 않은 사용자도 데이터 검색에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

추론 기반 질문

추론 기반 질문에는 답변에 도달하기 위해 논리적 사고와 추론이 필요합니다. 이러한 질문에는 추론 기술을 사용하여 분석하고 해결해야 하는 시나리오나 문제가 포함되는 경우가 많습니다.

부정적/안전하지 않은 질문

부정적이거나 안전하지 않은 질문에는 해롭거나 비윤리적이거나 부적절할 수 있는 콘텐츠가 포함됩니다. 이러한 질문은 주의해서 처리해야 하며 일반적으로 불안전한 행동을 억제하거나 안전하고 윤리적인 대안을 제공하는 응답이 필요합니다.

다중 선택 질문

객관식 질문은 여러 가능한 답변과 함께 질문이 제시되는 평가 유형입니다. 응답자는 제공된 옵션에서 정답을 선택해야 합니다. 이 형식은 교육 테스트 및 설문 조사에 널리 사용됩니다.