Shaip 생성 AI 플랫폼
Generative AI가 책임감 있고 안전한지 확인하세요.
LLM 개발 수명주기
데이터 생성
교육, 평가, 미세 조정, 테스트 등 개발 수명 주기의 모든 단계에 대한 고품질의 다양하고 윤리적인 데이터입니다.
강력한 AI 데이터 플랫폼
Shaip Data Platform은 AI 모델의 교육, 미세 조정 및 평가를 위한 품질, 다양하고 윤리적인 데이터를 소싱하도록 설계되었습니다. 생성 AI, 대화형 AI, 컴퓨터 비전, 헬스케어 AI 등 다양한 애플리케이션을 위한 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오를 수집하고, 기록하고, 주석을 달 수 있습니다. Shaip을 사용하면 AI 모델이 기반으로 구축되었는지 확인할 수 있습니다. 신뢰할 수 있고 윤리적으로 확보된 데이터의 기반으로 혁신과 정확성을 주도합니다.
실험
다양한 프롬프트와 모델을 실험하고 평가 지표를 기반으로 최상의 모델을 선택하세요.
평가
다양한 사용 사례에 대한 광범위한 평가 지표를 통해 자동화된 평가와 인적 평가를 혼합하여 전체 파이프라인을 평가합니다.
관찰 성
실시간 생산에서 생성 AI 시스템을 관찰하여 근본 원인 분석을 추진하는 동시에 품질 및 안전 문제를 사전에 감지합니다.
생성 AI 사용 사례
질문 및 답변 쌍
기업이 대규모 코퍼스에서 관련 정보를 추출하여 Gen AI를 개발할 수 있도록 대용량 문서(제품 매뉴얼, 기술 문서, 온라인 포럼 및 리뷰, 산업 규제 문서)를 철저하게 읽고 질문-답변 쌍을 만듭니다. 우리 전문가들은 다음과 같은 고품질 Q&A 쌍을 만듭니다.
» 여러 답변이 포함된 Q&A 쌍
» 표면 수준의 질문 생성(참조 텍스트에서 직접 데이터 추출)
» 깊이 있는 질문 만들기(참조 텍스트에 제공되지 않은 사실 및 통찰력과 연관)
» 테이블에서 쿼리 생성
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 요약
당사의 전문가는 대량의 텍스트 데이터에 대한 간결하고 유익한 요약을 입력하여 전체 대화 또는 긴 대화를 요약할 수 있습니다.
텍스트 분류
당사의 전문가는 대량의 텍스트 데이터에 대한 간결하고 유익한 요약을 입력하여 전체 대화 또는 긴 대화를 요약할 수 있습니다.
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.
| 검색어 | 웹 페이지 | 관련성 점수 |
| 덴버 근처 최고의 하이킹 코스 | 콜로라도 볼더의 톱 10 하이킹 트레일 | 3 – 어느 정도 관련됨 (Boulder는 Denver 근처에 있지만 페이지에는 Denver가 구체적으로 언급되어 있지 않기 때문에) |
| 샌프란시스코의 채식 레스토랑 | 샌프란시스코 베이 지역 최고의 비건 레스토랑 10곳 | 4 – 매우 관련성 있음 (비건 레스토랑은 일종의 채식 레스토랑이고 목록은 특히 샌프란시스코 베이 지역에 초점을 맞추고 있기 때문입니다) |
합성 대화 생성
Synthetic Dialogue Creation은 Generative AI의 힘을 활용하여 챗봇 상호 작용과 콜센터 대화를 혁신합니다. 제품 매뉴얼, 기술 문서, 온라인 토론과 같은 광범위한 리소스를 조사하는 AI의 역량을 활용함으로써 챗봇은 수많은 시나리오에서 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있습니다. 이 기술은 제품 문의, 문제 해결, 사용자와의 자연스럽고 일상적인 대화에 대한 포괄적인 지원을 제공함으로써 전반적인 고객 경험을 향상함으로써 고객 지원을 변화시키고 있습니다.
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.
샤이프를 선택하는 이유는 무엇인가요?
엔드 투 엔드 솔루션
Gen AI 라이프사이클의 모든 단계를 포괄적으로 다루며 윤리적 데이터 큐레이션부터 실험, 평가, 모니터링까지 책임과 안전을 보장합니다.
하이브리드 워크플로우
자동화된 프로세스와 인간 프로세스의 혼합을 통해 확장 가능한 데이터 생성, 실험 및 평가를 수행하고 중소기업을 활용하여 특별한 경우를 처리합니다.
엔터프라이즈급 플랫폼
클라우드 또는 온프레미스에 배포 가능한 AI 애플리케이션의 강력한 테스트 및 모니터링. 기존 워크플로우와 원활하게 통합됩니다.