Shaip Generative AI ပလပ်ဖောင်း
သင်၏ Generative AI သည် တာဝန်ရှိပြီး ဘေးကင်းကြောင်း သေချာပါစေ။
LLM ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝသံသရာ
ဒေတာမျိုးဆက်
သင်၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝစက်ဝန်း၏ အဆင့်တိုင်းအတွက် အရည်အသွေးမြင့်၊ ကွဲပြားပြီး ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်- လေ့ကျင့်မှု၊ အကဲဖြတ်မှု၊ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း။
ခိုင်မာသော AI ဒေတာပလပ်ဖောင်း
Shaip Data Platform သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု၊ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် AI မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် အရည်အသွေး၊ မတူကွဲပြားသော၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာဒေတာများကို စုဆောင်းရန်အတွက် အင်ဂျင်နီယာချုပ်ဖြစ်သည်။ Generative AI၊ Conversational AI၊ Computer Vision နှင့် Healthcare AI အပါအဝင် Shaip အပါအဝင် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် စာသား၊ အသံ၊ ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို စုဆောင်း၊ မှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့် မှတ်သားထားရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ကျင့်ဝတ်အရ ရင်းမြစ်အချက်အလက်များ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်ပြီး ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် တိကျမှုကို မောင်းနှင်သည်။
လက်တွေ့
အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အကောင်းဆုံးကို ရွေးချယ်ကာ အမျိုးမျိုးသော အချက်များနှင့် မော်ဒယ်များဖြင့် စမ်းသပ်ပါ။
အကဲဖြတ်
ကွဲပြားသောအသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် ကျယ်ပြန့်များပြားသော အကဲဖြတ်တိုင်းတာမှုများတစ်လျှောက်တွင် သင့်ပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးကို အလိုအလျောက်နှင့် လူသားအကဲဖြတ်မှုပေါင်းစပ်မှုဖြင့် အကဲဖြတ်ပါ။
လေ့လာတွေ့ရှိချက်
အရင်းခံအကြောင်းရင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မောင်းနှင်နေစဉ် အရည်အသွေးနှင့် ဘေးကင်းရေးပြဿနာများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်းတွင် သင်၏မျိုးဆက်သစ် AI စနစ်များကို စောင့်ကြည့်လေ့လာပါ။
Generative AI အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
အမေးနှင့်အဖြေအတွဲများ
ကုမ္ပဏီများသည် သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် အများအပြားကို ထုတ်ယူခြင်းဖြင့် Gen AI ကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ကုမ္ပဏီများကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် ကြီးမားသော စာရွက်စာတမ်းများ (ထုတ်ကုန်လက်စွဲများ၊ နည်းပညာဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းများ၊ အွန်လိုင်းဖိုရမ်များနှင့် သုံးသပ်ချက်များ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းစာရွက်စာတမ်းများ) ကို သေချာဖတ်ရှုခြင်းဖြင့် မေးခွန်း-အဖြေအတွဲများကို ဖန်တီးပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျွမ်းကျင်သူများသည် အရည်အသွေးမြင့် အမေးအဖြေအတွဲများကို ဖန်တီးသည်-
» Q&A သည် အဖြေများစွာဖြင့် တွဲထားသည်။
» မျက်နှာပြင်အဆင့်မေးခွန်းများဖန်တီးခြင်း (ရည်ညွှန်းစာသားမှ တိုက်ရိုက်ဒေတာထုတ်ယူခြင်း)
» နက်နဲသောအဆင့်မေးခွန်းများဖန်တီးပါ (ကိုးကားချက်စာသားတွင် မဖော်ပြထားသော အချက်အလက်များနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများနှင့် ဆက်စပ်ပါ)
» ဇယားများမှ မေးခွန်းဖန်တီးခြင်း။
Keyword Query ဖန်တီးခြင်း။
သော့ချက်စာလုံး query ဖန်တီးမှုတွင် အတိုချုံးမေးမြန်းမှုတစ်ခုပြုလုပ်ရန်အတွက် ပေးထားသောစာသားတစ်ခုမှ အသက်ဆိုင်ဆုံးနှင့် အထင်ရှားဆုံးသော စကားလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများကို ထုတ်ယူခြင်းပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စာသား၏ အဓိကအကြောင်းအရာနှင့် ရည်ရွယ်ချက်ကို ထိရောက်စွာ အကျဉ်းချုံ့နိုင်စေပြီး ဆက်စပ်အချက်အလက်များကို ရှာဖွေရန် သို့မဟုတ် ပြန်လည်ရယူရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ရွေးချယ်ထားသောသော့ချက်စာလုံးများသည် အများအားဖြင့် နာမ်များ၊ ကြိယာများ သို့မဟုတ် မူရင်းစာသား၏ အနှစ်သာရကို ဖမ်းစားနိုင်သော အရေးကြီးသောဖော်ပြချက်များဖြစ်သည်။
RAG Data Generation (Retrieval-augmented Generation)
RAG သည် တိကျပြီး ဆက်စပ်မှုရှိသော တုံ့ပြန်မှုများကို ထုတ်ပေးရန်အတွက် အချက်အလက်ပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် သဘာဝဘာသာစကားထုတ်လုပ်ခြင်း၏ အားသာချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ RAG တွင်၊ မော်ဒယ်သည် ပေးထားသည့်မေးမြန်းချက်တစ်ခုအပေါ်အခြေခံ၍ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲတစ်ခုမှ သက်ဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများ သို့မဟုတ် စာပိုဒ်များကို ဦးစွာရယူသည်။ ဤပြန်ထုတ်ထားသော စာသားများသည် လိုအပ်သော အကြောင်းအရာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်သည် ပေါင်းစပ်ပြီး တိကျသော အဖြေတစ်ခု ဖန်တီးရန် ဤအကြောင်းအရာကို အသုံးပြုသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် တုံ့ပြန်မှုများသည် သတင်းအချက်အလတ်ဖြစ်ပြီး ထုတ်ပေးထားသော အကြောင်းအရာ၏ အရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေမည့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အရင်းအမြစ်အကြောင်းအရာတွင် အခြေခံထားကြောင်း သေချာစေသည်။
RAG အမေးအဖြေ အတည်ပြုခြင်း။
စာသားအကျဉ်းချုပ်
ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူများသည် စာသားဒေတာအမြောက်အမြား၏ အတိုချုံးပြီး အချက်အလက်အကျဉ်းချုပ်များကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် စကားဝိုင်းတစ်ခုလုံး သို့မဟုတ် ရှည်လျားသောဆွေးနွေးမှုတစ်ခုလုံးကို အကျဉ်းချုံးနိုင်သည်။
စာသားခွဲခြား
ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူများသည် စာသားဒေတာအမြောက်အမြား၏ အတိုချုံးပြီး အချက်အလက်အကျဉ်းချုပ်များကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် စကားဝိုင်းတစ်ခုလုံး သို့မဟုတ် ရှည်လျားသောဆွေးနွေးမှုတစ်ခုလုံးကို အကျဉ်းချုံးနိုင်သည်။
မေးမြန်းမှု ဆက်စပ်မှုကို ရှာဖွေပါ။
Search query သည် သက်ဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်း သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာအပိုင်းသည် ပေးထားသော ရှာဖွေမှုတစ်ခုနှင့် မည်မျှကိုက်ညီကြောင်း အကဲဖြတ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏မေးမြန်းချက်များအတွက် အသက်ဆိုင်ဆုံးနှင့် အသုံးဝင်ဆုံးရလဒ်များကို ရရှိကြောင်းသေချာစေရန်အတွက် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များနှင့် သတင်းအချက်အလက်ပြန်လည်ရယူသည့်စနစ်များအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ရှာဖွေမှု | ဝက်ဘ်စာမျက်နှာ | ဆက်စပ်မှုရမှတ် |
Denver အနီးရှိ အကောင်းဆုံး တောင်တက်လမ်းများ | ကော်လိုရာဒို၊ Boulder ရှိ ထိပ်တန်း တောင်တက်လမ်း ၁၀ ခု | 3 - အနည်းငယ်သက်ဆိုင်သည်။ (Boulder သည် Denver အနီးရှိသော်လည်း စာမျက်နှာသည် Denver ကို အထူးတလည်ဖော်ပြထားခြင်းမရှိပါ) |
ဆန်ဖရန်စစ္စကိုရှိ သက်သတ်လွတ်စားသောက်ဆိုင်များ | San Francisco Bay Area ရှိ ထိပ်တန်း Vegan စားသောက်ဆိုင် 10 ဆိုင် | 4 - အလွန်သက်ဆိုင်သည်။ (သက်သတ်လွတ်စားသောက်ဆိုင်များသည် သက်သတ်လွတ်စားသောက်ဆိုင်အမျိုးအစားဖြစ်သောကြောင့်၊ စာရင်းသည် ဆန်ဖရန်စစ္စကိုပင်လယ်အော်ဧရိယာကို အထူးအလေးထားသည်) |
Synthetic Dialogue ဖန်တီးခြင်း။
Synthetic Dialogue Creation သည် chatbot အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုနှင့် call center စကားပြောဆိုမှုများကို တော်လှန်ရန် Generative AI ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချသည်။ ထုတ်ကုန်လက်စွဲများ၊ နည်းပညာဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများနှင့် အွန်လိုင်းဆွေးနွေးမှုများကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောအရင်းအမြစ်များကို စူးစမ်းလေ့လာရန် AI ၏စွမ်းရည်ကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အခြေအနေများစွာတွင် တိကျပြီး သက်ဆိုင်ရာတုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် chatbot များကို တပ်ဆင်ထားပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် ထုတ်ကုန်စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများ၊ ပြဿနာများဖြေရှင်းခြင်းနှင့် အသုံးပြုသူများနှင့် သဘာဝကျသော ပေါ့ပေါ့ပါးပါး ဆွေးနွေးမှုများတွင် ပါဝင်ဆောင်ရွက်ခြင်းအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အကူအညီပေးခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူ၏ပံ့ပိုးမှုကို ပြောင်းလဲပေးကာ သုံးစွဲသူ၏အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
NL2Code
NL2Code (Natural Language to Code) တွင် သဘာဝဘာသာစကားဖော်ပြချက်များမှ ပရိုဂရမ်းမင်းကုဒ်ကို ထုတ်ပေးခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာမဟုတ်သူများ ၎င်းတို့လိုချင်သောအရာကို ရိုးရိုးဘာသာစကားဖြင့် ဖော်ပြခြင်းဖြင့် ကုဒ်ဖန်တီးရန် ကူညီပေးသည်။
NL2SQL (SQL မျိုးဆက်)
NL2SQL (Natural Language to SQL) တွင် သဘာဝဘာသာစကား queries များကို SQL queries အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများကို ရိုးရှင်းသောဘာသာစကားဖြင့် ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်စေပြီး SQL syntax နှင့် မရင်းနှီးသောသူများ ဒေတာပြန်လည်ရယူခြင်းကို ပိုမိုရရှိနိုင်စေသည်။
ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုအခြေခံမေးခွန်း
ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုအခြေခံမေးခွန်းတစ်ခုသည် အဖြေတစ်ခုရရှိရန် ယုတ္တိတွေးခေါ်မှုနှင့် ဖြတ်တောက်မှုလိုအပ်သည်။ ဤမေးခွန်းများသည် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းစွမ်းရည်ကို အသုံးပြု၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သော အဖြစ်အပျက်များ သို့မဟုတ် ပြဿနာများ ပါဝင်လေ့ရှိသည်။
အနုတ်လက္ခဏာ/မလုံခြုံသောမေးခွန်း
အပျက်သဘောဆောင်သော သို့မဟုတ် မလုံခြုံသောမေးခွန်းတစ်ခုတွင် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သော၊ ကျင့်ဝတ်သိက္ခာမဲ့ သို့မဟုတ် မသင့်လျော်သော အကြောင်းအရာများ ပါဝင်ပါသည်။ ထိုသို့သောမေးခွန်းများကို သတိဖြင့်ကိုင်တွယ်သင့်ပြီး ပုံမှန်အားဖြင့် မလုံခြုံသောအပြုအမူများကို တွန်းအားပေးသည့် သို့မဟုတ် ဘေးကင်းပြီး ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အခြားရွေးချယ်စရာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် တုံ့ပြန်မှုတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။
မျိုးစုံရွေးချယ်မှုမေးခွန်းများ
ရွေးချယ်စရာမေးခွန်းများစွာသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အဖြေများစွာနှင့်အတူ မေးခွန်းတစ်ခုကို တင်ပြသည့် အကဲဖြတ်မှုအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖြေဆိုသူသည် ပေးထားသော ရွေးချယ်မှုများမှ အဖြေမှန်ကို ရွေးချယ်ရပါမည်။ ဤပုံစံကို ပညာရေးစမ်းသပ်မှုနှင့် စစ်တမ်းများတွင် တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် အသုံးပြုပါသည်။
အဘယ်ကြောင့် Shaip ကိုရွေးချယ်သနည်း။
အဆုံးမှအဆုံးသို့အဖြေများ
Gen AI ဘဝစက်ဝန်း၏ အဆင့်အားလုံး၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လွှမ်းခြုံမှု၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် စီမံခြင်းမှ စမ်းသပ်ခြင်း၊ အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းအထိ တာဝန်နှင့် ဘေးကင်းမှုကို အာမခံပါသည်။
Hybrid Workflows
အတိုင်းအတာဖြင့် ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းတို့သည် အလိုအလျောက်နှင့် လူသားလုပ်ငန်းစဉ်များ ရောနှောကာ အထူးအစွန်းအဖျားကိစ္စများကို ကိုင်တွယ်ရန် sme ကို အသုံးချသည်။
လုပ်ငန်းအဆင့် ပလပ်ဖောင်း
အကြမ်းပတမ်းစမ်းသပ်ခြင်းနှင့် AI အပလီကေးရှင်းများကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ cloud တွင် အသုံးပြုနိုင်သည် ရှိပြီးသား အလုပ်အသွားအလာများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်သည်။