ਸ਼ੈਪ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ
ਐਲਐਲਐਮ ਵਿਕਾਸ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ
ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ
ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਾਸ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਵਿਭਿੰਨ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਡੇਟਾ: ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ।
ਮਜਬੂਤ AI ਡਾਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
ਸ਼ੈਪ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ, ਕਨਵਰਸੇਸ਼ਨਲ ਏਆਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ, ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਨੀਂਹ 'ਤੇ ਬਣੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰੋ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।
ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ
ਵਿਭਿੰਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਰੂਟ-ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਖੋਜੋ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ
ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਜੋੜੇ
ਵੱਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ (ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੂਅਲ, ਤਕਨੀਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਔਨਲਾਈਨ ਫੋਰਮ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਉਦਯੋਗ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼) ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਦੇ ਜੋੜੇ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਕਾਰਪਸ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਕੇ Gen AI ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਸਾਡੇ ਮਾਹਰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਜੋੜੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
» ਮਲਟੀਪਲ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਜੋੜੇ
» ਸਤਹ ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ (ਹਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ)
» ਡੂੰਘੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਵਾਲ ਬਣਾਓ (ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ)
»ਟੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਬਣਾਉਣਾ
ਕੀਵਰਡ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਰਚਨਾ
ਕੀਵਰਡ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪਾਠ ਦੀ ਮੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਜਾਂ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਚੁਣੇ ਗਏ ਕੀਵਰਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਾਂਵ, ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ, ਜਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਰਣਨਕਰਤਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮੂਲ ਪਾਠ ਦੇ ਤੱਤ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਰਏਜੀ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (ਪ੍ਰਾਪਤ-ਸੰਭਾਲਿਤ ਜਨਰੇਸ਼ਨ)
RAG ਸਹੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। RAG ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਪਾਠ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ, ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
RAG Q/A ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ
ਸਾਡੇ ਮਾਹਰ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁੱਟ ਕਰਕੇ ਪੂਰੀ ਗੱਲਬਾਤ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਵਾਰਤਾਲਾਪ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਮਾਹਰ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ਿਆਂ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ, ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੂਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
» ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ (ਖ਼ਬਰਾਂ, ਖੇਡਾਂ, ਮਨੋਰੰਜਨ, ਆਦਿ)
» ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਿਰਪੱਖ)
» ਇਰਾਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ (ਸਵਾਲ, ਹੁਕਮ, ਬਿਆਨ)
» ਤਰਜੀਹੀ ਛਾਂਟੀ (ਜ਼ਰੂਰੀ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਰੁਟੀਨ)
» ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ (ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਵਿੱਤ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ)
ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਸਾਰਥਕਤਾ
ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੀ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
| ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ | ਵੇਬ ਪੇਜ | ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਸਕੋਰ |
| ਡੇਨਵਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਾਈਕਿੰਗ ਟ੍ਰੇਲ | ਬੋਲਡਰ, ਕੋਲੋਰਾਡੋ ਵਿੱਚ ਚੋਟੀ ਦੇ 10 ਹਾਈਕਿੰਗ ਟ੍ਰੇਲਜ਼ | 3 - ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸੰਬੰਧਿਤ (ਕਿਉਂਕਿ ਬੋਲਡਰ ਡੇਨਵਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ ਪਰ ਪੰਨਾ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਨਵਰ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ) |
| ਸੈਨ ਫਰਾਂਸਿਸਕੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਕਾਹਾਰੀ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ | ਸੈਨ ਫਰਾਂਸਿਸਕੋ ਖਾੜੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚੋਟੀ ਦੇ 10 ਸ਼ਾਕਾਹਾਰੀ ਰੈਸਟਰਾਂ | 4 - ਬਹੁਤ ਢੁਕਵਾਂ (ਕਿਉਂਕਿ ਸ਼ਾਕਾਹਾਰੀ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸ਼ਾਕਾਹਾਰੀ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੂਚੀ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈਨ ਫਰਾਂਸਿਸਕੋ ਬੇ ਏਰੀਆ' ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ) |
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਸੰਵਾਦ ਰਚਨਾ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਇਲਾਗ ਸਿਰਜਣਾ ਚੈਟਬੋਟ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਸੰਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੂਅਲ, ਤਕਨੀਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਰਗੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਸ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਤਪਾਦ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ, ਆਮ ਸੰਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਕੇ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੁੱਚੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
NL2 ਕੋਡ
NL2Code (ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਕੋਡ) ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵਰਣਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਵਰਣਨ ਕਰਕੇ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
NL2SQL (SQL ਜਨਰੇਸ਼ਨ)
NL2SQL (ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ SQL) ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ SQL ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ SQL ਸੰਟੈਕਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤਰਕ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਵਾਲ
ਤਰਕ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਵਾਲ ਲਈ ਜਵਾਬ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਤਰਕਪੂਰਨ ਸੋਚ ਅਤੇ ਕਟੌਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਦਾ ਤਰਕ ਦੇ ਹੁਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਵਾਲ
ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ, ਅਨੈਤਿਕ ਜਾਂ ਅਣਉਚਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਾਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਨੈਤਿਕ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਹੁ-ਚੋਣ ਸਵਾਲ
ਬਹੁ-ਚੋਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਕਈ ਸੰਭਵ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਤਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਹੀ ਉੱਤਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿਦਿਅਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਕਿਉਂ ਚੁਣੋ?
ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਹੱਲ
ਜਨਰਲ AI ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਕਵਰੇਜ, ਨੈਤਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ।
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਰਕਫਲੋਜ਼
ਸਵੈਚਲਿਤ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੁਆਰਾ ਸਕੇਲੇਬਲ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ sme ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗ੍ਰੇਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਕਲਾਉਡ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਯੋਗ। ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨਾਲ ਸਹਿਜਤਾ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ.