Shaip 生成 AI プラットフォーム

キーワードクエリの作成

キーワード クエリの作成では、指定されたテキストから最も関連性が高く重要な単語や語句を抽出して、簡潔なクエリを作成します。このプロセスは、テキストの核となる内容と意図を効率的に要約するのに役立ち、関連情報の検索や取得が容易になります。選択されるキーワードは通常、元のテキストの本質を捉える名詞、動詞、または重要な記述子です。

RAG データ生成 (検索拡張生成)

RAG は、情報検索と自然言語生成の長所を組み合わせて、正確で文脈に応じた応答を生成します。 RAG では、モデルはまず、指定されたクエリに基づいて大規模なデータセットから関連する文書または文章を取得します。これらの取得されたテキストは、必要なコンテキストを提供します。次に、モデルはこのコンテキストを使用して、一貫性のある正確な回答を生成します。この方法により、応答が有益であり、信頼できるソース資料に基づいていることが保証され、生成されるコンテンツの品質と精度が向上します。

RAG Q/A 検証

テキスト分類

テキスト ドキュメントをその内容に基づいて定義済みのクラスに分類します。当社の専門家は、特定のトピック、感情、またはカテゴリに従ってテキストを分析し、ラベル付けします。このプロセスにより、AI システムはテキストベースの情報を自動的に整理、フィルタリング、ルーティングできるようになります。

一般的なアプリケーションは次のとおりです。
» コンテンツの分類（ニュース、スポーツ、エンターテイメントなど）
» 感情分析（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）
» 意図の分類（質問、命令、声明）
» 優先順位の並べ替え（緊急、重要、日常）
» トピックモデリング（テクノロジー、金融、ヘルスケア）

検索クエリの関連性

検索クエリの関連性は、ドキュメントまたはコンテンツが特定の検索クエリにどの程度一致するかを評価します。これは、検索エンジンや情報検索システムが、ユーザーのクエリに対して最も関連性が高く有用な結果を確実に受け取るために重要です。

NL2コード

NL2Code (Natural Language to Code) では、自然言語の記述からプログラミング コードを生成します。これにより、開発者も非開発者も、平易な言語で必要なものを記述するだけでコードを作成できます。

NL2SQL (SQL 生成)

NL2SQL (Natural Language to SQL) では、自然言語クエリを SQL クエリに変換します。これにより、ユーザーは平易な言語を使用してデータベースを操作できるようになり、SQL 構文に詳しくないユーザーでもデータを取得しやすくなります。

推論ベースの質問

推論ベースの質問では、答えに到達するために論理的思考と推論が必要です。これらの質問には、推論スキルを使用して分析して解決する必要があるシナリオや問題が含まれることがよくあります。

否定的/危険な質問

否定的または安全でない質問には、有害、非倫理的、または不適切な可能性のあるコンテンツが含まれています。このような質問は慎重に扱う必要があり、通常は、危険な行動を阻止するか、安全で倫理的な代替案を提供するような回答が必要です。

複数の選択肢の質問

多肢選択式質問は、質問とともに複数の回答が提示されるタイプの評価です。回答者は、提供された選択肢から正しい回答を選択する必要があります。この形式は、教育テストやアンケートで広く使用されています。