ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ರಿಟ್ರೈವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಥವಾ RAFT, ಒಂದು ಮುಂದುವರಿದ AI ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ರಿಟ್ರೈವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಅನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು RAG ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ, ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾದ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಮುಂತಾದ ಉದ್ದೇಶಿತ ವಲಯಗಳಿಗೆ.
RAFT ನ ಘಟಕಗಳು
1. ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಜನರೇಷನ್
ಈ ತಂತ್ರವು LLM ಗಳನ್ನು ಅನುಮಾನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇತರ ಹಲವು ವಿಷಯಗಳಂತೆ ಸ್ಥಿರ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಎರಡು ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ ಜ್ಞಾನ ಭಂಡಾರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಹುಡುಕಲು RAG ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹುತೇಕ ತೆರೆದ ಪುಸ್ತಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ಇತ್ತೀಚಿನ ಬಾಹ್ಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಡೊಮೇನ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಯೋಚಿಸುವ ಅಥವಾ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ತರಬೇತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸದ ಹೊರತು; RAG ಸ್ವತಃ ಹಿಂದಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
RAG ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು:
- ಡೈನಾಮಿಕ್ ಜ್ಞಾನ ಪ್ರವೇಶ: ಬಾಹ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
- ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ಉತ್ತರಗಳು ಉದ್ದೇಶಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ.
ಮಿತಿಯ: ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಷಯವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
2 ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಕುರಿತು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ LLM ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು. ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದಗಳು, ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾದರಿಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಇದು ಒಂದು ಅವಕಾಶ. ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿದರೂ, ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಮಾನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಕವಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವಾಗ ಅದರ ಮರುಬಳಕೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು:
- ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ಯಮ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
- ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಣಯ ನಿಖರತೆ: ಡೊಮೇನ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಿತಿಗಳು: ಜ್ಞಾನ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನವೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು.
RAFT RAG ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ
ಇದು RAG ಮತ್ತು ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒಂದು ಆಂಕರ್ ಮಾಡಿದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ LLM ಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಹಿಂಪಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಮ್ಮ ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವು ಮಾದರಿಯು ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ (ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮೂಲಕ) ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು (RAG ಮೂಲಕ) ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
RAFT ನ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರ
ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಯೋಜನೆ:
- ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಗಮನ ಬೇರೆಡೆ ಸೆಳೆಯುವ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ (ಅಪ್ರಸ್ತುತ) ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಚಿಂತನೆಯ ಸರಪಳಿ ಉತ್ತರಗಳು.
ಉಭಯ ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳು:
ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಅಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಹೇಗೆ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ಕಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೂಲ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ತಾರ್ಕಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
ತೀರ್ಮಾನ ಹಂತ:
- ಮಾದರಿಗಳು RAG ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಉನ್ನತ ಶ್ರೇಣಿಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
- ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನಿಖರವಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
RAFT ನ ಅನುಕೂಲಗಳು
ಕಡಿಮೆ ದೋಷ ದರಗಳ ವಿಲೀನ
ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸಿದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ RAFT ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ಟಾರ್ಚ್‌ಹಬ್‌ನಂತಹ ಅನೇಕ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ 76% ವರೆಗೆ ಲಾಭವನ್ನು ಗಳಿಸಿತು.
ದೋಷಗಳ ವಿರುದ್ಧ ದೃಢತೆ
ತಪ್ಪಾದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ತಪ್ಪಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ RAFT ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಲೈವ್ ಡೇಟಾ
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, RAFT ಹೊಂದಿರುವ LLM ಗಳು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು, ಇದು ತ್ವರಿತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಔಷಧ ಅಥವಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಂತಹ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ
ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಜ್ಞಾನ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ RAFT ಡೊಮೇನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬಹಳ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ RAFT ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು
1. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ:
- ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪತ್ರಿಕೆಗಳ ಸಾರಾಂಶ.
- ರೋಗಿಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು.
2. ಕಾನೂನು ಸೇವೆಗಳು:
- ಕಾನೂನು ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಶಾಸನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಒಪ್ಪಂದ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು.
3. ಹಣಕಾಸು:
- ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹಣಕಾಸಿನ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ಆರ್ಥಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ.
4. ತಾಂತ್ರಿಕ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು:
- ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ API ಉಲ್ಲೇಖ ಸಾಮಗ್ರಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು.
- ಕೋಡ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೆವಲಪರ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು.
RAFT ಅನುಷ್ಠಾನದಲ್ಲಿ ಸವಾಲುಗಳು
ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಕ್ಯುರೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಏಕೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
ಮಾದರಿಯ ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯ ಜ್ಞಾನದ ಸರಾಗ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆ
RAFT ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ ಭಾರಿ ಪ್ರಮಾಣದ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
RAFT ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಶೈಪ್ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ:
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಶ್ರೇಷ್ಠ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವಲ್ಲಿ ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (RAFT) ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವಲ್ಲಿ ಶೈಪ್ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಿಂತಿದ್ದಾರೆ.
ಈ ಕಂಪನಿಗಳು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನೈತಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಅನುಮೋದಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (LLM ಗಳು) ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಎಂದು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ AI ಡೇಟಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವೇದಿಕೆಯು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಸೇವೆಗಳಂತಹ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವಲ್ಲಿ Shaip ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದೆ. Shaip Manage ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಯೋಜನಾ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಸ್ಪಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹ ನಿಯತಾಂಕಗಳು, ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಕೋಟಾಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ, RAFT ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಡೇಟಾ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ HIPAA ನಂತಹ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
Shaip ಪಠ್ಯ, ಆಡಿಯೋ, ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, AI ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 30,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕೊಡುಗೆದಾರರು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ತಂಡಗಳ ಜಾಲದೊಂದಿಗೆ, Shaip ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ನೈತಿಕ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯಂತಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, Shaip ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು RAFT ನಂತಹ AI ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವಕ್ಕಾಗಿ ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
