Strutturazione dei dati end-to-end per pipeline di fine-tuning, pre-addestramento, valutazione e RAG di LLM.
Progettiamo, costruiamo e validiamo dataset JSONL per il fine-tuning. Lo schema di ogni dataset è allineato all'architettura del vostro modello, con formato, filtri di qualità e annotazione adattati al vostro caso d'uso.
Richiedi questo servizioDefiniamo la struttura JSON esatta richiesta dal vostro framework di addestramento, ad esempio OpenAI, Hugging Face o Axolotl.
I dati grezzi vengono convertiti, puliti e formattati secondo lo schema concordato, con deduplicazione e normalizzazione.
Ogni riga viene validata rispetto allo schema. Viene assegnato un punteggio di qualità e le righe segnalate sono riviste manualmente.
File JSONL finale, scheda dati, report statistico e un set di validazione campione.
Convertiamo grandi dataset grezzi in file Parquet con schema ottimizzato, pronti per l'ingestione tramite Hugging Face Datasets, Apache Spark, S3, BigQuery o qualsiasi altro archivio dati colonnare.
Richiedi questo servizioFormati di output che consegniamo
Il vostro corpus grezzo passa attraverso una pipeline di pulizia completa: deduplicazione, rilevamento della lingua, normalizzazione, rimozione dei dati personali, filtro dei contenuti tossici e punteggio di qualità. Ricevete un dataset pulito e verificato, con un report completo.
Richiedi questo servizioCostruiamo set di valutazione e di benchmark held-out con etichette di ground truth verificate da persone, pensati per far emergere i punti deboli del modello e seguire i progressi del fine-tuning da un ciclo di addestramento all'altro.
Richiedi questo servizioDefiniamo insieme a voi le dimensioni di valutazione, le griglie di punteggio e la copertura dei casi limite.
Le etichette sono create e verificate da revisori umani, con misurazione dell'accordo tra annotatori.
Set di valutazione in JSONL e Parquet con uno script di punteggio. Pronto per essere integrato nel vostro ambiente di valutazione.
Segmentiamo, suddividiamo in chunk e arricchiamo i documenti per le pipeline di Retrieval-Augmented Generation. Strategia di chunking, impostazioni di sovrapposizione e arricchimento dei metadati sono tarati sul vostro database vettoriale e sul vostro modello di embedding.
Richiedi questo servizioCompatibile con Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector, Chroma e altri.
Per i team con esigenze di dati continuative costruiamo pipeline di elaborazione batch ripetibili, che funzionano senza intervento: job settimanali, convertitori di formato, strumenti di annotazione e report di QA automatici.
ParliamoneBanche, strutture sanitarie, enti pubblici e altre organizzazioni regolamentate possono far eseguire interamente on-premise la nostra pipeline di curation completa: rimozione dei dati personali, deduplicazione, strutturazione e punteggio di qualità. Nessuna archiviazione in cloud, nessun server negli USA, cifratura AES-256 in ogni fase e un accordo sul trattamento dei dati firmato ai sensi dell'art. 28 del GDPR.
Parliamo di curation on-premise Scopri la data curationDescriveteci i vostri dati e il vostro obiettivo. Vi diremo esattamente cosa farne.