Datastructurering van begin tot eind voor het finetunen, pre-trainen en evalueren van LLM's en voor RAG-pipelines.
Wij ontwerpen, bouwen en valideren JSONL-datasets voor finetuning. Het schema van elke dataset sluit aan op uw modelarchitectuur, en formaat, kwaliteitsfilters en annotatie zijn afgestemd op uw toepassing.
Vraag deze dienst aanWe leggen de exacte JSON-structuur vast die uw trainingsframework nodig heeft, bijvoorbeeld OpenAI, Hugging Face of Axolotl.
Ruwe invoer wordt geconverteerd, opgeschoond en in het afgesproken schema gezet, met deduplicatie en normalisatie.
Elke rij wordt tegen het schema gevalideerd. Er wordt een kwaliteitsscore toegekend en gemarkeerde rijen worden handmatig gecontroleerd.
Definitief JSONL-bestand, datakaart, statistiekrapport en een validatieset als steekproef.
Wij zetten grote ruwe datasets om in Parquet-bestanden met geoptimaliseerd schema, klaar om in te laden via Hugging Face Datasets, Apache Spark, S3, BigQuery of een andere kolomgeoriënteerde dataopslag.
Vraag deze dienst aanUitvoerformaten die we leveren
Uw ruwe corpus doorloopt een volledige opschoonpipeline: deduplicatie, taaldetectie, normalisatie, persoonsgegevens verwijderen, filtering op toxiciteit en kwaliteitsbeoordeling. U ontvangt een schone, gecontroleerde dataset met een volledig rapport.
Vraag deze dienst aanWij bouwen afgezonderde evaluatie- en benchmarksets met door mensen geverifieerde ground-truth-labels. Ze zijn ontworpen om zwakke plekken van het model bloot te leggen en de voortgang van het finetunen over trainingsruns heen te volgen.
Vraag deze dienst aanSamen met u bepalen we de evaluatiedimensies, de beoordelingsrubrieken en de dekking van randgevallen.
Labels worden gemaakt en gecontroleerd door menselijke reviewers, met meting van de overeenstemming tussen annotatoren.
Evaluatieset in JSONL en Parquet met een scoringsscript. Direct te gebruiken in uw evaluatieomgeving.
Wij segmenteren, chunken en verrijken documenten voor pipelines voor Retrieval-Augmented Generation. Chunkingstrategie, overlap en verrijking met metadata worden afgestemd op uw vectordatabase en embeddingmodel.
Vraag deze dienst aanCompatibel met Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector, Chroma en andere.
Voor teams met een doorlopende databehoefte bouwen wij herhaalbare pipelines voor batchverwerking die zonder tussenkomst draaien: wekelijkse jobs, formaatconverters, annotatietooling en geautomatiseerde QA-rapportage.
Laten we pratenBanken, zorgaanbieders, overheidsinstanties en andere gereguleerde organisaties kunnen onze volledige curatiepipeline geheel on-premise laten draaien: persoonsgegevens verwijderen, deduplicatie, structurering en kwaliteitsbeoordeling. Geen cloudopslag, geen Amerikaanse servers, overal AES-256-versleuteling, geleverd onder een getekende verwerkersovereenkomst volgens art. 28 AVG.
Bespreek on-premise curatie Meer over datacuratieBeschrijf uw data en uw doel. Wij vertellen u precies wat u ermee moet doen.