用於 ML 對話資料集的合成對話資料和訓練資料生成 AI

Argumentroupe 是一個合成對話資料生成器和訓練資料生成 AI 平台,用於創建 ML 對話資料集和對話式 AI 訓練資料。它使用基於 Microsoft Research 的 TinyTroupe 框架的 9 個心理上逼真的人工智慧人格來生成合成焦點小組資料。生成多樣、保護隱私的對話資料集,模擬 2 到 200 個代理——沒有 PII,無需徵求同意,可擴展的資料生成,用於 NLP 和對話式 AI 訓練。

訓練資料生成

生成用於 ML 訓練的逼真對話資料集

9 個具有不同個性的 AI 人格生成心理上逼真的對話,用於訓練對話式 AI。 擴展到 2 到 200 個代理,無需 PII 或隱私問題。

最適合:AI/ML 團隊、資料科學家和對話式 AI 開發者。

查看其工作原理

訓練資料問題

昂貴且耗時的收集

收集真實的對話資料既昂貴又耗時。招募參與者、進行會話和轉錄需要數週時間和數千美元。

隱私限制

真實資料包含 PII、同意和隱私限制。GDPR、CCPA 和其他法規使真實對話資料的處理具有風險且成本高昂。

有限的多樣性

真實的對話資料集的多樣性有限。招募偏差意味著您會從相似的人口統計中獲得相似的溝通模式。

Argumentroupe 如何解決此問題

大規模生成心理上逼真的合成對話。

9 個具有不同個性的角色

生成包含 9 個角色且基於「五大人格特質」模型的多元對話。每個角色都有獨特的溝通模式、詞彙和推理風格。

心理上真實的對話

基於微軟研究院的 TinyTroupe 框架,對話反映了真實的、以人格為基礎的差異,而不是表面上的改寫。

擴展到 2 到 200 個代理

從親密的兩人對話生成數據,到大型群體討論。控制代理數量、主題和互動動態。

沒有個人身份信息 (PII) 或隱私問題

合成數據不包含任何可識別個人身份的信息。無需同意書、無需匿名化流程、無需 GDPR 相關問題。

您將獲得什麼

心理上真實

「五大人格特質」模型可確保對話模式具有真正的多樣性。

2-200 個代理的規模

以任何規模生成數據,從配對對話到大型多方討論。

沒有 PII 問題

完全合成的數據,零隱私風險。無需同意,無需匿名化。

適用對象

  • AI/ML 團隊 訓練對話式 AI 和聊天機器人
  • 數據科學家 構建 NLP 和情感分析模型
  • 對話式 AI 構建者 需要多樣的對話數據集
  • 研究團隊 研究論證和辯論模式

不適用對象

  • 結構化數據生成 —— Argumentroupe 生成對話,而不是表格數據
  • 特定領域術語數據集 ——角色使用通用語言,而不是技術詞彙
Argumentree 結構化決策智能平台的一部分

四個產品。決策過程的每個階段。

ArgumenTroupe 是由四個產品組成的一個系列,涵蓋了結構化決策智能的完整範圍——從人類討論到 AI 治理。

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人與人之間的結構化辯論。團隊將決策映射為具有 16 個評估類別的贊成/反對樹。

企業戰略 →

Argumentree.AI

集體 AI 智能。7 個 LLM 獨立進行論證,然後進行交叉評估——共識揭示了信心。

多 LLM 分析 →

AIAgentree

AI 決策追蹤。捕獲 AI 代理做出決策的原因——用於符合歐盟 AI 法案的結構化審計記錄。

AI 治理 →

演說小組

AI 辯論模擬。9 個 AI 人格從各個角度討論任何主題——幾分鐘內即可生成合成焦點小組。

了解更多 →

常見問題

生成的對話有多樣化?

每次對話都會以受控的隨機方式新鮮生成。您可以指定人口統計、觀點和溝通風格的多樣性參數,以確保您的數據集涵蓋您需要的完整範圍。

我可以使用此數據來訓練商業模型嗎?

是的,通過您的帳戶生成的數據您可以自由使用。我們建議查看服務條款,以了解具體的許可證詳細信息和署名要求。

準備好生成您的訓練數據了嗎?

大規模的、心理上真實的對話。提供免費試用。