多模態註解
使用文字、圖片、音訊、影片、地理空間、3D 點雲與 4D 註解工具，從單一平台支援不同的模型建置流程。
AI Data Platform (ADAP)
認領Appen 的 AI Data Platform (ADAP) 是多模態註解與工作流程平台，協助團隊以人工驗證資料建立、微調、對齊與評估 AI 模型，並支援自動化、專家審核與整合，輕鬆擴展跨多種模態的資料生產。
適用於人工驗證訓練與評估資料的 AI 資料平台
Appen 的 AI Data Platform (ADAP) 是一個彈性的註解平台，適合以人工驗證資料打造 AI 系統的團隊。它結合自動化與人工把關，支援跨多種模態與使用情境的資料生產。
此平台為完整的 AI 資料生命週期而設計，涵蓋標註與微調、紅隊測試、檢索增強生成、搜尋相關性，以及其他模型評估工作流程。Appen 將 ADAP 描述為企業級平台，適合需要擴大量化資料工作，同時不失去對品質或流程掌控的團隊。
核心平台功能
自訂工作流程設計
設定任務參數、路由規則與多階段審核，讓資料生產流程符合各個專案的需求。
協作與人力管理
結合內部專家與 Appen 的全球群眾，並搭配分析與人力管理工具，以協調式方式進行生產。
自動化與人工監督
運用範本、AI 輔助註解與 LLM 整合提升產能，同時保留人工審核機制。
品質控制
監控貢獻者表現、使用黃金測試題目，並套用智慧驗證器，以維持跨專案品質。
系統整合
透過即時 API 端點、AWS 與 Azure 整合、webhook 選項與標準 API 連接到既有技術堆疊。
團隊常見的 ADAP 使用方式
訓練資料生產
使用支援多種註解格式與審核階段的平台，為語言、視覺、音訊與多模態模型建立標記資料集。
對齊與評估
以結構化任務路由與品質控制執行模型對齊與安全工作流程，例如 SME RLHF、紅隊測試與蒸餾。
RAG 與搜尋工作流程
支援仰賴人工判斷、專家審核與一致驗證的檢索增強生成與搜尋相關性專案。
混合人力作業
當專案同時需要領域知識與規模時，在同一生產流程中協調內部專家與外部貢獻者。
管線整合
透過 API、webhook 與雲端整合，將註解輸出連接到下游系統，適合已擁有現有 ML 技術堆疊的團隊。
Pros and Cons
Pros
- 涵蓋多種模態，包括文字、音訊、圖片、影片、地理空間、3D 點雲與 4D 資料。
- 支援人工貢獻者與內部專家在同一工作流程中協作。
- 包含路由規則與多階段審核等工作流程控制。
- 透過效能監控、黃金題目與驗證器加入品質檢查。
- 提供 API、webhook、AWS 與 Azure 等整合選項。
Cons
- 公開頁面未列出價格資訊。
- 來源未提供詳細的設定需求或導入時程。
FAQ
Appen 的 AI Data Platform (ADAP) 用於什麼？
Appen 將 ADAP 定位為一個結合自動化與人工監督的彈性 AI 資料平台。它可用於註解、LLM 微調、模型蒸餾、紅隊測試、RAG，以及搜尋相關性工作。
此平台支援哪些資料類型？
來源指出，ADAP 可註解文字、圖片、音訊、影片、地理空間資料、3D 點雲與 4D 格式。它也支援文字註解與擷取、音訊註解、圖片註解、3D 點雲及 4D 註解等專業工具。
ADAP 可以與其他系統整合嗎？
可以。Appen 表示 ADAP 包含即時 API 端點、AWS 與 Azure 整合，以及 webhook 與標準 API 選項，可連接既有系統堆疊。
內部團隊和外部貢獻者可以在 ADAP 中一起協作嗎？
Appen 表示，其平台支援內部專家與 Appen 的全球群眾協作，並提供人力管理工具與內建分析功能。
Appen 的費用是多少？
來源未列出 ADAP 的公開價格，且價格頁面回傳未找到結果。根據可取得的頁面，價格應視為需銷售聯繫或未公開說明。
Quick Facts
- 類別
- AI 資料平台
- 產品
- AI Data Platform (ADAP)
- 主要使用者
- AI 團隊、標註人員與專家審核者
- 主要工作流程
- 註解、LLM 微調、紅隊測試、RAG、搜尋相關性
- 整合項目
- 即時 API 端點、AWS、Azure、webhook、標準 API
- 來源網域
- appen.com