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OpenDCAI/DataFlow-WebUI
GitHubBenchDatasetEvaluatorQuestion算子参考文档，支持基于问题上下文和子问题的答案评估。提供匹配模式和语义模式两种对比方法，用于评测生成答案与标准答案的一致性。
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BenchDatasetEvaluatorQuestion算子参考文档，支持基于问题上下文和子问题的答案评估。提供匹配模式和语义模式两种对比方法，用于评测生成答案与标准答案的一致性。
需要评估带问题上下文的回答质量
需要对包含多个子问题的答案进行结构化评估
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用于基准测试中对比预测答案与标准答案的算子，支持精确匹配和基于LLM的语义评估两种模式，适用于评测流水线。
需要评估模型预测结果准确性
运行基准测试并计算准确率指标
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基于LLM对文本行进行1-5分质量评分，并将结果写入新列而不删除任何行。适用于需要保留全量数据并获取评估分数的场景，常与过滤器配合使用。
需要对文本数据进行LLM质量评分
需要在不过滤行的情况下生成评分列
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Text2QASampleEvaluator算子用于多维度评估问答对质量，通过调用LLM生成8个输出列（评分与反馈），涵盖问题质量、答案对齐性、可验证性及下游价值等维度。
需要自动化评估生成的QA对质量
在数据流水线中集成LLM驱动的质检环节
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UnifiedBenchDatasetEvaluator算子参考文档，支持6种评估类型对模型答案打分并输出统计结果。用于基准数据集上的模型回答评估任务。
需要评估模型在基准数据集上的回答质量
使用LLM或规则对生成答案进行评分和指标计算
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提供GeneralFilter算子的参考文档，说明如何通过Lambda函数对DataFrame行进行基于列值的条件过滤。涵盖构造函数、运行逻辑及管道使用模式。
查询数据过滤算子用法
了解DataFrame行筛选规则
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KCenterGreedyFilter算子参考文档，基于K-Center Greedy算法通过语义多样性对大规模数据集进行下采样。涵盖构造函数、运行逻辑及多种Embedding服务集成方式。
需要基于语义多样性对数据进行去重或下采样
查询KCenterGreedyFilter算子的使用方法和参数配置
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PromptedFilter算子基于LLM语义质量对文本行评分并过滤，保留指定分数区间内的数据。
需要基于LLM语义判断进行数据行过滤
根据大模型评分筛选高质量文本数据
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BenchAnswerGenerator算子用于从基准测试数据框生成模型答案，以便后续进行统一评估。支持多种评测类型及LLM服务集成，提供详细的构造函数参数与运行签名说明。
需要批量生成基准测试问题的模型答案
配置LLM服务以生成回答并输出到DataFrame
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提供处理超长文件内容的算子，自动分块并调用LLM生成结果后写入新文件。适用于DataFrame存储文件路径且内容超出上下文窗口的场景。
需要处理超过LLM上下文窗口的长文本文件
基于DataFrame中的文件路径批量生成LLM输出
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EmbeddingGenerator算子参考文档，说明如何将DataFrame文本列批量转换为向量。支持远程API、本地模型及vLLM后端等多种Serving选项，用于检索、聚类等下游任务。
需要将文本数据转换为嵌入向量
配置向量数据库或相似性搜索的预处理流程
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DataFlow框架中FormatStrPromptedGenerator算子的参考文档，说明如何将多列数据映射至模板生成LLM提示词并调用服务，涵盖构造、参数及运行逻辑。
需要基于DataFrame多列数据生成LLM提示词
配置模板化文本生成算子
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PromptedGenerator 算子的参考文档，涵盖构造函数参数、run() 签名及行处理逻辑。用于在 DataFlow 流水线中集成单字段 LLM 生成任务，支持批量调用并写入结果。
集成 PromptedGenerator 到 DataFlow 流水线
查询单字段 LLM 生成的参数与执行逻辑
排查 LLM 输入构建或输出写入问题
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RetrievalGenerator算子用于异步读取数据列文本，调用LLM服务生成内容并写入新列。支持LightRAGServing后端，处理空值过滤与异常日志记录。
需要批量对文本数据进行LLM生成或增强
配置数据流中的算子以集成外部LLM服务
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从文本列生成多跳问答对，支持自定义LLM后端、语言及提示词模板。按行数输出QA列表和元数据，自动过滤空结果，适用于需要复杂推理的长文本数据处理场景。
需要从长文本生成多跳推理型问答对
构建基于LLM的数据增强或知识库构建流水线
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PandasOperator用于在无LLM场景下对DataFrame执行自定义转换。它按顺序应用一组函数，实现数据清洗、计算和排序等纯Pandas操作，适用于数据处理流水线中的特定步骤。
需要对DataFrame进行自定义函数式转换
在数据处理管道中执行非LLM的Pandas操作
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PromptedRefiner算子利用LLM对指定列文本进行润色或重写，并原地覆盖原始内容。支持自定义系统提示词，适用于数据清洗、文本优化等场景，空行自动跳过。
需要对数据列中的文本进行LLM润色
使用LLM重写或优化现有文本内容
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DataFlow核心文本算子的静态参考文档，包含生成、过滤、精炼和评估等算子的API签名、执行逻辑及常见错误示例。供其他技能在需要特定算子时查阅，不直接调用。
需要查询具体文本算子的构造函数或run方法签名
需要了解算子的行处理行为或返回语义
编写代码前需查看算子的最佳实践或失败模式
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DataFlow开发专家助手，支持在仓库内创建算子/Pipeline/Prompt、诊断报错、代码审查及知识库更新感知。通过按需加载参考文件优化性能，提供从环境探测到代码生成的完整工作流。
新建算子或Pipeline
报错诊断
代码规范审查
查询API或架构
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用于快速生成生产级 DataFlow Operator 脚手架，支持交互采访或直接 Spec 模式。自动处理注册、CLI 封装及测试骨架，适用于需要创建或初始化数据处理算子的场景。
用户请求创建新的 DataFlow Operator
需要为 Operator 添加注册代码
生成基于 DataFlowStorage 的 CLI 包装器
生成 Operator 单元测试或冒烟测试
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根据目标描述和JSONL样本数据，分析数据结构并生成标准DataFlow流水线代码。自动选择算子、验证字段依赖关系，支持QA生成、文本转换及规则过滤等数据处理任务。
用户要求根据样本数据生成数据处理流水线
需要修复包含模式或字段流错误的流水线
用户询问如何选择DataFlow算子或追踪字段依赖
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用于生成可复用、可审计的DataFlow prompt_template类代码。通过两轮结构化采访或直接Spec收集需求，对齐算子接口，输出决策JSON与完整产物，并执行静态验收检查，支持基于反馈的定向改写。
用户要求生成或重写prompt_template
需要复用现有算子逻辑并定制新提示词
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用于向DataFrame新增列并填充LLM生成的领域特定内容。基于种子数据行数，批量构建提示词调用大模型，并将结果写入指定输出列。
需要为现有DataFrame批量生成领域相关文本内容
使用LLM进行数据增强或SFT数据构造
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