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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。提供匹配模式与语义模式两种对比方式，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。提供匹配模式与语义模式两种对比方式，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准确性
需要处理多子问题场景的答案评测
查看数据流中答案评估算子的使用方法和参数
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BenchDatasetEvaluator算子用于基准测试中对比预测答案与标准答案，支持精确匹配和语义评估两种模式。
进行模型基准测试结果评估
对比预测输出与地面真值
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PromptedEvaluator 算子利用 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，区别于自动过滤行的 PromptedFilter。
需要对大量文本数据进行 LLM 质量打分
使用 LLM 评估文本但需保留所有原始记录
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Text2QASampleEvaluator算子，基于LLM从四个维度评估问答对质量并生成评分与反馈。
需要自动化评估QA数据质量
使用Dataflow框架处理文本数据
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UnifiedBenchDatasetEvaluator算子，用于在基准数据集上评估模型回答。支持6种评估类型，生成评分并输出结果列，可配置LLM语义判断及多种输入键映射。
需要评估模型生成的答案质量
在基准测试集上进行自动化评测
配置不同评估类型的打分逻辑
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GeneralFilter算子参考文档，说明如何通过Lambda规则对DataFrame进行行过滤。支持多条件AND组合，仅移除不满足条件的行，不新增列，适用于无需LLM调用的基础数据筛选场景。
需要基于列值条件过滤DataFrame行
使用Lambda表达式构建多条件AND过滤逻辑
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KCenterGreedyFilter算子文档，介绍基于K-Center Greedy算法通过语义多样性对大规模数据集进行降采样。涵盖构造函数、run方法及多种Embedding服务集成方式。
需要基于语义多样性对数据进行去重或抽样
查询KCenterGreedyFilter算子的用法和配置
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PromptedFilter算子参考文档，说明其利用LLM对文本行进行语义质量评分并基于分数范围过滤数据的方法。涵盖构造函数参数、run方法签名及内部调用逻辑，适用于需要LLM介入的数据清洗场景。
查询如何使用PromptedFilter算子进行数据过滤
了解PromptedFilter的构造函数参数和运行方式
获取基于LLM评分的数据筛选实现细节
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用于从基准测试数据框生成模型答案的算子，支持与统一基准评估器集成。在将数据传入评估器前调用，通过LLM服务根据提示词模板自动生成问答或选择题答案，支持覆盖写入与强制生成模式。
需要批量生成基准测试问题的模型回答
准备数据以输入UnifiedBenchDatasetEvaluator进行评估
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用于处理超长文件内容的LLM生成任务。通过按token截断、分批调用大模型并合并结果，将输出写入新文件，解决上下文窗口限制问题。
文件内容超过LLM上下文窗口
需要批量处理长文本并生成新文件
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EmbeddingGenerator操作符参考文档，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LiteLLM等多种服务后端，用于检索、聚类等下游向量处理任务。
将文本列转换为embedding向量
配置嵌入服务后端
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DataFlow框架中用于将DataFrame多列映射到LLM提示模板并生成内容的算子，支持自定义模板、系统提示及JSON Schema。
需要将多个数据列组合成单一提示发送给LLM
基于模板批量生成文本内容
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PromptedGenerator 是 DataFlow 中用于单字段 LLM 生成的算子。它读取 DataFrame 指定列，拼接提示词后批量调用 LLM 服务生成内容并写回。适用于在数据流管道中集成 LLM 生成能力。
集成 PromptedGenerator 到 DataFlow 管道进行单字段 LLM 生成
查询 PromptedGenerator 构造函数参数或 run() 方法签名
了解 PromptedGenerator 的实际行处理逻辑和执行规则
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RetrievalGenerator异步算子，读取文本列并调用LLM服务生成内容，将结果写入新列。支持LightRAGServing后端，需预先初始化服务实例。
需要批量处理文本数据以生成LLM响应
配置基于RAG或大模型的文本生成流水线
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Text2MultiHopQAGenerator算子，从文本列生成多跳问答对并输出结果与元数据。适用于需推理式QA的场景，相比单跳生成器更复杂。
需要生成长文本的多跳问答对
构建基于LLM的数据处理流水线
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PandasOperator用于在数据流中顺序执行自定义DataFrame转换函数，支持重命名、过滤和计算等操作。
需要对DataFrame进行自定义数据处理
构建不包含LLM调用的纯Pandas数据转换管道
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PromptedRefiner 算子利用 LLM 对数据列中的文本进行润色或重写，并原地覆盖原内容。适用于需要批量优化、规范化或改写文本数据的场景。
需要对文本列进行 AI 润色或重写
使用 LLM 处理结构化数据中的文本字段
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DataFlow core_text算子的静态参考文档，涵盖生成、过滤、精炼和评估等类别。提供API签名、执行逻辑及常见错误示例，供流水线技能查询使用，非直接调用工作流。
需要查询core_text算子的具体构造函数或run()签名
需要了解算子的行处理行为或失败模式
正在构建数据流水线且需引用标准算子
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DataFlow开发助手，支持新建算子/Pipeline/Prompt、报错诊断、代码规范审查及知识库更新感知。通过按需加载参考文件优化上下文，提供标准化创建流程与硬性规范检查。
用户在DataFlow仓库中创建新算子、Pipeline或Prompt
遇到报错需要诊断
请求代码审查或规范检查
查询API或架构问题
感知仓库变更并建议更新知识库
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用于根据规格或交互采访自动生成生产级 DataFlow 算子脚手架，包含注册、CLI 封装及测试代码。
创建新算子
生成算子脚手架
添加 OPERATOR_REGISTRY 注册
生成 CLI 包装器
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根据JSONL样本数据生成DataFlow数据处理管道代码。分析数据结构，选择并组合核心算子（如LLM生成、过滤等），验证字段依赖，输出可执行的流水线配置，适用于数据清洗、转换及QA构建等任务。
用户要求生成DataFlow管道代码
需要基于JSONL样本进行数据结构和字段依赖分析
修复包含Schema或字段流错误的管道
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用于生成可复用、可审计的 DataFlow prompt_template 类代码。通过两轮结构化需求采集或直读 Spec，对齐算子接口，输出决策 JSON 与完整产物，并执行静态验收门控，支持基于反馈的定向改写。
用户要求生成、重写或优化 prompt_template
用户希望复用现有算子逻辑并定制新提示词需求
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用于将LLM生成的领域特定内容写入DataFrame指定列的算子。不读取输入行值，仅基于种子DataFrame的行数生成数据并填充新列。
需要批量生成领域文本填充DataFrame
已有DataFrame需增加LLM生成列
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