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OpenDCAI/DataFlow-WebUI
GitHubBenchDatasetEvaluatorQuestion算子参考文档，支持基于问题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，用于数据流管道中验证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，用于数据流管道中验证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
需要处理包含多个子问题的复杂问答评估
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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。
需要评估模型生成答案的正确性
运行基准测试并统计准确率
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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详细评分的场景，区别于自动过滤的 PromptedFilter。
需要对文本数据进行 LLM 质量打分
使用 PromptedEvaluator 算子进行评分
非过滤性的文本评估任务
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Text2QASampleEvaluator算子，利用LLM从四个维度评估问答对质量，生成8个输出列（评分与反馈），用于QA数据质检。
需要评估生成的问答对质量
进行多维度QA数据质量分析
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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结果。用于在基准数据集上评估模型回答质量，支持多种输入键配置及LLM语义判断。
需要评估模型在基准数据集上的回答质量
运行UnifiedBenchDatasetEvaluator算子进行自动化评测
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GeneralFilter算子参考文档，说明如何通过Lambda函数对DataFrame进行基于列值的行过滤。
需要基于条件筛选数据行
配置数据处理流水线中的过滤步骤
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KCenterGreedyFilter算子参考文档，介绍如何使用K-Center Greedy算法基于嵌入向量对大数据集进行语义多样性降采样。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集进行降采样
查询KCenterGreedyFilter算子的API用法和配置参数
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PromptedFilter算子通过LLM语义评估对文本数据进行质量打分与过滤，保留指定分数范围内的行。
需要基于LLM语义质量判断进行数据过滤
需要对文本列进行评分并筛选
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BenchAnswerGenerator 算子参考文档，说明如何从基准数据框生成模型答案。涵盖构造函数参数、运行签名及与 UnifiedBenchDatasetEvaluator 的集成方式，支持多种评估类型和自定义提示模板。
需要为基准测试数据集生成模型答案时
配置或调试 LLM 推理算子的提示模板和参数时
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处理超长文本的LLM生成算子。按路径读取文件，递归切分后调用LLM批量生成结果，合并写入新文件并更新DataFrame。适用于内容超出上下文窗口的场景。
需要处理超过LLM上下文长度的长文本文件
基于文件路径批量进行LLM内容生成并输出新文件
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EmbeddingGenerator算子文档，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、聚类和相似度搜索等下游任务。
将文本数据转换为向量嵌入
配置向量生成服务的后端选项
构建基于嵌入的数据处理流水线
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用于将多列数据合并为模板提示词并调用LLM生成内容的算子。提供构造函数、参数映射规则及运行示例，适用于需结合多字段构建单一Prompt的生成任务。
需要将多个DataFrame列组合成单个LLM提示词
使用模板字符串动态生成批量推理请求
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提供PromptedGenerator算子的参考文档，涵盖构造函数参数、run方法签名及数据流处理逻辑。用于在DataFlow流水线中集成单字段LLM生成能力，指导开发者正确配置输入输出键及提示词模板。
查询PromptedGenerator的API用法
集成LLM生成到数据处理流水线
排查DataFrame行处理逻辑
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RetrievalGenerator异步算子，读取文本列并通过LLM服务生成内容写入新列。支持LightRAGServing后端，处理空值过滤与异常日志。
需要批量调用LLM生成文本内容
数据流中集成AI推理能力
基于知识库的文本增强任务
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Text2MultiHopQAGenerator算子，基于LLM从长文本列生成多跳问答对及元数据。支持自定义提示词、语言设置及数量限制，自动过滤无效行并输出结果DataFrame。
需要生成长文本的多跳推理风格QA对
构建数据流管道中的文本处理环节
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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、过滤和排序等操作，不依赖LLM，适用于纯代码数据处理任务。
需要对DataFrame进行自定义转换
执行无LLM介入的数据清洗或处理流程
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PromptedRefiner 算子利用 LLM 对数据表中的文本列进行润色和重写，并直接覆盖原内容。适用于需要自动化提升文本质量、清理或标准化数据的场景。
需要对文本数据进行批量润色或改写
使用 LLM 优化数据列内容
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DataFlow核心文本算子的静态参考文档，涵盖生成、过滤、精炼和评估等18个算子的API签名、执行逻辑及常见错误。供管道生成技能在需要超出基础原语时查阅，非工作流。
需要查询DataFlow文本算子的具体构造函数或run()签名
查找算子的行处理行为或返回语义
排查算子使用中的常见失败模式
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DataFlow开发专家技能，支持算子/Pipeline/Prompt创建、报错诊断、代码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，提供标准化工作流与规范检查，辅助开发者高效完成DataFlow仓库内的开发与维护任务。
用户在DataFlow仓库进行开发
请求新建算子、Pipeline或Prompt
遇到运行时错误或需要诊断
请求代码审查或规范检查
询问算子API或架构问题
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用于为Codex和编码代理生成生产级DataFlow操作符脚手架。支持交互采访或直接Spec模式，自动生成操作符、CLI包装器及测试骨架，涵盖注册、存储和数据流逻辑。
用户请求创建或新建操作符
需要添加OPERATOR_REGISTRY注册
生成基于DataFlowStorage的CLI包装器
生成操作符单元测试或冒烟测试
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根据JSONL样本数据生成DataFlow数据处理管道代码。自动分析数据结构，选择合适算子（如LLM生成、过滤、KBC转换等），验证字段依赖并输出可运行代码，适用于数据清洗、转换及QA构建等任务。
用户请求基于JSONL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现有流水线
要求选择DataFlow算子并追踪字段依赖关系
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用于为现有算子生成可复用、可审计的 prompt_template 类代码。通过两轮结构化采集需求，对齐算子接口，生成标准化提示词类及集成示例，并执行静态验收检查，支持基于反馈定向改写。
用户请求生成或优化 prompt_template
需要复用算子逻辑并定制新提示词需求
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用于向DataFrame指定列批量生成领域特定内容的算子。通过LLM服务根据领域关键词构建提示，将生成的单行JSON结果写入数据框，适用于已有种子数据的场景。
需要为DataFrame新增一列AI生成的领域知识内容
基于固定领域关键词批量生成指令微调数据
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