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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，用于评估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，用于评估生成答案与标准答案的一致性。
需要评估答案正确性
涉及问题上下文或子问题的评测
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BenchDatasetEvaluator算子用于基准测试中预测答案与标准答案的对比评估，支持精确匹配和基于LLM的语义两种模式。
进行模型输出结果的准确性评估
执行基准测试中的答案比对任务
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PromptedEvaluator 算子利用 LLM 对文本行进行 1-5 分质量评分，并将分数写入新列，保留所有数据行。适用于需要打分但无需过滤数据的场景，常与 GeneralFilter 配合使用以实现两步评估流程。
需要对文本数据进行 LLM 质量评分
希望保留所有原始行仅添加评分列
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Text2QASampleEvaluator用于评估QA对质量，通过LLM从四个维度生成评分和反馈。
需要自动化评估问答对质量
批量处理QA数据并获取多维度的质量反馈
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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。适用于基准数据集上的模型答案评估场景。
需要评估模型在基准数据集上的答案质量
运行LLM生成的答案与标准答案对比
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GeneralFilter算子参考文档，说明如何基于Lambda函数对DataFrame进行行级过滤。
使用GeneralFilter算子
配置DataFrame过滤规则
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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、运行逻辑及多种嵌入服务集成方式。
需要对文本数据进行基于语义多样性的降采样或去重
查询KCenterGreedyFilter算子的参数配置和嵌入服务集成方法
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PromptedFilter算子参考文档，说明其通过LLM语义评估对文本行进行质量打分和过滤。涵盖构造函数参数、内部评分机制及管道使用示例，帮助开发者配置基于大模型的质量过滤流程。
需要基于LLM语义理解对数据行进行质量评估
需要替代规则匹配实现智能内容过滤
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用于从基准测试数据框生成模型答案的算子，专为统一基准评估流程设计。支持多种评估类型及自定义提示模板，可与LLM服务集成以自动化生成评测所需的标准答案。
需要为基准测试数据集批量生成模型回答
配置统一基准评估流水线的前置数据处理
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用于处理超长文本的LLM生成算子。通过按路径读取文件、递归分块、批量调用LLM并合并结果，解决上下文窗口限制问题，最终将输出写入新文件。
数据框包含文件路径且内容可能超出LLM上下文窗口
需要将生成的结果自动写入新的文本文件
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提供EmbeddingGenerator算子的参考文档，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等多种嵌入服务选项。
需要生成文本嵌入向量
配置数据流中的向量化算子
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用于将多个DataFrame列组合成模板提示词并调用LLM生成的算子，支持多字段映射与结果持久化。
需要基于多列数据构建个性化提示词
使用模板对DataFrame逐行生成LLM输出
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提供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管道中集成单字段LLM生成操作，指导用户正确配置输入输出键及提示词模板。
查询PromptedGenerator的参数说明
了解如何在DataFlow中调用LLM生成接口
排查单字段文本生成的实现逻辑
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RetrievalGenerator算子用于异步读取文本列，调用LLM服务生成内容并写入新列。支持LightRAGServing后端，处理非空数据行，实现基于提示词的批量文本生成与存储。
需要批量调用LLM生成文本内容
处理数据流中的文本列并添加生成结果
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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。适用于需要推理型QA的场景，支持自定义提示词、语言及数量控制，自动过滤空结果行。
需要从长文本生成多跳推理问答对
构建数据流水线中的QA数据增强步骤
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PandasOperator用于在不使用LLM的情况下，通过顺序执行自定义函数列表对DataFrame进行转换。它读取存储中的数据，应用转换逻辑后写回，适用于纯数据清洗和变换任务。
需要对DataFrame进行自定义序列转换
执行非LLM的数据清洗操作
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PromptedRefiner算子利用LLM对数据列中的文本进行精炼和重写，并直接覆盖原始内容。适用于需要批量优化或规范化文本数据的场景。
需要对文本数据进行清洗、润色或改写
使用LLM增强数据质量
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DataFlow核心文本算子的静态参考文档，涵盖生成、过滤、优化和评估四类算子。提供API签名、执行逻辑及常见错误示例，供管道生成技能查询使用，非直接调用的工作流。
需要查询特定文本算子的构造函数或运行签名
排查算子执行中的常见错误或失败模式
了解算子在数据流水线中的最佳实践用法
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DataFlow开发助手，用于在仓库内创建算子/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和路由子命令提升效率。
新建算子或Pipeline
诊断报错
代码审查
查询API架构
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用于生成生产级 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 包装器及测试代码，涵盖注册、数据流实现与验证流程。
创建新的 DataFlow 操作符
为操作符添加 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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根据目标描述和JSONL样本数据，自动分析数据结构并生成标准DataFlow管道代码。支持算子选择、字段依赖验证及错误修复，覆盖文本处理、QA构建等数据科学任务。
用户请求生成DataFlow管道代码
需要基于JSONL样本进行数据处理流程规划
修复存在Schema或字段流错误的管道
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构建可复用的DataFlow prompt_template类，通过两轮结构化需求采集与静态验收清单，确保提示词定制、算子接口对齐及代码规范。
用户请求生成或重写prompt_template
用户希望复用现有算子逻辑并适配新的提示词需求
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用于将LLM生成的领域特定内容批量写入DataFrame新列的算子，无需读取输入行值。
需要为现有DataFrame填充生成数据列
使用统一提示词批量生成领域知识
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