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OpenDCAI/DataFlow-WebUI
GitHub用于评估答案正确性的算子，支持基于关键词匹配或LLM语义对比，并兼容多问题及子问题的上下文场景。
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Skills in Collection (23)
用于评估答案正确性的算子，支持基于关键词匹配或LLM语义对比，并兼容多问题及子问题的上下文场景。
需要评估生成答案与标准答案的一致性
涉及多问题或子问题的复杂评估任务
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基准数据集评估算子，支持匹配和语义两种模式，用于对比预测答案与标准答案。
进行基准测试评估
对比预测结果与真实标签
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使用LLM对文本数据进行1-5分质量评分，并将结果写入新列，保留所有行。适用于无需过滤行的文本评估场景。
需要对大量文本进行LLM打分
希望保留原始数据并添加评分列
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Text2QASampleEvaluator 算子，用于通过 LLM 多维度评估 QA 对质量，生成评分与反馈。
需要评估生成的问答对质量
需要多维度（问题质量、答案对齐等）打分和反馈
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UnifiedBenchDatasetEvaluator用于在基准数据集上评估模型答案，支持多种评估类型及LLM语义判断，生成评分并输出结果列。
需要评估模型生成的答案质量
运行基准测试以衡量模型性能
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GeneralFilter算子用于基于Lambda表达式对DataFrame进行行级过滤。通过组合多个布尔规则（AND逻辑）移除不满足条件的行，不涉及LLM调用或新增列，适用于数据流管道中的基础数据清洗场景。
需要对DataFrame按条件过滤行
使用Lambda表达式构建多条件筛选逻辑
数据预处理中去除不符合标准的记录
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KCenterGreedyFilter算子基于K-Center Greedy算法，利用嵌入向量对大规模数据集进行语义去重与下采样。支持多种本地及远程嵌入服务配置，旨在保留最具多样性的样本。
需要对大数据集进行基于语义多样性的下采样
使用K-Center Greedy算法筛选最多样化样本
配置文本嵌入服务以进行数据过滤
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PromptedFilter算子参考文档，用于基于LLM语义质量判断过滤数据行。涵盖构造函数参数、评分逻辑及Pipeline使用示例，解决默认值注释错误问题。
需要基于LLM进行数据质量评分和过滤
查询PromptedFilter算子的API用法或参数配置
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生成基准测试问题的模型答案，配合评估器使用。通过LLM服务将数据框中的问题转换为标准答案，支持多种评估类型和提示模板配置，用于统一基准评测流程。
需要为基准测试数据集生成模型回答
在运行UnifiedBenchDatasetEvaluator之前准备答案数据
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处理超长文件内容的LLM生成任务，按Token分块调用模型并写入结果。适用于DataFrame含文件路径且内容超上下文窗口的场景。
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，介绍如何将DataFrame文本列转换为向量，支持远程API、本地模型及vLLM等多种服务配置，用于检索、聚类等下游任务。
需要生成文本嵌入向量
配置EmbeddingGenerator算子
选择嵌入服务提供商
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提供FormatStrPromptedGenerator算子的参考文档，说明如何将DataFrame多列组合为提示词模板并调用LLM生成内容，涵盖构造函数、参数限制及运行示例。
需要参考FormatStrPromptedGenerator的API用法
询问如何将数据列映射到LLM提示词模板
排查提示词构建或算子初始化错误
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PromptedGenerator算子参考文档，涵盖构造函数、run方法及数据流集成细节。用于在DataFlow管道中实现单字段LLM生成，处理DataFrame行级文本输入与批量调用。
集成PromptedGenerator到DataFlow管道
查询LLM生成算子的参数配置
理解单字段文本生成的执行逻辑
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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。默认支持LightRAGServing后端，需预先初始化服务实例。
需要批量处理文本列的LLM生成任务
构建数据流中的文本增强或转换节点
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用于从长文本生成多跳问答对，支持推理风格QA，适用于数据预处理或知识构建场景。
需要生成长文本的多跳问答对
数据管道中需要批量生成QA数据
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PandasOperator用于在数据流中顺序应用自定义DataFrame转换函数，支持读取、链式处理及写入存储。适用于无需LLM介入的纯Pandas数据处理场景。
需要执行一系列自定义的DataFrame转换逻辑
构建基于Pandas的数据处理流水线
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PromptedRefiner算子利用LLM对指定列的文本进行润色或重写，并直接覆盖原始数据。适用于需要批量优化、规范化或改写非结构化文本数据的场景。
需要对文本数据进行LLM润色或重写
使用算子流水线处理文本列
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DataFlow核心文本算子的参考文档，涵盖生成、过滤、优化和评估等8+3+2+5类算子。提供API签名、执行逻辑及常见错误示例，供管道生成技能在需要特定算子时查阅。
需要查询DataFlow文本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
编写数据流管道时需要选择非核心原语的算子
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DataFlow仓库开发助手，支持新建算子/Pipeline/Prompt、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提升效率，提供标准化创建流程与规范检查。
在DataFlow仓库中开发新功能
请求创建算子、Pipeline或Prompt
遇到运行错误需要诊断
请求代码审查或规范检查
询问算子API或架构细节
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用于生成符合生产标准的 DataFlow Operator 脚手架，支持交互采访或直接 Spec 模式，自动完成注册、CLI 封装及测试用例生成。
用户要求创建或 scaffold operator
需要添加 OPERATOR_REGISTRY 注册逻辑
请求生成 DataFlowStorage 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管道代码。自动选择算子、验证字段依赖，支持流水线修复与代码生成。
用户要求选择DataFlow算子
需要追踪字段依赖关系
生成可运行的管道代码
修复存在模式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，并执行静态验收清单以确保质量。
用户请求生成或重写prompt_template
需要复用现有算子逻辑并定制新提示词需求
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基于LLM向DataFrame新增指定列的算子，用于批量生成领域知识数据。
需要为现有数据集批量生成特定领域的文本内容
使用LLM进行数据增强或合成
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