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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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Skills in Collection (23)
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。
需要评估带有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场景
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BenchDatasetEvaluator算子参考文档，支持match和semantic两种模式对比预测答案与标准答案。
基准测试评估
答案正确性验证
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利用LLM对文本数据进行1-5分质量评分，并将分数写入新列，保留所有行。适用于无需过滤行的批量文本评估场景。
需要对文本进行LLM打分
需要保留所有数据行并添加评分列
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Text2QASampleEvaluator算子用于多维度评估问答对质量，生成8个输出列（评分与反馈）。
需要评估生成的QA对质量
使用LLM进行自动化数据质检
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用于评估模型在基准数据集上的回答质量，支持多种评测类型和指标。
需要评估LLM生成答案的准确性
运行基准测试以量化模型性能
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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。适用于无需LLM调用的基于列值条件的数据筛选场景。
需要基于条件过滤DataFrame行
构建数据处理流水线中的过滤步骤
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提供KCenterGreedyFilter算子的参考文档，涵盖构造函数、运行签名及多种Embedding服务集成方式。用于通过语义多样性对大规模数据集进行降采样处理。
需要对大型数据集进行基于语义多样性的降采样
查询KCenterGreedyFilter算子的参数配置与使用示例
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提供PromptedFilter算子的参考文档，说明其通过LLM对文本行进行语义质量评分并过滤的功能。涵盖构造函数参数、运行签名及注意事项，适用于基于大模型判断而非规则的数据清洗场景。
查询PromptedFilter算子的用法
了解LLM数据过滤逻辑
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BenchAnswerGenerator算子参考文档，说明如何从基准数据生成模型答案以配合评测。涵盖构造函数参数、Prompt模板配置及不同评估类型的运行行为。
需要为基准测试数据集生成模型参考答案
配置LLM服务用于统一基准评测流水线
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处理超长文件内容的LLM生成算子，支持按token分块、批量调用模型并输出结果。
需要处理超过上下文窗口的长文本
基于文件路径进行LLM批量生成
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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等多种Serving方式，用于检索、聚类等下游操作。
将文本数据转换为嵌入向量
配置EmbeddingGenerator算子
选择本地或远程嵌入服务
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用于将 DataFrame 多列数据组合成模板提示词并调用 LLM 生成内容的算子。支持自定义系统提示、JSON Schema 及占位符映射，适用于批量文本生成任务。
需要将多个 DataFrame 字段合并为单个提示词发送给 LLM
需要基于模板批量生成文本内容
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PromptedGenerator算子参考文档，涵盖构造函数参数、run()签名及批处理LLM生成逻辑。用于在DataFlow管道中集成单字段LLM生成任务。
需要集成PromptedGenerator算子
查询DataFlow管道中LLM生成配置
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RetrievalGenerator异步算子，从存储读取文本列，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。
需要批量调用LLM处理数据框中的文本列
配置基于RAG的文本生成管道
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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、语言和数量限制，自动过滤空结果行，适用于需要推理式QA生成的场景。
需要从长文本生成多跳推理型QA对
使用dataflow框架处理文本数据生成QA
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PandasOperator用于在数据流中顺序执行自定义DataFrame转换函数，无需LLM参与。支持通过lambda链式处理数据，从存储读取、应用变换后写回，适用于纯代码的数据清洗与预处理场景。
需要批量或链式处理Pandas DataFrame
执行不涉及大模型的纯数据转换逻辑
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PromptedRefiner 算子利用 LLM 对数据列中的文本进行润色和重写，并原地覆盖原始内容。适用于需要自动化提升文本质量、清晰度或规范性的数据处理场景。
需要对数据表中的文本列进行批量润色
使用 LLM 改写或优化文本内容
在数据处理流水线中集成文本生成/修正步骤
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DataFlow核心文本算子的静态参考文档，涵盖生成、过滤、精炼和评估四类操作符。提供API签名、执行逻辑及常见错误示例，供流水线生成技能查阅以解决超出基础原语的任务需求。
需要查询DataFlow特定文本算子的详细API或行为
排查数据处理管道中的算子使用错误或失败模式
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DataFlow仓库开发助手，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。
用户在DataFlow仓库进行开发
请求新建算子、Pipeline或Prompt
遇到报错需要诊断
请求代码审查或规范检查
询问算子相关信息
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用于生成生产级 DataFlow 算子脚手架，支持交互采访或直接 Spec 模式。自动处理注册、CLI 封装及单元测试生成，适用于快速创建新算子或构建算子工程。
用户请求创建新的 DataFlow 算子
需要为算子添加 OPERATOR_REGISTRY 注册
生成基于 DataFlowStorage 的 CLI 包装器
生成算子的单元/注册/冒烟测试
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根据目标描述和JSONL样本数据，分析数据结构并选择合适算子，生成可运行的DataFlow管道代码，用于数据处理、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样本选择算子或修复管道错误
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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Prompt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。
用户请求生成或重写prompt_template
用户希望复用现有算子逻辑并定制新提示词
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RandomDomainKnowledgeRowGenerator算子，基于LLM向DataFrame新增一列领域知识内容。不依赖输入行字段，通过domain_keys生成提示词并批量写入结果。
需要为DataFrame填充基于特定领域的生成内容
已有种子DataFrame需按指定行数补充新列
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