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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式，用于在数据流管道中对生成答案与标准答案进行自动化评测。
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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式，用于在数据流管道中对生成答案与标准答案进行自动化评测。
需要评估模型生成的答案准确性
处理带有问题上下文或子问题的数据集评测
配置自动化测试流水线中的答案校验环节
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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，支持数学精确匹配和基于LLM的语义评估两种模式，适用于模型评测流程。
进行基准测试中的答案正确性评估
需要对比预测结果与Ground Truth
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使用LLM对文本行进行1-5分质量评分，并将分数写入新列，保留所有原始数据。适用于需要评估文本质量但无需过滤行的场景，常与GeneralFilter配合实现两步打分和筛选流程。
需要对批量文本数据进行LLM质量评分
希望在不删除数据的情况下为每行添加评分字段
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Text2QASampleEvaluator 算子，利用 LLM 从问题质量、答案对齐、可验证性及下游价值四个维度评估 QA 对，生成评分与反馈。
需要自动化评估生成的 QA 对质量
在数据流水线中集成多维度 QA 评估环节
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用于评估模型在基准数据集上的回答质量，支持6种评估类型和LLM语义判断，生成评分及统计结果。
需要评估大模型生成的答案质量
运行基准测试集并计算准确率或相关性分数
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GeneralFilter算子参考文档，说明如何通过Lambda函数组合规则对DataFrame进行行过滤。
需要基于列值条件过滤数据行
使用Lambda表达式构建多条件AND过滤逻辑
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KCenterGreedyFilter算子通过K-Center Greedy算法基于语义多样性对大数据集进行下采样。支持多种Embedding服务后端，用于筛选最具代表性的样本行。
需要对数据集进行基于语义多样性的下采样
使用K-Center Greedy算法选择代表性样本
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PromptedFilter算子参考文档，说明如何通过LLM语义质量评估对数据行进行过滤。支持自定义评分标准与分数区间，用于替代简单规则过滤，提升数据筛选的智能性与准确性。
需要基于LLM语义判断对文本数据进行质量过滤
配置基于分数的数据行保留策略
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BenchAnswerGenerator 算子用于从基准测试数据集中生成模型回答，支持多种评估类型及自定义提示词模板，旨在与统一基准评估器对齐。
需要为基准测试问题行生成模型答案
准备数据以输入到 UnifiedBenchDatasetEvaluator
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处理超长文本的LLM生成算子。读取文件，按token限制分块调用LLM，合并结果并写入新文件，适用于内容超出上下文窗口的场景。
数据包含文件路径且需批量LLM处理
文件内容超过LLM上下文窗口限制
需要将生成结果保存为独立文本文件
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EmbeddingGenerator算子参考文档，介绍如何将DataFrame文本列批量转换为向量。涵盖构造函数、四种服务配置选项（远程API、本地模型、LiteLLM、vLLM）及运行流程，用于检索、聚类等下游任务。
需要将文本数据转换为嵌入向量
配置向量生成的服务后端
理解EmbeddingGenerator算子的参数与用法
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DataFlow框架中FormatStrPromptedGenerator算子的参考文档，说明如何将DataFrame多列映射为模板占位符构建LLM提示词并生成结果。
需要基于多个数据列生成LLM提示词
使用模板将DataFrame字段组合成单一输入
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PromptedGenerator算子参考文档，介绍其在DataFlow中用于单字段LLM生成的构造函数参数、run()签名及行处理逻辑。适用于将该算子集成至数据处理流水线的场景。
集成PromptedGenerator到DataFlow流水线
查询单字段LLM生成算子的用法和参数
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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，处理数据流中的非空行，适用于AI驱动的数据转换场景。
需要批量调用LLM生成文本内容
在数据管道中集成AI推理能力
使用LightRAGServing进行文档增强生成
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Text2MultiHopQAGenerator算子，用于从长文本列生成多跳问答对及元数据。它读取输入文本，调用LLM生成推理式QA，将结果写入指定输出列，并过滤掉未生成QA的行，适用于需要复杂推理的问答场景。
需要从长文本生成多跳推理问答对
构建数据处理流水线中的文本转换算子
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PandasOperator用于在无LLM介入下，对DataFrame执行一系列自定义转换函数。它顺序应用处理逻辑，支持重命名、过滤、计算等纯Pandas操作，适用于数据流管道中的数据处理环节。
需要对DataFrame进行自定义清洗或转换
执行无LLM参与的批量数据处理任务
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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，并直接覆盖原始内容。适用于需要自动化优化或规范化大量非结构化文本数据的场景。
需要对数据集中的文本字段进行质量提升
使用 LLM 批量重写或格式化文本内容
在数据处理流水线中执行基于提示词的文本清洗
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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，供管道生成技能查阅以辅助开发。
查询特定文本算子的构造函数或run方法签名
查找算子的执行逻辑和返回值语义
查看算子的最佳实践或常见失败模式
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DataFlow仓库开发助手，支持算子/Pipeline/Prompt创建、报错诊断、代码规范审查及知识库更新感知。通过按需加载参考文件提升效率，集成MCP与离线模式适配不同环境。
用户请求新建算子、Pipeline或Prompt
遇到报错需要诊断
请求代码审查或规范检查
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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用于为DataFlow构建生产级Operator脚手架，支持交互采访或直接Spec模式。自动生成Operator代码、CLI封装、注册逻辑及单元测试/冒烟测试骨架，适用于需要快速创建数据处理算子的场景。
用户请求创建或生成新的DataFlow Operator
用户要求添加OPERATOR_REGISTRY注册逻辑
用户需要生成基于DataFlowStorage的CLI包装器
用户要求生成Operator相关的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，分析数据结构并选择合适算子，生成可运行的DataFlow管道代码，支持字段依赖追踪与错误修复。
用户要求生成数据处理管道代码
需要基于JSONL数据选择算子或修复管道
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用于为DataFlow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，输出决策JSON与完整产物，并执行静态验收检查，支持基于反馈的定向改写。
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
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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。适用于已有种子DataFrame且需批量填充新列的场景，通过构建提示词调用LLM并返回结果列表。
需要向现有DataFrame批量生成领域相关文本数据
使用LLM进行单列数据的自动化填充
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