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a.内容描述

• 核心功能定位：该系统是一个以数据为中心的人工智能（AI）系统，专注于从非结构化或低质量的数据源（如PDF、纯文本）中解析、生成、处理和评估高质量数据。其核心目标是通过针对性的数据预处理（如预训练、监督微调、强化学习训练）或利用知识库清理来增强检索增强生成（RAG），从而提升大型语言模型（LLM）在特定领域（如医疗、金融、法律）的性能表现。

• 关键应用场景：

  1. 领域特定大模型训练数据构建：为医疗、金融、法律等垂直领域的大模型训练，提供高质量、经过清洗和增强的数据集。
  2. 知识库构建与优化：处理PDF、文档等非结构化数据，提取结构化知识，用于构建RAG系统的高质量知识库。
  3. 多模态数据处理：支持视觉问答（VQA）提取、数学问题图解等涉及文本与图像结合的数据处理任务。
  4. 代码数据合成与增强：生成和优化用于代码生成任务的高质量指令数据集。

b.功能特性

• 模块化算子设计：系统基于“算子”这一基本单元构建，用户可以通过组合不同的算子来搭建灵活的数据处理流水线。算子分为通用算子、领域特定算子和评估算子三大类，总计超过140个。
• 开箱即用的标准化流水线：提供了多个预定义的端到端数据处理流水线，包括文本数据挖掘与增强流水线、复杂推理增强流水线、自然语言到SQL生成流水线、知识库清洗流水线以及支持外部知识查询的智能RAG流水线。
• 智能代理辅助：内置一个智能代理，能够根据用户任务目标，自动分析数据、编写自定义算子，并将现有算子编排组合成新的流水线，降低使用门槛。
• 灵活的后端服务支持：支持多种模型服务后端，包括本地vLLM、SGLang推理、以及各类主流云服务商（如Google Vertex AI）的API调用，并提供统一的结构化输出支持。
• 全面的数据质量评估：提供从多个维度（如数学能力、代码能力、知识水平）对生成数据进行自动化评估的流水线和算子，确保数据质量。

d.使用说明

• 环境安装：推荐使用Python 3.10或更高版本。可以通过pip install open-dataflow快速安装基础版本。如需本地GPU推理，需额外安装open-dataflow[vllm]。系统也提供了包含完整依赖的Docker镜像，方便快速部署。
• 核心使用流程：用户可通过编写Python脚本，导入所需的算子并连接成流水线，指定输入输出存储，即可运行数据处理任务。系统提供了丰富的示例代码和详细文档（包括视频和文字教程）指导用户上手。
• 工具与接口：提供了命令行工具（CLI），例如dataflow -v检查版本，dataflow init生成示例项目。此外，还提供了一个基于Gradio的Web用户界面，方便用户交互式地体验各种算子的功能。

e.潜在新需求

（1）需求1：用户希望系统在处理数据时，能够更好地支持中文及其他非英语语言的特定处理逻辑。例如，文本去重、分词等基础算子应适配中英文混合或纯中文的场景，避免因简单依赖空格分隔而导致的处理错误。

（2）需求2：用户希望在数据过滤、评分等依赖模型的任务中，能够更灵活地支持本地已下载的模型文件，以应对网络不稳定或离线环境的使用需求，降低对云端API的绝对依赖。

（3）需求3：用户希望在执行评估流水线时，除了看到最终的准确率等汇总指标，还能查看每条数据的具体判断结果和原因，以便于分析评估模型（Judge Model）自身的性能问题并进行针对性调试。
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