用標註工具標註數據

標註工具會為數據集嘅資料列加標籤。你可以自己標註每一列，或者畀 AI 模型標註，你再審查佢嘅成果。結果係一個已標註嘅數據集，你可以喺運行入面用。

開始工作階段

用以下其中一個方法打開標註工具：

• 喺主控台打開標註工具。
• 喺 數據集，揀選一個數據集，再撳 為此數據集加上標籤。
• 喺數據集編輯器，撳 使用 AI 標記。

揀資料

設定會問你要標註邊啲資料：

• 從你嘅資料庫中選取 會用你上載咗嘅數據集。想上載新檔案，先用 數據集。
• 生成合成數據集 會幫你建立資料列。呢個選項需要助手。

揀任務類型

揀模式

設定會問「你想點樣進行標註？」。有三個模式：

設定會將其中一個模式標示為 建議。

設定亦有一個 標記模型 選擇。預設值適合大部分數據集。

數據集訪談

Co-pilot 同 Autopilot 會由 數據集訪談 開始。AI 會問有關你啲資料同標籤嘅問題。你可以撳 略過訪談。

訪談會建立一份 標註指引。指引裝住 AI 會跟從嘅規則。用 新增規則 加入你自己嘅規則。

最後，AI 會顯示 以下係具體計劃。然後你開始工作：

• 喺 Co-pilot，撳 標記頭 {rows} 行供我審查。
• 喺 Autopilot，撳 標記全部 {rows} 行。

Co-pilot 審核輪次

喺 Co-pilot，AI 會先標註一批校準資料。每批嘅大小取決於任務類型：

如果數據集嘅資料列冇咁多，AI 會全部標註。

審查每個標籤

對每一列，側欄會顯示 AI 嘅標籤：

1. 讀資料列同標籤。
2. 想保留標籤，撳 確認 (Enter) 或者按 Enter。
3. 想改標籤，就更正佢。側欄會顯示「已更正——AI 會從中學習」。
4. 完成之後，撳 完成呢一輪。

側欄會顯示目標：「只要我哋嘅一致率達到 {gate}%，剩低嘅我會自己標記。」

一致率門檻

每一輪之後，Skynet 會量度你同 AI 一致嘅比率。是非題同類別任務嘅門檻係 92%。文字答案係 85%。

輪次摘要會顯示「你喺呢批資料中同 AI 嘅一致率為 {agreement}%」。然後你揀：

• 進行多一輪審核 會畀多一批你審查。
• 標註剩餘嘅 {rows} 行 會畀 AI 標註剩低嘅資料列。

Autopilot 同自動標註

AI 標註剩低嘅資料列時，工作會喺伺服器上面運行。你可以放心離開頁面，之後再返嚟。

• 繼續標註 會繼續一個停咗嘅工作。
• 取消 — 保留已標註內容 會停止工作，並保留已有嘅標籤。

審查唔確定嘅資料列

AI 會為每個自動標籤畀一個信心值。信心值低過 0.75 嘅時候，Skynet 會標記嗰一列。工作完成之後，撳 審查 AI 唔確定嘅 {count} 行 檢查佢哋。

手動模式

喺手動模式，你自己標註每一列。下面嘅鍵盤快捷鍵幫你做得快啲。

鍵盤快捷鍵

結果

結果會顯示每個標籤嘅來源：

來源 欄會為每一列顯示同樣嘅值：你、AI 已確認 或者 AI。

儲存同匯出

儲存到資料庫

撳 儲存至資源庫 或者 移至 Datasets，將已標註嘅資料保存為數據集。之後你就可以喺 運行 入面用佢。

匯出檔案

撳 匯出標籤，再揀一個格式：

• CSV
• JSON
• Excel (.xlsx)
• Parquet
• Feather

如果有啲資料列冇標籤，Skynet 會叫你確認匯出。

匯出會加一個標籤欄。欄名取決於任務類型：

label_source 欄會記錄每個標籤嘅來源。

工作階段

每個標註工作係一個工作階段。工作階段係以下其中一個狀態：進行中、審核中、自動標記緊 或者 完成。撳 開始新工作階段，用新設定重新開始。

你可以喺工作階段嘅分享對話框同其他人分享佢。分享規則請睇 分享。

下一步

• 標註之前，先 準備數據集。
• 用已標註嘅資料 提交運行。
• 向 Agent 面板 問有關你標註工作階段嘅問題。