Adala
活跃简介
Adala 是一个自主数据标注 Agent 框架，通过 AI Agent 自动完成数据标注、分类和质量检查任务，显著提升数据处理效率。
核心特性
- 自主 Agent 从 ground truth 迭代学习数据标注技能
- 每个技能可配置不同灵活度的输出约束
- 灵活的运行时系统支持学生/教师架构模式
- 支持 OpenAI、Claude、Gemini 和 OpenRouter 兼容的 LLM
- 原生 Python notebook 集成，支持交互式数据处理
- 内置 ClassificationSkill 用于文本情感、分类和标签任务
适用场景
💡 大规模自动文本分类和情感分析
💡 用于训练自定义 ML 模型的数据标注流水线
💡 大型数据集的内容审核和质量保证
💡 使用 LLM 驱动的 Agent 进行多语言文档分类
💡 在 notebook 中快速原型化数据处理工作流
分类
快速开始
1. pip install adala
2. export OPENAI_API_KEY='your-key'
3. 使用 StaticEnvironment 和 ClassificationSkill 创建 Agent
4. 调用 agent.learn(learning_iterations=3, accuracy_threshold=0.95)
5. 使用 agent.run(test_df) 运行预测