Potato 2.4.0: التعليق التوضيحي لوكلاء الويب والتقييم المباشر والتكامل مع HuggingFace

ملاحظة: تعكس أعداد الميزات في هذا المنشور الحالة عند إصدار v2.4.0. يدعم Potato الآن أكثر من 50 نوع تعليق توضيحي. انظر وثائق أنواع التعليق التوضيحي للقائمة الكاملة.

صدر Potato 2.4.0. وهو أكبر تحديث لنا منذ وصول التعليق التوضيحي للوكلاء في الإصدار 2.3، ويضيف ميزات تقييم الوكلاء التي ظل الناس يطلبونها، إضافةً إلى دفعة من العمل على جانب المؤسسات والتكاملات.

التعليق التوضيحي لوكلاء الويب

تقييم وكلاء تصفح الويب صعب. فأنت تحتاج إلى رؤية ما رآه الوكيل، وأين نقر، وكيف مرّر، وهل كانت كل خطوة منطقية. ولهذا يضيف Potato 2.4 عارض تتبعات وكلاء الويب.

يمنح وضع المراجعة المعلّقين عرضاً بنمط الشريط السينمائي عبر لقطات شاشة مسجَّلة مسبقاً. وتحدّد تراكبات SVG أهداف النقر ومربعات الإحاطة ومسارات المؤشر ومواضع التمرير، فيرى المقيّمون ما رآه الوكيل، مع عناصر تحكم التعليق التوضيحي مضمّنة.

ويقلب وضع الإنشاء الواجهة رأساً على عقب. إذ يتصفح المعلّقون موقعاً حياً داخل iframe، ويسجّل Potato كل تفاعل بوصفه تتبعاً جاهزاً للتعليق التوضيحي. ويمكنك استيراد تتبعات موجودة بصيغ WebArena وMind2Web وAnthropic Computer Use، أو تسجيل تتبعات جديدة أثناء العمل.

display:
  type: web_agent_trace
  mode: review          # or "creation"
  show_overlays: true
  keyboard_shortcuts: true

التقييم المباشر للوكلاء

أحياناً تحتاج إلى تقييم الوكلاء أثناء تشغيلها، لا بعد انتهائها. ويتيح نظام التقييم المباشر للوكلاء الجديد للمعلّقين مشاهدة وكلاء الذكاء الاصطناعي وهم ينفّذون المهام في الوقت الفعلي، والتعليق على سلوكهم أثناء التنفيذ.

يشغّل Potato الوكلاء بالتوازي عبر مدير تشغيل الوكلاء، ويلتقط التتبعات فور ورودها عبر مستقبِل webhook، ويعرض للمعلّقين واجهة تقييم في الوقت الفعلي. كما يتعقّب الاتفاق بين المعلّقين على مستوى الخطوة تلقائياً.

الشريط الجانبي لمحادثة LLM

الأحكام الصعبة في التعليق التوضيحي تستفيد من رأي ثانٍ. ويمنح الشريط الجانبي الجديد لمحادثة LLM المعلّقين لوحة مساعد ذكاء اصطناعي يستشيرونها في منتصف المهمة دون مغادرة الواجهة.

يتعامل الشريط الجانبي مع المحادثات متعددة الأدوار ويحقن سياق المهمة كاملاً تلقائياً. ويعمل مع نقاط نهاية OpenAI وAnthropic وOllama، ويسجّل كل محادثة بوصفها بيانات سلوكية، وهو أمر مفيد إن أردت دراسة كيف يتكئ المعلّقون على مساعدة الذكاء الاصطناعي.

llm_sidebar:
  enabled: true
  provider: anthropic
  model: claude-3-5-sonnet-20241022
  system_prompt: "You are a helpful annotation assistant for this {task_name} task."
  collapsible: true

التكامل مع منظومة HuggingFace

صار Potato يتصل بـ HuggingFace بعدة طرق. يمكنك دفع التعليقات التوضيحية مباشرةً إلى مجموعات بيانات Hub مع توليد DatasetCards تلقائياً، وتحميلها مجدداً ككائنات datasets.Dataset دون رحلة ذهاب وإياب، ونشر نسخة Potato على HuggingFace Spaces، واستيعاب التتبعات تلقائياً عند تشغيل وكلاء LangChain عبر ردّ نداء LangChain.

pip install potato-annotation[huggingface]

from potato import PotatoDataset
 
ds = PotatoDataset.from_output("annotations/")
ds.push_to_hub("my-org/my-annotation-dataset")

نظام Webhook

يأتي Potato 2.4 بنظام webhook كامل للتكاملات المبنية على الأحداث. خمسة أنواع من الأحداث، موقَّعة بـ HMAC-SHA256 وفق مواصفة Standard Webhooks:

تُسلَّم الـ webhooks دون حجب مع إعادة محاولة قابلة للتهيئة، وتُدار عبر واجهة برمجة تطبيقات المشرف.

webhooks:
  - url: https://your-system.example.com/potato-events
    secret: your-signing-secret
    events: [annotation.created, item.fully_annotated]

تعلم نشط متقدم: 5 استراتيجيات + بداية باردة بـ LLM

صار نظام التعلم النشط يأتي بخمس استراتيجيات استعلام:

1. أخذ العينات بعدم اليقين: اختيار العناصر التي يكون النموذج أقل ثقةً فيها
2. الاختيار القائم على التنوع: تعظيم تغطية فضاء المُدخَلات
3. BADGE: التعلم النشط بالدفعات عبر تضمينات التدرّج المتنوعة
4. BALD: التعلم النشط البيزي عبر الاختلاف
5. المجموعة الهجينة: دمج الاستراتيجيات لاختيار أكثر متانة

وهناك أيضاً البداية الباردة بـ LLM، التي تختار العناصر قبل وجود أي تصنيفات. توجّه نموذج لغة إلى مجموعتك وتدعه يُبرز العناصر الصعبة أو الممثِّلة لتكون بذرةً للتعليق التوضيحي. وCoverICL جديد كذلك، لاختيار أمثلة متنوعة للتعلم في السياق.

إدارة كلمات المرور وSSO/OAuth

ميزتا مصادقة ظل الناس يطلبونهما:

تستخدم إدارة كلمات المرور تجزئة PBKDF2-SHA256 بأملاح لكل مستخدم، وتدعم إعادة تعيين كلمة المرور عبر واجهة سطر الأوامر الإدارية وواجهة برمجة التطبيقات، وتتضمن تدفق إعادة تعيين ذاتياً قائماً على الرموز ومدعوماً بـ SQLite أو PostgreSQL.

ويتولى SSO/OAuth الدخول الموحد عبر Google أو GitHub أو أي مزوّد OIDC عام باستخدام Authlib.

pip install potato-annotation[auth]

الأعداد المحدَّثة

التثبيت

pip install potato-annotation           # core
pip install potato-annotation[ai]       # OpenAI, Ollama
pip install potato-annotation[huggingface]  # HF Hub + Spaces
pip install potato-annotation[langchain]    # LangChain callback
pip install potato-annotation[auth]         # SSO/OAuth
pip install potato-annotation[all]          # everything

جرّبه

أسرع طريقة لرؤية 2.4 وهو يعمل هي العرض الحي على HuggingFace Spaces، دون حاجة إلى أي تثبيت. وهو يشغّل مهمة تقييم تتبع وكيل بأزرار اختيار ومقاييس ليكرت وتعليق على المقاطع وملاحظات نصية حرة:

جرّب العرض الحي ←

أو شغّل مثالاً محلياً:

git clone https://github.com/davidjurgens/potato.git
cd potato
pip install -e .
python potato/flask_server.py start examples/agent-traces/complex-annotation/config.yaml -p 8000

للاطلاع على سجل التغييرات الكامل، انظر ملاحظات إصدار v2.4.0، وبقية الوثائق في مستودع GitHub.