एकीकरण
AI मॉडल, क्राउडसोर्सिंग प्लेटफ़ॉर्म के साथ Potato को कनेक्ट करें और अपने पसंदीदा ML फ्रेमवर्क में एक्सपोर्ट करें।
AI और LLM एकीकरण
AI सहायता के साथ एनोटेशन को सुपरचार्ज करें
OpenAI
GPT-4, GPT-3.5 for intelligent hints, auto-suggestions, and keyword highlighting.
दस्तावेज़ीकरण देखें →Anthropic Claude
Claude 3 models for nuanced annotation assistance and quality checking.
दस्तावेज़ीकरण देखें →Google Gemini
Gemini Pro for multimodal annotation support across text and images.
दस्तावेज़ीकरण देखें →Local LLMs (Ollama)
Run AI-assisted annotation with local LLMs using Ollama. Keep your data completely private.
दस्तावेज़ीकरण देखें →HuggingFace
Access open-source models via HuggingFace Inference API for flexible AI assistance.
दस्तावेज़ीकरण देखें →OpenRouter
Access multiple AI providers through a single API with OpenRouter integration.
दस्तावेज़ीकरण देखें →vLLM
Self-hosted high-performance inference with vLLM for maximum control and speed.
दस्तावेज़ीकरण देखें →LangChain
Automatic trace ingestion from LangChain agents via callback handler. Capture full agent runs as annotation-ready traces.
दस्तावेज़ीकरण देखें →OpenAI Vision
GPT-4o and GPT-4 Vision for multimodal annotation assistance on images and screenshots.
दस्तावेज़ीकरण देखें →Anthropic Vision
Claude 3 Vision models for image and screenshot annotation assistance.
दस्तावेज़ीकरण देखें →AI-संचालित सुविधाएं
- बुद्धिमान लेबल सुझाव
- स्वचालित कीवर्ड हाइलाइटिंग
- गुणवत्ता जांच सहायता
- समीक्षा के लिए पूर्व-एनोटेशन
- स्पष्टीकरण उत्पादन
- संगतता जांच
कार्यबल विकल्प
अपनी टीम का उपयोग करें या क्राउडसोर्सिंग के साथ स्केल करें
आपकी अपनी टीम
संवेदनशील डेटा के लिए अनुशंसितअपने इन-हाउस एनोटेटरों के साथ Potato को स्थानीय रूप से या अपने सर्वर पर चलाएं। उन संवेदनशील डेटा के लिए एकदम सही जिसे बाहरी रूप से साझा नहीं किया जा सकता, IRB-अनुमोदित अध्ययन, या जब आपके पास पहले से एक प्रशिक्षित एनोटेशन टीम हो।
लाभ
या क्राउडसोर्सिंग प्लेटफ़ॉर्म के साथ स्केल करें
Prolific
Academic-friendly crowdsourcing with quality participants. Full integration with completion URLs and participant tracking.
सुविधाएं
Amazon MTurk
Scale to thousands of annotators with Mechanical Turk integration. Supports qualifications and approval workflows.
सुविधाएं
समर्थित डेटा फ़ॉर्मेट
किसी भी सामान्य फ़ॉर्मेट में डेटा आयात करें
Text
.txt, .json, .jsonl
Images
.jpg, .png, .gif, .webp
Audio
.mp3, .wav, .ogg, .m4a
Video
.mp4, .webm, .mov
Documents
.pdf, .html
एक्सपोर्ट फ़ॉर्मेट
लोकप्रिय ML फ़ॉर्मेट में एनोटेशन एक्सपोर्ट करें
General
- JSON
Native Potato format with full annotation data
- JSONL
Line-delimited JSON for streaming and large datasets
- CSV
Tabular export for spreadsheet analysis
NLP
- CoNLL
Standard format for NER and sequence labeling
- Hugging Face
Direct export to HF Datasets format
- spaCy
Training data format for spaCy models
Computer Vision
- COCO
MS COCO format for object detection
- YOLO
YOLO format for real-time detection
- Pascal VOC
XML format for image classification
Agent Trace Formats
Import agent traces from 13 frameworks for annotation. Convert via CLI or ingest in real-time via webhook.
Agent Frameworks
- LangChain / LangSmith
Hierarchical runs, tool calls
- Langfuse
Observation spans, scores
- OpenAI
Function calling, assistants
- Anthropic Claude
Tool use, thinking blocks
- MCP
Model Context Protocol sessions
- OpenTelemetry
Distributed span hierarchy
- ATIF
Standard interchange format
Web Agents
- WebArena
Screenshots, element targeting
- Raw Browser
HAR + screenshots
Coding Agents
- Claude Code
Anthropic Messages API with tool_use
- Aider
Markdown chat with edit blocks
- SWE-Agent
Thought/action/observation trajectories
General
- ReAct
Generic thought/action/observation
- Multi-Agent
CrewAI, AutoGen, LangGraph
Agent Training Exports
Export agent annotations directly to training pipeline formats
Python API और CLI
ऑटोमेशन के लिए प्रोग्रामेटिक पहुंच
कमांड लाइन
# Start annotation server potato start config.yaml # Export annotations potato export --format coco # Validate configuration potato validate config.yaml
Python API
from potato import Potato
# Load project
project = Potato("config.yaml")
# Get annotations
annotations = project.get_annotations()
# Export to DataFrame
df = project.to_dataframe()शुरू करने के लिए तैयार हैं?
Potato इंस्टॉल करें और मिनटों में अपने पसंदीदा टूल के साथ एकीकरण शुरू करें।