Potato であらゆるものをアノテーション： テキスト、メディア、エージェント
Potato は、テキスト・音声・画像・定性データを注釈付けできるオープンソースのプラットフォームです。分類やスパンのラベル付けから、コードブックに基づく定性コーディングまで扱えます。さらに、私たちが調べた限りどのツールよりも広いエージェント注釈対応を備えています。どのフレームワークの軌跡でも取り込み、マルチエージェントの実行を相互作用グラフ上で注釈し、そのすべてを YAML で設定できます。
pip install potato-annotation# Create your config.yamlpotato start config.yaml# Open localhost:8000Potato に入っているもの
研究者とアノテーションチームのために作りました。
エージェント評価
クリック可能な相互作用グラフ上でマルチエージェントチームを注釈し、コンピュータ操作・音声・動画のエージェントを評価し、LLMジャッジを人間のラベルに合わせて較正し、軌跡をSFTおよびDPOの学習データに編集し、アリーナでモデルをランク付けできます。すべてYAMLで設定します。
20以上のアノテーションタイプ
ラジオ、複数選択、リッカート、スライダー、テキスト、スパン、ベスト・ワースト・スケーリング、ペアワイズ、数値、マルチレート、動画、画像、音声、バウンディングボックス、ポリゴン、イベント、タクソノミーに加え、生きたコードブック・in-vivoコード・メモ・ケースを備えた定性コーディング（QDAモード）。
AI搭載
OpenAI、Claude、Gemini との LLM 連携で、ヒント、キーワードハイライト、ラベル提案、MACE 能力推定、オプションハイライト、多様性順序付けを行います。
マルチメディア対応
波形表示による音声、バウンディングボックスやポリゴンによる画像、再生コントロール付きの動画アノテーションが可能です。
能動学習
クエリ戦略は5種類（不確実性サンプリング、多様性ベースの選択、BADGE、BALD、ハイブリッドアンサンブル）。ラベルが1つもない段階で最初の事例を選ぶ LLM コールドスタートも使えます。
コーディング不要
設定はすべて YAML です。アノテーション画面を作るのにプログラミングは要りません。
450+
アノテーションデザインを閲覧
コミュニティからのすぐに使える設定です。