Potato로 무엇이든 주석 처리하세요: 텍스트, 미디어, 에이전트
Potato는 텍스트, 오디오, 이미지, 정성 데이터를 어노테이션하는 오픈소스 플랫폼입니다. 분류와 구간 라벨링부터 코드북 기반 정성 코딩까지 다룹니다. 또한 저희가 찾아본 모든 도구 가운데 가장 폭넓은 에이전트 어노테이션 지원을 갖췄습니다. 어떤 프레임워크의 트레이스든 가져와 멀티에이전트 실행을 상호작용 그래프 위에서 라벨링하고, 전부 YAML로 설정합니다.
pip install potato-annotation# Create your config.yamlpotato start config.yaml# Open localhost:8000Potato에 들어 있는 것
연구자와 어노테이션 팀을 위해 만들었습니다.
에이전트 평가
클릭 가능한 상호작용 그래프에서 멀티 에이전트 팀을 주석하고, 컴퓨터 사용·음성·비디오 에이전트를 평가하고, LLM 심판을 사람 레이블과 비교해 보정하고, 궤적을 SFT 및 DPO 학습 데이터로 편집하고, 아레나에서 모델 순위를 매기세요. 모두 YAML로 설정합니다.
60종 이상의 주석 유형
라디오, 다중 선택, 리커트, 슬라이더, 텍스트, 스팬, 베스트-워스트 스케일링, 페어와이즈, 숫자, 멀티레이트, 비디오, 이미지, 오디오, 바운딩 박스, 폴리곤, 이벤트, 분류 체계에 더해, 살아있는 코드북·in-vivo 코드·메모·케이스를 갖춘 정성적 코딩(QDA 모드)까지.
AI 기반
OpenAI, Claude, Gemini와의 LLM 연동으로 힌트, 키워드 강조, 레이블 제안, MACE 역량 추정, 옵션 강조, 다양성 정렬을 제공합니다.
멀티미디어 지원
파형으로 오디오를, 바운딩 박스와 폴리곤으로 이미지를, 재생 제어로 비디오를 주석 처리합니다.
능동 학습
쿼리 전략 다섯 가지(불확실성 샘플링, 다양성 기반 선택, BADGE, BALD, 하이브리드 앙상블)에, 레이블이 하나도 없을 때 첫 인스턴스를 골라 주는 LLM 콜드 스타트를 더했습니다.
코드 없는 설정
모든 설정을 YAML로 합니다. 어노테이션 화면을 만드는 데 프로그래밍은 필요 없습니다.
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커뮤니티가 제공하는 바로 사용 가능한 설정입니다.