통합
Potato를 AI 모델, 크라우드소싱 플랫폼과 연결하고 즐겨 쓰는 ML 프레임워크로 내보내세요.
AI 및 LLM 통합
AI 지원으로 주석 작업을 강화하세요
Local LLMs (Ollama)
Run AI-assisted annotation with local LLMs using Ollama. Keep your data completely private.
문서 보기 →HuggingFace
Access open-source models via HuggingFace Inference API for flexible AI assistance.
문서 보기 →LangChain
Automatic trace ingestion from LangChain agents via callback handler. Capture full agent runs as annotation-ready traces.
문서 보기 →OpenAI Vision
GPT-4o and GPT-4 Vision for multimodal annotation assistance on images and screenshots.
문서 보기 →AI 기반 기능
- 지능형 레이블 제안
- 자동 키워드 강조
- 품질 확인 보조
- 검토를 위한 사전 주석
- 설명 생성
- 일관성 확인
작업 인력 옵션
자체 팀을 활용하거나 크라우드소싱으로 확장하세요
자체 팀
민감한 데이터에 권장Potato를 로컬이나 자체 서버에서 사내 주석자와 함께 실행하세요. 외부에 공유할 수 없는 민감한 데이터, IRB 승인 연구, 이미 교육된 주석 팀을 보유한 경우에 적합합니다.
이점
또는 크라우드소싱 플랫폼으로 확장하세요
Prolific
Academic-friendly crowdsourcing with quality participants. Full integration with completion URLs and participant tracking.
기능
Amazon MTurk
Scale to thousands of annotators with Mechanical Turk integration. Supports qualifications and approval workflows.
기능
지원되는 데이터 형식
어떤 일반 형식으로든 데이터를 가져오세요
Text
.txt, .json, .jsonl
Images
.jpg, .png, .gif, .webp
Audio
.mp3, .wav, .ogg, .m4a
Video
.mp4, .webm, .mov
Documents
.pdf, .html
내보내기 형식
주석을 널리 쓰이는 ML 형식으로 내보내세요
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
에이전트 트레이스 형식
13개 프레임워크의 에이전트 트레이스를 가져와 주석 처리하세요. CLI로 변환하거나 웹훅으로 실시간 수집할 수 있습니다.
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
에이전트 학습 내보내기
에이전트 주석을 학습 파이프라인 형식으로 바로 내보내세요
Python API 및 CLI
자동화를 위한 프로그래밍 방식 접근
명령줄
# 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()