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Comparativo de ferramentas de anotação de código aberto

Uma comparação honesta de ferramentas de anotação de dados de código aberto: Potato, Label Studio, Prodigy, Doccano, brat e Argilla, e como escolher entre elas.

Não existe uma única melhor ferramenta de anotação: a escolha certa depende das suas modalidades, do seu orçamento, de você precisar ou não de avaliação de agentes/LLM e de quanta configuração você tolera. Este guia compara as principais opções de código aberto de forma justa para que você consiga combinar uma delas com o seu projeto.

As opções em resumo

FerramentaLicençaPontos fortesMelhor quando
PotatoGratuito, código aberto (pesquisa)Mais de 30 tipos de tarefa em texto/imagem/áudio/vídeo, avaliação de agentes e LLM, YAML sem código, métricas de concordância integradasPesquisa, avaliação de agentes/LLM, configuração rápida sem código
Label StudioCódigo aberto + planos pagosAmplo suporte a modalidades, interface polida, ecossistema grandeEquipes que querem uma plataforma com respaldo comercial
ProdigyPago (comercial)Programável, focado em aprendizado ativo, integração estreita com o spaCyUsuários do spaCy à vontade com uma ferramenta paga e orientada a código
DoccanoCódigo abertoSimples, limpo, fácil de hospedar por conta própriaClassificação de texto e NER diretos
bratCódigo abertoAnotação madura e rica de texto/relaçõesAnotação linguística de entidades e relações
ArgillaCódigo abertoFoco em dados de LLM, integração com o Hugging FaceColeta de dados de feedback/RLHF na pilha do HF

(Os detalhes mudam com o tempo, verifique cada projeto para conhecer o licenciamento e os recursos atuais.)

Como escolher

  • O que você está anotando? Para NER apenas de texto, Doccano ou brat são simples. Para texto/imagem/áudio/vídeo combinados, Potato e Label Studio cobrem toda a faixa.
  • Você precisa de avaliação de agentes ou LLM? É aqui que o Potato se destaca: ele lê traços de agentes em muitos formatos e tem ferramentas dedicadas para avaliação de trajetória, recompensa de processo, agentes web e agentes de codificação. A maioria das ferramentas gerais não tem isso.
  • Orçamento. Potato, Label Studio (núcleo), Doccano, brat e Argilla são gratuitos e de código aberto; Prodigy e alguns planos do Label Studio são pagos.
  • Esforço de configuração. O Potato é configurado com um arquivo YAML e não precisa de código; o Prodigy é orientado a código; os demais ficam no meio-termo.
  • Ecossistema. O Prodigy combina com o spaCy; o Argilla com o Hugging Face; o Potato exporta para muitos formatos de ML, incluindo CoNLL, spaCy, Hugging Face e COCO/YOLO.

Onde o Potato se encaixa

O Potato surgiu do PLN acadêmico (foi apresentado na EMNLP 2022 e na HCOMP 2024) e foi construído para o fluxo de trabalho completo de pesquisa: muitos tipos de tarefa, controle de qualidade e métricas de concordância prontos para uso, integrações de crowdsourcing e, mais recentemente, um conjunto profundo de ferramentas de avaliação de agentes de IA. Se o seu trabalho abrange várias modalidades ou inclui a avaliação de LLMs e agentes, vale a pena dar uma olhada.

Se você precisa principalmente de uma única tarefa de texto com um produto comercial hospedado, ou se vive inteiramente dentro do spaCy ou do Hugging Face, uma das outras pode lhe servir melhor. Escolha a ferramenta que se ajusta ao trabalho.

Leituras adicionais