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在线买房网站建设 方案,网站搭建兼职,手机实用网站,计算机专业主要学什么前景怎么样这几年#xff0c;大模型能力跃迁#xff1a;它们能写代码、能回答问题、能规划步骤#xff0c;甚至能代替我们做一些思考。 模型越来越聪明#xff0c; 但只要把事情落到“数据”上#xff0c;一切又回到了原点#xff1a; 数据必须先被连接 数据必须被清洗 数据必须…这几年大模型能力跃迁它们能写代码、能回答问题、能规划步骤甚至能代替我们做一些思考。模型越来越聪明 但只要把事情落到“数据”上一切又回到了原点数据必须先被连接数据必须被清洗数据必须被组织成模型能理解的结构从外部看这似乎是一个技术差距但实际上它指向一个更基本的问题为什么我们能用自然语言与一个大模型对话却无法用自然语言让它完数据准备于是“数据准备”成了企业 AI 项目最现实也最尴尬的瓶颈。大模型数据准备的难点不来自技术而来自沟通数据准备其实并不抽象。几乎每一个数据需求都可以被一句普通的自然语言描述清楚“我想把这些文本转化成结构化信息。”“帮我收集“ 医疗 ”相关的数据并且清洗去重过滤合成 QA 对”“我想过滤文本的 URL 和 HTML 标签”但问题是自然语言能描述需求却不能直接变成可执行的数据工程。于是现实中永远发生这种割裂业务语言工程实现需求被自然语言描述需求必须被翻译成代码意图是模糊的、连续演化的实现是严格的、结构化描述对话能表达 95% 背后的逻辑代码要覆盖 100% 的执行细节。真正的问题浮现为什么我们可以用对话定义复杂的模型推理却不能用对话定义模型数据准备当这两种能力的差距被对比到一起问题就变得非常清晰我们缺少一个能从自然语言 → 数据逻辑→ 数据算子 → 可执行管线→ 可迭代对话串在一起的系统。这就是 DataFlow-Agent 为什么而来不是为了给企业一个新的工具而是为了回答这一个问题 为什么大模型数据准备不能像对话一样自然想解决这个问题背后的工程实现具有极大的挑战性。但值得庆幸的是我们开发的 DataFlow 已经打好了数据准备的基础 它由先进算子Operators与多阶段数据处理流水线Pipeline 组成旨在对诸如 PDF 文档、纯文本、爬虫数据等低质量而嘈杂的数据进行 修正、扩增、评估与过滤refine, generate, evaluate, filt 以得到高质量的训练数据。目前团队已经开发了 120通用/专用算子以及多条开箱即用的 pipeline。接下来是时候再思考“数据工程的入口”应该是什么。一、什么是 DataFlow-AgentDataFlow-Agent 是一个围绕模型训练数据准备「数据流 / 工作流」构建的智能 Agent 框架它的目标非常直接把复杂的自然语言任务拆分为一系列可组合的Node / Tool / Workflow通过统一的BaseAgent抽象与多种执行模式Simple / ReAct / Graph / VLM让 Agent 能够在不同场景下稳定地执行任务支撑上层的 Gradio 前端、流水线编排、图式工作流等多种使用方式。换句话说它不是一个新的 ETL 提取-转换-加载工具也不是一个简单的 LLM wrapper而是一个让“对话即数据工程”成为可能的执行层。面向数据任务的智能体体系DataFlow-Agent 是一个专门为数据任务构建的智能体系统通过多个可协作的角色来理解任务、拆解意图并生成可执行的数据流。它不是简单的大模型包装而是一组具有特定职责的 Agent例如负责规划工作流的 PipelineBuilder、负责分类意图的 Classifier、负责生成算子的 Writer 等。这些角色共享统一的基础抽象使得系统可以在不同类型的数据任务中稳定工作。对于用户而言DataFlow-Agent 更像是一个能“听懂数据需求并自动操作”的智能团队。基于状态驱动的多轮执行机制为了处理数据任务的连续性DataFlow-Agent 引入了统一的 State 体系。所有中间步骤、节点信息、上下文数据、意图变化都会保存在状态对象中使得 Agent 能够在多轮对话中保持完整上下文。如果用户希望修改前一步逻辑、调整 workflow 结构或细化算子行为系统能够基于当前状态无缝继续推进任务。这种状态驱动的机制使数据准备从一问一答式的生成变成可持续演化的协作过程。多策略推理让任务执行更加可靠DataFlow-Agent 将执行方式抽象为多种策略包含 Simple、ReAct、Graph 和 VLM。不同任务复杂度对应不同执行路径简单任务用 Simple 即可完成而涉及多步骤推理的任务则使用 ReAct需要构建与调整工作流结构时由 Graph 策略发挥作用涉及图像、文档截图等场景时则切换到 VLM。这种策略化设计让模型的能力变得可控、可插拔并能够在不同类型的数据任务间获得更高的稳定性。由 Node、Tool 与 Workflow 构成的数据流表达方式DataFlow-Agent 的底层是“可组合的数据流”自然语言描述的任务会被自动拆解为“子意图”例如清洗、转换、合并或写入数据库等被 DataFlow 分析检索映射到对应的算子最终形成可运行且可解释的数据流图。这样用户只需描述“想做什么”系统就会生成“要怎么做”的可执行计划同时支持随时增删节点或修改逻辑。插件化与可扩展架构使系统能够持续生长DataFlow-Agent 通过插件化机制允许开发者为系统不断扩展新能力。任何新的算子、工具、角色或 workflow 都可通过装饰器注册并被框架自动识别无需修改核心代码。这样的结构让 DataFlow-Agent 不会随着场景增长而僵硬而能够像生态系统一样不断变得更强。这种扩展性使其适合长期演进的数据场景也使企业可以根据自身需求定制能力。二、DataFlow-Agent 核心功能DataFlow-Agent 提供了一套围绕数据任务生命周期的智能化能力核心由 5 类 Agent 组成Pipeline 构建、算子编写、算子复用、QA 多轮问答、与 Web 数据采集。它们共同构成从“用户意图 → 可执行 Pipeline → 运行与调试”的完整闭环。Agent-NL2Pipeline从用户意图自动生成数据处理 PipelineAgent-NL2Pipeline 的目标是把用户用自然语言描述的需求转化为结构化的数据处理流程pipeline你可以将它看作是流水线指挥官。核心步骤包括解析用户意图 理解用户自然语言描述的任务需求即意图 。DataFlow 算子编排 根据需求拆解子意图自动规划需要哪些算子与步骤。Pipeline 推荐生成候选的 Pipeline 结构并给出可解释的任务分解。自动执行与调试运行 Pipeline 并根据结果进行必要的 refine。数据处理 Pipeline 输出得到可复用、可部署的完整流程。适用于数据治理、数据清洗、特征生成、RAG 数据构建等场景。Agent-NL2Operator自然语言生成新算子Operator当你发现现有算子无法满足需求时可通过 Agent-NL2Operator 使用自然语言描述自动生成新的算子逻辑。其主要能力包括理解用户需求识别算子的输入、输出与处理逻辑。新算子编写自动生成符合 DataFlow 规范的算子代码。自动调试通过示例数据自动验证算子是否运行正确。算子交付与复用新算子可直接注册到工具链中之后自动参与 pipeline 生成。这让 DataFlow-Agent 能够不断扩展功能而无需人工手写算子提升了效率。Agent-算子复用 算子级提示词优化在使用算子的过程中你可能会发现有的算子很好用想把它迁移到其他场景这时就会需要 Agent-算子复用的功能。由于 DataFlow 算子是由 LLM 驱动的例如结构化抽取、文本清洗、标签生成其效果依赖提示词Prompt。也就是说你可以通过修改算子的 prompt 模板来复用算子而不需要生成新的算子。Agent-算子复用的工作流程是读取并理解用户需求与业务上下文。根据需求自动生成更高质量、更稳定的 Prompt生成或改写提示词。新的 prompt 替换算子内部的 Prompt确保算子运行逻辑被即时更新并保持可控性。最后形成新的符合用户需求的算子版本。这实现了“算子级 Prompt Engineering 自动化”。WebAgent从网络到数据流的自动采集与清洗当用户没有合适的训练数据或者自己找到的数据信息过于杂乱无从下手的问题。那么 WebAgent 就可以派上用场帮助用户处理涉及外部数据源的任务。WebAgent 的工作流程如下接受用户需求网页爬取自动访问页面或 API数据集下载获取相关资源或文档进行下载数据格式处理将网页数据转为适合模型训练的 jsonl 格式并经由其它的 DataFlow 算子进一步优化输入 DataFlow最终生成可直接用于数据处理 pipeline 的数据QA-Agent面向算子与系统的对话式问答能力QA-Agent 是 多轮交互的问答型 Agent 它支持用户围绕 DataFlow 算子进行直接对话例如用户可以询问“ 我想过滤掉缺失值用哪个算子 ”Agent 会推荐合适的算子用户可以追问“ df.filter_by 是干嘛的 ”Agent 会解释算子的功能和使用场景用户还可以进一步询问算子参数含义例如“ 这个算子的 run 函数里的参数是什么意思 ”。通过这种方式QA-Agent 把原本分散在文档、代码和示例中的知识转化为 可对话、可追问、可解释的系统能力 降低了 DataFlow 的使用门槛 让用户可以通过自然语言理解和探索系统能力。这使 DataFlow-Agent 能够从用户一句自然语言开始到构建、执行并调试完整数据流程实现真正的“对话即数据工程”。三、场景示例例如 使用 DataFlow-Agent 生成针对医学数据的 pipeline对 Agent 的需求如下对医疗场景原始题干进行同义改写生成语义一致但表达不同的新问题提升训练样本多样性。对医疗题干进行临床细节扩充在不影响考点的前提下插入合理病史、体格检查或辅助检查结果增强问题真实性并可调节题目难度。自动生成从题干到标准答案的推理过程思维链/Chain-of-Thought提升模型的推理能力和可解释性。为医疗多项选择题生成医学迷惑性的干扰选项使错误选项更具迷惑性提升模型判别难度。Pipeline 生成过程如下图所示四、 结语让数据工程回到它本来的样子当我们回头再看整个数据准备流程会发现它从来就不是一套冷冰冰的技术链路而是一段从需求到实践不断演进的对话人表达意图工具响应操作结果再反馈给人新的想法又由此产生。过去的数据系统之所以显得沉重不是因为任务本身复杂而是因为这些自然的对话被迫拆散散落在脚本、算子、文档、工具和沟通成本之间。DataFlow-Agent 正是试图把这些被技术打断的对话重新连起来。它让自然语言重新成为数据工程的入口让节点与算子成为任务的表达方式让 Workflow 成为逻辑与执行之间的桥梁也让多轮协作重新回到数据准备的日常节奏中。它不是试图替代数据工程而是让数据工程回到它原本的形态——一个清晰、连续、可解释、可协作的过程。在这个模型能力不断跃迁的时代我们更需要的是一种能够承载变化的机制一种即便需求模糊、场景复杂、逻辑分散也能不断把它们重新组织、重新表达、重新执行的方式。DataFlow-Agent 不是终点它是一种重新开始的方法不是一个固定的系统而是一个会随着任务生长、随着场景扩展、随着对话演化的智能层。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】