数据构建

在数据驱动的时代，有效整合来自不同渠道的数据是释放数据价值的第一步。我们的平台提供强大的多数据源接入能力，帮助您轻松连接并汇集来自数据库、API接口、本地文件（如CSV, Excel, JSON, TXT等）、云存储等多种来源的数据，无论是结构化的表格数据还是图片、文本等非结构化数据，都能高效接入，为后续的数据清洗、分析和应用打下坚实基础。

• 广泛的兼容性: 支持主流关系型数据库（MySQL, PostgreSQL, SQL Server等）、NoSQL数据库（MongoDB等）、以及各种API和文件格式。
• 灵活的配置: 提供用户友好的界面进行数据源连接配置，支持自定义参数和认证方式。
• 数据同步机制: 可选择实时数据同步或设定周期的批量导入，确保数据时效性。
• 统一数据视图: 将接入的异构数据整合，提供统一的数据访问和管理视图，打破数据孤岛。

原始数据往往包含错误、缺失、不一致或格式问题，直接使用会严重影响分析结果和模型性能。我们的数据清洗功能利用AI技术和自动化流程，智能识别并处理这些“脏数据”，提升数据质量。包括自动检测和处理缺失值（如均值、中位数填充或模型预测填充）、识别并修正异常值、去除重复记录、统一数据格式（如日期、货币单位）、以及进行数据类型转换等，确保数据的准确性、一致性和完整性。

• 自动化处理: 智能识别常见数据问题，并提供自动化修复建议或操作。
• 自定义规则: 允许用户根据业务需求定义清洗规则和数据转换逻辑。
• 数据质量报告: 生成数据清洗前后的质量对比报告，量化清洗效果。
• 可追溯性: 记录数据清洗的每一步操作，方便回溯和审计。

高质量的数据集是训练出高性能AI模型的关键。我们的平台支持面向特定AI应用场景（如分类、回归、目标检测、文本生成等）的数据集构建。这包括特征工程（创建、选择和转换对模型有用的特征）、数据采样（如随机采样、分层采样以保证数据代表性）、数据平衡（处理类别不平衡问题）、以及将数据划分为训练集、验证集和测试集。同时，平台还提供数据集版本管理功能，方便追踪不同版本数据集对模型性能的影响。

• 面向AI任务: 针对不同AI模型和任务类型，提供定制化的数据集构建流程。
• 特征工程工具: 内置常用的特征提取、选择和转换算法。
• 数据增强: 对于图像、文本等数据，提供数据增强技术以扩充数据集规模和多样性。
• 版本控制与溯源: 记录数据集的构建过程和元数据，支持版本回溯和比较。

对于大语言模型（LLM）的应用，Prompt（提示词或指令）的设计至关重要。优秀的Prompt能够引导模型生成更准确、更相关、更符合期望的输出。我们的Prompt工程工具提供了一系列功能来帮助用户设计、管理、测试和优化Prompt。用户可以创建和管理Prompt模板，进行A/B测试比较不同Prompt的效果，分析模型输出并迭代优化Prompt设计，从而最大限度地发挥大语言模型的潜力。

• Prompt库与模板: 提供常用场景的Prompt模板，并支持用户创建和共享自定义Prompt。
• 多轮对话设计: 辅助设计复杂的多轮对话流程中的Prompt逻辑。
• 效果评估与分析: 提供工具评估不同Prompt下模型输出的质量，如相关性、流畅性、安全性等。
• 上下文管理: 帮助在Prompt中有效利用上下文信息，提升模型输出的连贯性和准确性。

数据标注是为原始数据添加标签或元数据的过程，是监督学习模型训练不可或缺的一环。我们的平台提供了一套高效、精准的数据标注工具和服务，支持文本（如情感分类、命名实体识别）、图像（如目标检测、图像分割）、音频和视频等多种数据类型的标注。平台集成了AI辅助预标注功能，可以自动对部分数据进行初步标注，减轻人工标注负担。同时，还提供标注任务管理、多人协同标注、以及质量控制机制，确保标注数据的高质量和一致性。

• 多类型数据支持: 覆盖文本、图像、音频、视频等常见数据模态的标注需求。
• 丰富的标注工具: 提供矩形框、多边形、语义分割、关键点、文本分类、序列标注等多种标注工具。
• AI辅助与自动化: 利用预训练模型进行智能预标注，并通过主动学习等技术持续优化标注效率。
• 协同与质检: 支持多人在线协同标注，内置多重质检流程（如一致性检查、抽检等）保障标注质量。