博客

大语言模型能够推理和规划——但它们无法行动。模型上下文协议(MCP)改变了这一现状。了解如何将MCP与Label Studio集成，以自动化和简化您的标注工作流程。

LLM作为裁判承诺了速度、规模和更低成本——但代价是什么？本文探讨自动化评估在哪些场景有效、哪些场景失效，以及如何建立可信度。从微妙偏见到混合评估策略，我们剖析如何评估评估者本身。

Krippendorff's alpha是衡量标注者间一致性的最灵活方法之一。与其他指标不同，它适用于不完整数据并支持多种标签类型。本指南通过实际案例逐步演示如何计算观察一致性与期望一致性，并说明当分数较低时应采取的措施。

1.18.0版本包含万众期待的暗黑模式设置、支持以COCO格式导出多边形标注，以及一系列针对标注人员的可用性改进。

AI基准测试正在悄然失效。研究表明，数据泄露、排行榜操纵和激励错配正在夸大模型性能。本文探讨了改革的四大支柱：治理、透明度、广谱指标和监督，并概述了企业如何通过集中式基准管理平台建立信任。

最新一期《In the Loop》节目解析了模型上下文协议(MCP)——这是一个将大语言模型与工具、数据和现实世界行为连接的新标准。了解MCP如何实现实用、可投入生产的AI。

每个机器学习团队都不尽相同，您的标注工作流程也应如此。本指南将解析三种常见的标注团队配置方案，以及如何定制您的工具和流程来提升质量、速度和规模。

学习如何使用Label Studio的提示功能生成问答对合成数据。本逐步指南将带您完成创建项目、编写提示词以及审阅模型生成数据的全过程——非常适合在标注数据有限时启动RAG系统或训练大语言模型。

自动化指标能告诉你RAG系统哪里出了问题——而人工审核能告诉你为什么出问题。
本文将通过Ragas和Label Studio等工具，详细介绍评估RAG输出的结构化方法。学习如何优先处理薄弱响应、简化人机协同审核流程，并利用反馈持续改进检索、提示和模型。

训练RAG系统始于干净、结构化的问答数据——但杂乱的原始材料使这变得困难。在本文中，我们将分享如何利用Label Studio及其Prompts功能来分解任务、合成问答对，并构建可靠的RAG助手。如果您希望通过更好的数据和更智能的工作流程来扩展RAG，本指南正适合您。

本次更新包含全新首页、深度链接以及API个人访问令牌。了解可用性改进和社区贡献！

使用大语言模型标注数据很快——但它准确吗？本文展示了在Label Studio中评估模型性能的两种方法，无论是否有真实标签数据。学习如何比较输出结果、跟踪准确率和成本，并为你的工作流程选择合适的模型。

在这篇文章中，我们将介绍Label Studio AI助手和提示词的一个创意用例：生成丰富的图像叙事。跟随我们的步骤，了解如何构建一个将结构化标注与故事讲述相结合的项目。

当Stop the Traffik丢失了多年标注数据时，他们需要一种更快、更智能的重建方式。通过Label Studio，他们彻底改变了工作方式——为杂乱报告建立结构，集成AI进行预标注，并发现隐藏在显眼处的人口贩卖模式。

RAG系统承诺提供更准确的人工智能响应，但由于检索错误、幻觉和不完整答案等问题，它们往往表现不佳。本文探讨了七种常见的RAG系统故障——从遗漏排名靠前的文档到格式错误——并提供了实用解决方案来提高检索准确性、排序质量和响应质量。了解如何优化您的RAG系统，确保其提供可靠、具备上下文感知能力的人工智能响应。

SmolDocling专为端到端文档转换设计，能高效提取文本、表格和布局。但它在真实文档上的表现如何？本文将通过Label Studio逐步测试SmolDocling的OCR能力，并提供分步指南帮助您评估其准确性。

Mistral OCR正在为文档理解设定新标准，但它在您的数据上表现如何？通过Label Studio，您可以评估其准确性、比较输出并微调结果。在本文中，我们将逐步介绍该流程，并分享一本实用手册帮助您入门。

RAG正在改变企业使用AI的方式，但缺乏人类监督会导致其准确性和可靠性受损。本文探讨了RAG实施中的最大挑战，以及人类专业知识如何提升数据质量、检索相关性和AI驱动的决策能力。

Shamsuddeen Hassan Muhammad和他的团队正在通过为豪萨语等低资源语言构建语言资源来推进非洲NLP发展。借助Label Studio，他们扩大了创建高质量数据集的规模，用于情感分析、仇恨言论检测和情绪识别，使AI更具包容性。

探索RAG的基本原理、相比微调的优势以及实施过程中的挑战。

我们非常高兴地宣布Label Studio 1.16.0版本发布！本次更新包含多项令人振奋的新功能、关键安全更新以及其他改进和错误修复。

了解基于可验证奖励的强化学习，这是为大型语言模型注入学习信号的主流训练策略之一，已成功应用于DeepSeek R1和Tülu 3等模型。

通过分析DeepSeek-R1、DeepSeek-V3及其前身的技术报告，了解我们认为对DeepSeek成功至关重要的数据整理和人工监督技术。

开始内容审核标注工作，对潜在有害数据进行分类以用于训练目的，或评估您已有模型的输出结果。

通过Label Studio评估多轮对话有助于发现性能差距、优化响应并提升用户体验，从而打造更高效的虚拟助手。

本教程将指导您如何使用Label Studio高效标注医学图像，从项目设置到绘制边界框和配置分类标签的全过程。

让我们回顾2024年的亮点——从突破性的功能发布到激发灵感的精彩内容。

我们很高兴推出分页多图像标注功能！这个新标签为PDF标注提供了基础工具，这是我们用户社区中一直热切期待的功能。

了解生产模型的性能表现是机器学习流程中最关键也最具挑战性的环节。本教程为您提供了一种简单方法来实时掌握生产环境中的真实情况。

尽管针对大语言模型的数据标注看起来与过去的数据标注有所不同，但它仍然是机器学习过程中至关重要的一环。

我们很高兴宣布Label Studio 1.14.0版本发布！本次更新包含多项改进和一个强大的新视频标注功能：视频帧分类。

完整了解OpenAI平台上的微调流程——从准备最新发布的维基百科数据，到成本估算和部署您微调后的模型。

了解Ameru如何利用Label Studio驱动他们的智能垃圾桶，加速实现经济可持续的零废弃未来。

了解在Label Studio中何时应使用webhooks而非API，并查看webhooks可实现的功能示例。

学习如何将Ultralytics YOLOv8目标检测模型与Label Studio结合使用。

OpenAI新推出的结构化输出功能可确保输出符合预定义的JSON结构。本文将探讨如何利用此功能完成各类标注任务。

我们发布了专为YOLOv8和YOLO11设计的Ultralytics YOLO机器学习后端连接器新版本，现在支持与Label Studio的高级目标检测、图像分割、分类和视频目标追踪功能。

探索大语言模型评估的主题、其重要性以及我们应如何开展评估。了解系统化评估如何帮助团队迭代优化模型以满足现实需求。

本教程将引导您完成结合Ragas（检索增强生成答案评分）和GPT-4来设置和使用Label Studio，构建优化问答应用的全过程。

实施基于RAG的系统存在一些需要注意的挑战，特别是在评估生成响应质量方面。本文将带您了解其中一些挑战。

使用Label Studio专为AI模型人工监督设计的五个新模板，评估大语言模型和RAG管道的输出结果。

将Segment Anything 2 (SAM2)与Label Studio连接，加速图像和视频数据标注流程。

我们很高兴宣布Label Studio 1.13版本发布！本次更新包含焕然一新的用户界面和一些供您使用的新生成式AI模板。

深入探讨使用Label Studio实现标注自动化的三种有效方法，包含示例和资源。

在本文中，我们希望展示一种整理大型数据集的方法，以降低但不完全消除在Label Studio中整理高质量医疗问答数据集的成本，并基于这些数据对Llama 3进行微调。

本文是一个系列教程的一部分，该系列将教你如何使用检索增强生成(RAG)架构开发和优化问答系统(QA)。在本教程中，我们将向你展示如何创建一个基于这些文档生成回答的生成器。

Label Studio SDK新版本现已推出，包含更多功能、全新文档以及显著提升的开发者体验。

大型语言模型(LLMs)面临的一个持续挑战是其容易产生幻觉。本文探讨了四种自动检测这些错误的方法。

获取关于我们即将举办的AI评估活动的最新消息、新增的社区支持论坛Discourse，以及包括导入YOLO图像和为NER任务微调通用模型在内的教程。

在本系列教程的开篇中，我们将介绍一个基于检索增强生成(RAG)架构的问答系统示例，并概述三种利用Label Studio优化RAG流程的方法。

简短的回答是：视情况而定。继续阅读，我们将进一步探讨这个话题，揭示每种方法的优缺点，帮助您做出明智的决定。

今天我们将深入探讨Label Studio格式转换器，这个便捷工具能帮助您将标签编码成与您喜爱的机器学习库兼容的格式，从而提升工作流程效率。

通用模型（如GLiNER）为它们旨在解决的任务提供了出色的起点。通过微调这些模型，我们能够提升它们在我们关心的业务问题领域的表现。

对Label Studio社区来说，这又是一个激动人心的月份。继续阅读了解最新动态！

不同的模型自然会在不同任务上表现出色（就像人类一样）。对于用户——尤其是那些构建产品的人来说，了解这些权衡取舍将成为决策过程中的关键部分。

当然，基准测试很酷，但它们无法让你真正感受到或直观理解模型实际如何工作。要获得这种理解，你需要动手实践模型并向其抛出真实世界的提示——就像你在日常任务中做的那样。

利用生成式AI和主流ML模型实现预标注、交互式标注和模型评估。ML后端的改进与新示例库让您能轻松为Label Studio工作流创建强大的自动化功能。

在机器学习领域，数据标注对于训练准确可靠的模型起着核心作用，而妥善准备待标注数据是机器学习项目成功的基础。

了解如何在Label Studio中构建以提示为中心的工作流，将实时提示工程与数据标注相结合。该提示器的目标是实现数据和LLM的无缝动态协作。

对Label Studio社区来说，这又是一个激动人心的月份。继续阅读了解最新动态！

宣布Label Studio最新版本1.11.0发布！

随着Label Studio最新版本的发布，团队正在将平台开发从多仓库系统迁移到单体仓库结构。

使用Label Studio和Tesseract OCR交互式标注图像转文本数据集。

这五个使用Label Studio API和SDK的技巧展示了这些工具在管理数据标注项目时的强大功能和灵活性。从高效创建项目和导入任务，到高级配置和批量数据导出，Label Studio提供了一套全面且简化的解决方案，既适合初学者也适合高级用户。

简要了解RAG及其与大型语言模型(LLMs)的关系，学习何时应考虑使用RAG，并根据当前研究总结了一些您选择这条道路时应该注意的挑战。

Label Studio 1.10.1现已发布，包含多项图像标注功能改进与安全性增强。

Grounding Dino技术进展、Adala数学推理能力展示，以及2023年度回顾！

将Grounding Dino或Grounding SAM模型与Label Studio配对，使用文本标签自动执行目标识别和图像分割任务。

本示例展示了Adala在数据引导自动化和针对数学解题基准的提示调优中的实际效用和影响力。

Label Studio社区Slack的消息功能当前不可用。我们正在努力解决这个问题。

Label Studio 1.10.0现已发布，新增对大规模外部分类体系的支持（测试版）并更新了用于微调大语言模型的排序器界面！

学习如何在Hugging Face Spaces中使用Label Studio和Segment Anything构建图像标注工作流！

Adala最新版本发布，这是一个用于自动化数据处理任务（包括数据标注和数据生成）的智能体框架，新增了由社区成员贡献的更多反馈收集方式和并行技能执行功能。

随着深度学习和机器学习技术的兴起，计算机视觉在各种应用中变得至关重要。但如何有效地将这些数据输入到您的AI模型中呢？

介绍一个全新的开源智能体框架Adala，它能显著提升数据标注效率（并广泛应用于各类数据处理任务），并具备独特的人类信号引导能力。

探索如何利用大语言模型和智能体来改变标注工作流程，旨在提高数据标注的效率、准确性和可扩展性。

Label Studio社区很高兴地宣布Label Studio 1.9.1版本发布。

凭借其动态能力，智能体可以适应不同数据集和环境的细微差别，确保无论数据性质如何，标注过程都能保持高效。

对Label Studio社区来说，这又是一个激动人心的月份。继续阅读了解最新动态！

我们很高兴地宣布Label Studio最新版本，该版本包含了标注配置自动补全功能。

探索五大开源数据集资源，它们可能成为您下一个项目成功的关键

我们的驻场数据科学家Jimmy Whitaker最近概述了如何为AI应用微调基础模型。如果您错过了，这里是该研讨会的简要总结。

我们最近举办了一场研讨会，展示了Segment Anything模型(SAM)与Label Studio的强大集成。如果您错过了，可以在这里查看回顾内容。

对Label Studio社区来说，这又是一个激动人心的月份。继续阅读了解最新动态！

我们很高兴地宣布推出Label Studio最新版本，该版本新增了上下文滚动功能！

了解如何将Segment Anything的对象选择能力与Label Studio的标注能力相结合。

Hugging Face是一个备受推崇的平台，被广泛认为是发现和利用语言模型(LLM)技术最有价值的资源之一。

我们将探讨如何利用Label Studio构建一个基于领域知识训练的问答机器人。

了解LLM微调相关的专业术语。我们整理了一份全面的术语表，帮助您开启LLM调优之旅。

随着最新1.8版本的发布——我们推出了全新的生成式AI模板库——这是一套专为您设计的模板，让您可以直接在Label Studio中使用基础模型并根据需求进行调整。开始微调诸如Llama 2、GPT-4、Whisper、Alpaca和PaLM 2等模型。

开箱即用，大语言模型(LLMs)可以相当轻松地处理一般任务。但当您需要完成那些需要比LLMs通常具备的更专业知识的任务时，应该采用哪种微调方法？

对Label Studio社区来说，这又是一个激动人心的月份。继续阅读了解最新动态！

只需进行几项快速配置更改，您就可以在Hugging Face平台上为标注项目启动一个精简的Label Studio生产环境。

机器学习模型就像人工智能领域的赛车，旨在提供快速准确的结果。但正如赛车需要合适的燃料一样，这些模型也需要高质量且经过适当准备的数据作为"燃料"。

微调在利用大语言模型完成特定任务中起着关键作用。通过探索微调过程并理解其在大语言模型中的重要性，您将获得优化大语言模型所需的知识和实践技能。

学习如何通过Label Studio机器学习后端使用GPT-4自动化标注任务。

学习一些高级技巧，充分利用Label Studio，为您的标注流程带来更高效率。

如今有数十万个开源大语言模型可供选择，要从中挑选并非易事。不过我们认为，目前有一小部分性能卓越的模型是绝佳的选择。

对Label Studio社区来说，这又是一个激动人心的月份。继续阅读了解最新动态！

是否曾好奇我们的JSON格式是如何生成的？或者如何构建您的JSON文件来导入数据、预标注数据集或与ML后端协作？不用再等待了！这篇博文将为您解答所有疑问。

HumanSignal关注的是人类为模型提供的信号，帮助它们适应、学习并与组织及整个社会的需求保持一致。

我们很高兴地宣布Label Studio最新版本，该版本专门设计用于帮助创建用于微调大型语言模型(LLM)如ChatGPT或LLaMA的数据集。

Segment Anything是一个可用于加速计算机视觉和图像标注的流行模型。了解如何将Segment Anything集成与Label Studio结合使用。

对Label Studio社区来说，这又是一个激动人心的月份。继续阅读了解最新动态！

学习将机器学习模型集成到Label Studio工作流程中所需的背景知识和步骤。

如何使用OpenMMLab结合Label Studio的机器学习API，通过mmdetection库实现半自动化的边界框标注。

访问discuss.labelstud.io查看常见问题解答、使用技巧以及Label Studio社区中的有益讨论。这些内容都在新的档案机器人帮助下进行了归档，该机器人将帮助记录现有社区Slack中的热门话题。

RLHF技术使得在通用文本数据语料库上训练的语言模型能够与复杂的人类价值观对齐。本文详细介绍了如何在自己的数据上训练用于RLHF的奖励模型。

本文探讨了人类反馈对AI的深远影响，并研究了像Label Studio这样强大的工具如何推动AI训练方法的范式转变。

为了帮助您开始数据标注工作，我们创建了这份指南，其中概述了确保数据标注准确性的最佳实践。

我们很高兴地宣布Label Studio 1.7.3版本的发布，这个版本为我们的开源数据标注工具带来了大量新功能和改进。

对Label Studio社区来说，这又是一个激动人心的月份。继续阅读了解最新动态！

当您深陷项目之中时，如何识别并保持高质量数据？在机器学习语境下，"数据质量"又意味着什么？阅读全文寻找答案！

Heartex联合创始人兼CEO Michael Malyuk最近在BentoML的Slack社区进行了一场AMA问答，探讨了关于数据标注、MLOps以及两者结合的工作流程等各类问题。

本文将探讨目标检测的概念、实施过程中面临的挑战，并分享这一激动人心的技术的逐步入门指南。

机器学习数据智能公司Galileo联合创始人Vikram Chatterji刚刚发布了一个框架，通过Label Studio与Galileo的深度集成，可大幅提升机器学习工作流程效率。

对Label Studio社区来说，这是硕果累累的一个月，充满了版本发布以及与开源机器学习社区的合作。以下是过去一个月各项公告的快速回顾，其中包括一项可能对您的标注工作流程产生重大影响的"魔法"功能！

加入Label Studio社区团队，参加我们4月13日中午12点（美国东部时间）举办的社区线上交流会系列。我们将分享社区内外的动态，包括未来计划、最新版本发布等内容！

通过开源数据科学的视角评估GPT-4的发布，我们看到了其长期影响的可能性与潜力——但同时也重申了数据集开发的基础重要性，以及通过人类反馈（如基于人类反馈的强化学习RLHF）或人在回路流程所提供的上下文价值。

Label Studio 1.7.2 引入了全新的图像标注魔棒工具，并对音频标注功能进行了重大更新。

查看全新的Label Studio集成目录，探索不断增长的集成和资源，包括文档和链接。

本教程旨在帮助您开始在Hugging Face Spaces中使用Label Studio进行数据标注。

关于如何为Label Studio构建集成的完整指南，包括数据库、存储、机器学习、Web前端和平台集成。

Label Studio文档焕然一新：信息架构更清晰，贡献方式更丰富。

Label Studio与Pachyderm的集成使得将数据版本控制纳入任何数据团队的标注流程变得更加容易。

阅读逐步指南，了解如何集成Label Studio和Pachyderm，包含代码示例。

音频标注教程、新学术计划、四月柏林PyCon & PyData大会筹备进展等精彩内容！

本指南将带您了解如何在Label Studio中设置音频标注项目。我们将逐步引导您完成数据导入和标注流程，并向您展示Label Studio音频标注界面中的众多功能。

了解RLHF的最新进展，这是构建像ChatGPT这样的大型生成模型的关键训练方法之一。

刚接触Label Studio？我们准备了一个内容丰富的全新教程，包含最重要的信息助您快速上手。

本月Label Studio社区精彩纷呈，快来了解这些优质资源和机会。

您想与社区分享您的知识吗？我们非常欢迎您来贡献内容！

TotalEnergies如何为海上钻井工程师提供预测和预防关键设备故障的前沿工具。

Label Studio最新版本现已发布。主要特性包括音频标注引擎的性能提升，以及新增支持使用Terraform脚本或Helm图表进行生产级部署的方法。

2022年Label Studio社区调查显示，数据团队正在加大对数据准备和管理的投入，以获得更好的ML/AI成果。

机器学习模型可能会产生意外且危险的对话回应。通过学习什么是机器学习偏见以及如何最小化它，训练您的模型以避免这些结果。

通过本指南，您将了解音频分类的工作原理以及在构建音频机器学习项目时如何实现它，从而优化您的机器学习模型并打造更出色的整体产品。

本文探讨音频分类技术，并讨论可以受益于该技术的各种应用场景。

在为音频分类项目选择标注工具时，您需要仔细研究其独特功能，并确保它能与您的技术栈良好配合。找到合适的工具将为您的音频分类项目带来最佳价值。

本指南将深入探讨图像分类——它的含义、工作原理以及帮助您入门的主要步骤。

建立高效的数据标注流程是消除机器学习模型输入数据错误的关键。以下是一些普遍适用的原则，可提升数据标注流程的效率和准确性。

有些开发者和数据科学家只想获取代码、下载仓库就能直接使用。如果这是您的风格，选择一个功能齐全的开源情感分析工具可能是您的正确选择。

Label Studio用户社区调查现已启动！您的反馈对于改进产品和帮助新用户加入社区至关重要。

Label Studio 1.6 推出了支持逐帧视频对象追踪的全新播放器，并对标注界面进行了重大更新，以提升人体工程学设计和操作效率。

了解我们在机器学习项目中最常见的6种数据标注错误，以及帮助您保持训练数据一致性和准确性的解决方案。

从时间序列分析到主动学习，再到Python SDK，一起来探索Label Studio在达成10,000 GitHub星标里程碑过程中最受欢迎的十大功能！

本篇博客涵盖情感分析的基础知识：关键组成部分、应用场景、挑战及解决方案。

情感分析为企业提供一致的数据驱动洞察，帮助更好地理解用户和产品。以下是入门方法。

关于Label Studio 1.5.0版本的发布说明与相关信息。

了解数据标注能从负鼠身上学到什么，以及Heidi对Label Studio的意义。

关于Label Studio 1.4.0版本的发布说明和信息，宣布推出Label Studio SDK，可与开源数据标注工具Label Studio或企业版Label Studio Enterprise配合使用。

为Label Studio开源数据标注工具推出的社区奖励计划正式启动！

了解各类数据漂移现象及其对模型性能的影响，并通过多个案例学习数据标注如何有效应对数据漂移问题。

关于Label Studio 1.3.0版本的发布说明和信息，该版本具有机器学习辅助标注功能。

利用开源数据标注工具Label Studio的webhook功能，通过AWS Lambda、Amazon S3和公共领域鸟类图像，无缝集成您的Amazon SageMaker模型开发工作流，助力机器学习与数据科学项目。

使用开源数据标注工具Label Studio快速创建兼容YOLO v3和v4的数据集，为图像目标检测的数据科学和机器学习项目生成训练所需的图像标签。

关于Label Studio 1.2.0版本的发布说明与信息，该版本新增了针对标注和任务的事件Webhook功能。

使用开源数据标注工具Label Studio来提升收据、发票、菜单、标牌等重要图像通过Tesseract和Python处理后的光学字符识别(OCR)效果。

Label Studio 1.1.0版本的发布说明及相关信息，该版本改进了图像标注的数据标注功能，并支持机器学习项目中的对象字符识别(OCR)标注。

自然语言处理机器学习项目中，标注工具在NLP标注和功能方面最重要的10个考量因素。

使用开源数据标注工具Label Studio来改进客服电话、视频会议录音及其他音频记录的转录准确性。

使用Label Studio评估像spaCy这样的命名实体识别解析器，并通过为您的数据科学和机器学习项目标注黄金标准数据集来修正预测结果。

Label Studio 1.0.0版本重构了整个平台，新增支持多用户协作、多项目管理，以及为机器学习和数据科学项目提供可扩展的数据标注功能。

Label Studio 0.9.0版本包含数据管理方面的改进，帮助您探索和优化机器学习项目的数据集。

Label Studio 0.8.0版本包含了对时间序列数据标注功能的更新支持。

Label Studio 0.7.0版本新增了与云存储集成的连接器，包括亚马逊AWS S3和谷歌云存储。

Label Studio 0.6.0版本包含嵌套数据标注、区域标注、机器学习后端集成更新、筛选过滤等功能改进。

Label Studio 0.5.0版本包含图像分割、关系标注、命名实体识别性能提升、图像椭圆标注等功能。