聚焦 Adala：自主数据标注领域脱颖而出的代理框架实例

Adala项目的目录结构如下：

目录结构介绍

docs/: 包含项目的文档文件。

examples/: 包含项目的示例代码。

server/: 包含项目的服务器相关代码。

tests/: 包含项目的测试代码。

.dockerignore: Docker 忽略文件。

.gitignore: Git 忽略文件。

CONTRIBUTION.md: 贡献指南。

Dockerfile.app: Docker 构建文件。

LICENSE: 项目许可证。

README.md: 项目介绍和使用说明。

codecov.yml: Codecov 配置文件。

compass.yml: Compass 配置文件。

docker-compose.native.yml: Docker Compose 本地配置文件。

docker-compose.yml: Docker Compose 配置文件。

poetry.lock: Poetry 锁定文件。

pyproject.toml: Poetry 项目配置文件。

项目的启动文件介绍

Adala项目的启动文件通常位于server/目录下。具体启动文件可能包括main.py或app.py等。以下是一个典型的启动文件示例：

启动文件介绍

AdalaApp:这是Adala项目的主应用程序类，负责初始化和运行整个应用程序。

app.run():启动应用程序的方法。

项目的配置文件介绍

Adala项目的配置文件主要包括pyproject.toml和docker-compose.yml。

配置文件介绍

pyproject.toml:定义了项目的依赖、版本、作者等信息。

docker-compose.yml:定义了Docker容器的配置，包括端口映射、环境变量和启动命令等。

示例 1：文本情感自动标注场景

标注10万条用户评论的情感极性（正面/负面/中性），构建训练数据集。

代码与流程

from adala.agents import AutoLabelingAgentfrom transformers import pipeline

# 1. 初始化标注代理agent = AutoLabelingAgent(   name="sentiment_labeler",   # 集成预训练模型（Hugging Face Pipeline）   model=pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"),   # 定义标注规则模板（Few-shot提示词）   instruction="Classify sentiment as 'positive', 'negative', or 'neutral' based on examples:\n"              "Example 1: 'This product is amazing!' positive\n"              "Example 2: 'Terrible service, never buying again.' negative\n"              "Example 3: 'The package arrived on time.' neutral")

# 2. 加载原始数据（假设数据存储在CSV）raw_data = load_csv("user_comments.csv")

# 3. 自动化标注（批处理）labeled_data = agent.label_batch(   texts=raw_data["text"],   batch_size=100,  # 每批处理100条   confidence_threshold=0.8  # 仅保留置信度>0.8的标注结果)

# 4. 低置信度样本人工复核low_confidence_data = agent.get_low_confidence_samples()human_labels = manual_review(low_confidence_data)

# 5. 更新模型与规则agent.update_model(   training_data=human_labels,  # 将人工标注数据加入训练集   retrain_epochs=3)

输出结果

# 标注结果示例[   {"text": "Love this new feature!", "label": "positive", "confidence": 0.92},   {"text": "The app crashes frequently.", "label": "negative", "confidence": 0.89},   {"text": "Delivery took 3 days.", "label": "neutral", "confidence": 0.78}  # 需要人工复核]

示例 2：图像目标检测自动标注

场景

对5万张零售货架图片自动标注商品位置（边界框）和类别。

代码与流程

import cv2from adala.agents import VisionLabelingAgentfrom ultralytics import YOLO

# 1. 初始化视觉标注代理vision_agent = VisionLabelingAgent(   name="object_detector",   # 集成YOLOv8预训练模型   detection_model=YOLO("yolov8x.pt"),   # 定义目标类别映射（将COCO类别映射到自定义商品类别）   class_mapping={       0: "beverage_bottle",   # COCO的"bottle" 自定义类别       67: "cell_phone"        # COCO的"cell phone" 自定义类别   })

# 2. 加载图像数据image_paths = load_image_paths("retail_images/")

# 3. 自动化标注（生成XML/PascalVOC格式）annotations = []for img_path in image_paths:   image = cv2.imread(img_path)   results = vision_agent.detect_objects(image)   # 转换标注格式   annotation = vision_agent.generate_voc_annotation(       image_size=image.shape,       boxes=results.boxes.xyxy,       classes=results.boxes.cls,       confidences=results.boxes.conf   )   annotations.append(annotation)

# 4. 验证与修正（基于规则引擎）# 规则：删除置信度<0.7或边界框面积<100px的标注filtered_annotations = vision_agent.apply_rules(   annotations,   rules=[       lambda ann: ann["confidence"] >= 0.7,       lambda ann: (ann["xmax"] - ann["xmin"]) * (ann["ymax"] - ann["ymin"]) >= 100   ])

# 5. 保存标注结果save_to_xml(filtered_annotations, output_dir="annotations/")

输出示例XML

  <filename>shelf_001.jpg</filename>   <size>       <width>1280</width>       <height>720</height>       <depth>3</depth>   </size>   <object>       <name>beverage_bottle</name>       <bndbox>           <xmin>320</xmin>           <ymin>150</ymin>           <xmax>450</xmax>           <ymax>600</ymax>       </bndbox>       <confidence>0.85</confidence>   </object>

核心特性展示

自主标注

文本代理通过Few-shot提示词生成标注规则，图像代理利用预训练模型+类别映射。

支持动态阈值过滤（如confidence_threshold=0.8）。

持续学习

文本代理通过update_model()将人工标注数据加入训练集迭代优化。

图像代理通过规则引擎（apply_rules()）修正低级错误。

多模态处理

文本与图像标注流程统一在Adala框架下管理，支持联合标注（如商品图片+评论文本）。

扩展建议

自定义模型集成

替换model参数为自定义PyTorch/TensorFlow模型：

class CustomModel(nn.Module):   ...agent = AutoLabelingAgent(model=CustomModel())

分布式标注

使用Spark并行处理大规模数据：

df = spark.read.csv("big_data.csv")labeled_rdd = df.rdd.mapPartitions(agent.label_batch)

质量监控面板

部署Grafana面板监控标注指标（如平均置信度、人工复核比例）。

查看更多、更详细的快速入门示例：

https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/Adala/blob/master/examples/quickstart.ipynb