- https://github.com/argilla-io/argilla

- https://docs.argilla.io

Argilla 是一款专为 AI 工程师和领域专家 设计的协作工具，帮助团队高效构建高质量数据集，优化 AI 模型的训练与改进。

✅ 适用于多种 AI 任务

Argilla 可用于收集人工反馈，支持以下 AI 领域：

• 自然语言处理（NLP）：文本分类、命名实体识别（NER）等

• 大语言模型（LLM）：检索增强生成（RAG）、偏好微调等

• 多模态模型：文本生成图像（Text-to-Image）等

✅ 数据驱动，提升 AI 质量

计算资源昂贵，而数据质量决定了 AI 的表现。Argilla 通过持续优化数据，帮助你训练出更高质量的 AI 模型。

✅ 完全掌控你的数据与模型

许多 AI 工具是黑箱系统，但 Argilla 不一样。

你可以自主管理数据和模型，确保团队按照自己的需求和标准进行开发。

✅ 更高效的数据标注与迭代

数据收集通常十分耗时，Argilla 提供：

• 交互式标注，更直观高效

• 智能过滤、AI 反馈建议，提升标注质量

• 语义搜索，帮助快速找到关键数据

🔬 Argilla 的应用案例

📌 开源数据集 & 模型优化

社区成员利用 Argilla 构建高质量数据集，并优化开源 AI 模型，例如：

• UltraFeedback 数据集改进：Argilla 过滤原始数据，修复 Bug，并训练出 Notus & Notux 模型，超越 Zephyr 在多个基准测试的表现。

• Intel Orca DPO 数据集：结合 Argilla 的人工标注 + AI 反馈，改进 OpenHermes 模型，超越基于原始数据集训练的模型。

📌 企业级 AI 项目

众多 AI 团队已将 Argilla 应用于实际业务，如：

• 人道主义援助（Red Cross）：AI 团队与领域专家合作，使用 Argilla 对乌克兰难民的求助请求进行分类和分流，优化红十字会的援助流程。

• 智能客服（Loris.ai）：结合 无监督学习 和 Few-shot 对比学习，快速获取高质量多标签分类数据，提升客服 AI 的智能化水平。

• 学术研究（Prolific）：利用 Argilla 分发数据收集任务，并高效管理数据标注，提高研究数据的质量和采集效率。