领域缩略语展开 Skill:按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称,可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗;不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。
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最相关实体聚合工具。从文档中提取与给定实体最相关的指定类型实体,并按重要性排序。当用户提到提取相关人物、查找相关实体、排序实体、分析实体关系、提取主要角色等需求时使用此skill。
即使用户没有明确说出"最相关实体",只要任务涉及从文档中分析并提取与目标相关的实体, 就应该使用此skill。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
本skill通过调用大语言模型(LLM)API,从多个相关文档中智能识别并提取与指定实体最相关的特定类型实体。 例如:从多篇武侠小说片段中提取与"李莲花"最相关的"人物",并按重要性排序。
当用户请求以下任务时,应使用此skill:
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--input | 输入JSON文件路径 |
--output | 输出JSON文件路径 |
--api_model | API模型名称 |
--entity | 要查询的实体名称 |
--query_entity_type | 要查询的相关实体类型 (如 人物、地点、组织) |
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--input_key | 输入文档的键名 | event_description |
--output_key | 输出结果的键名 | most_relevant_entities |
--max_token_num | 输入文档的最大token数 | None |
--api_endpoint | API端点URL | None |
{
"meta": [
{"event_description": "文档内容1"},
{"event_description": "文档内容2"},
{"event_description": "文档内容3"}
]
}
或自定义键名:
{
"meta": [
{"events": "文档内容1"},
{"events": "文档内容2"}
]
}
# 基本用法
python scripts/run_most_relevant_entities_aggregator.py \
--input ./input.json \
--output ./output.json \
--api_model qwen2.5-72b-instruct \
--entity 李莲花 \
--query_entity_type 人物
# 自定义输入输出键名
python scripts/run_most_relevant_entities_aggregator.py \
--input ./input.json \
--output ./output.json \
--api_model qwen2.5-72b-instruct \
--entity 李莲花 \
--query_entity_type 人物 \
--input_key events \
--output_key relevant_roles
# 限制token数量
python scripts/run_most_relevant_entities_aggregator.py \
--input ./input.json \
--output ./output.json \
--api_model qwen2.5-72b-instruct \
--entity 李莲花 \
--query_entity_type 人物 \
--max_token_num 100
命令行输出:
[OK] Most relevant entities aggregation completed!
Entity: 李莲花
Query entity type: 人物
Input file: ./input.json
Output file: ./output.json
输出JSON格式:
[
{
"most_relevant_entities": ["李相夷", "笛飞声", "单孤刀", "方多病"]
}
]
安装依赖: 本SKILL使用依赖 data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,可用以下指令进行安装:
pip install py-data-juicer
API配置:
export OPENAI_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/
export OPENAI_API_KEY=your_api_key
--api_model、--entity 和 --query_entity_typemeta 字段まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
领域缩略语展开 Skill:按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称,可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗;不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。
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字母数字比例过滤器。过滤文本中字母/数字比例不在指定范围内的样本。 当用户提到文本过滤、比例筛选、字母比例、数字比例、清理乱码文本等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"过滤",只要任务涉及根据文本中字母或数字的比例来筛选数据, 就应该使用此skill。
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平均行长度过滤器。过滤文本平均行长度不在指定范围内的样本。 当用户提到行长度过滤、平均行长度、文本行长度筛选、按行筛选等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"平均行长度",只要任务涉及根据文本中每行的平均长度来筛选数据, 就应该使用此skill。
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批量文件清单采集器。扫描一个或多个本地文件/目录,或从任务列表加载路径, 按支持的扩展名生成文件元信息清单,供后续文本、表格、文档、图像等采集流程继续处理。 当用户需要批量盘点待采集文件、生成本地文件 manifest、统计输入文件类型或为后续采集算子准备文件清单时使用此 skill。
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批量数据均匀分片工具。读取json/jsonl/csv输入,按份数或固定条数切成多个子文件,输出一个清单JSON供下游节点消费。 当用户提到数据分割、批量拆分、数据分片、均匀分块等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分片",只要任务是把整份批量数据均匀拆成多个文件,就应该使用此skill。 不负责按字段分组导出或随机采样。
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本skill是用于单细胞测序数据分析的专用技能,首先需要用户上传需要处理的单细胞测序数据,再对经过预处理的单细胞表达数据进行自动化细胞类型注释。它通过基因比对、数据标准化、降维等一系列流程,将细胞聚类结果与已知参考数据库进行匹配,从而为每个细胞分配生物学功能标签。
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