DocETL 简介
DocETL[1] 是一个用于创建和执行数据处理流水线的工具，特别适合复杂文档处理任务。它提供了一个低代码、声明式的YAML界面来定义基于LLM的操作，以处理复杂数据。
适用于需要语义处理、复杂map-reduce任务、不确定如何表达任务以提高LLM准确性、处理长文档或需要验证标准的用户。
项目特点
主要特点
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低代码操作：通过 YAML 接口简化操作定义。
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LLM 驱动：利用大型语言模型提高任务执行的准确性和输出质量。
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复杂数据处理：适合处理长文档和非结构化数据集。
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自动重试机制：当验证失败时，任务可以自动重试。
使用场景
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语义处理：对数据集合进行语义处理。
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复杂任务映射：通过 map-reduce 表示复杂任务（例如，对文档进行映射，然后根据映射结果进行分组和归约）。
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LLM 准确性最大化：不确定如何最好地表达任务以最大化 LLM 准确性时。
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长文档处理：处理无法适应单个提示或对 LLM 推理过长文档。
项目使用
安装
前置条件
确保系统已安装 Python 3.10 或更高版本。可通过运行 python --version 检查 Python 版本。
安装步骤（从源代码）
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克隆 DocETL 仓库：
git clone https://github.com/ucbepic/docetl.git
cd docetl
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安装 Poetry（如果尚未安装）：
pip install poetry
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安装项目依赖：
poetry install
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设置 OpenAI API 密钥： 在项目根目录创建
.env文件，并添加你的 OpenAI API 密钥：
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
或者，在您的 shell 中设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。
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运行基本测试套件以确保一切正常（这将花费不到 0.01 美元的 OpenAI 费用）：
make tests-basic
项目资源
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官方文档[2]
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DocETL 官网[3]
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Discord 社区[4]
注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
欢迎关注&点赞&在看，感谢你的阅读~
资源列表
[1]
Github地址: https://github.com/ucbepic/docetl
[2]
官方文档: https://ucbepic.github.io/docetl
[3]
DocETL 官网: https://docetl.org
[4]
Discord 社区: https://discord.gg/fHp7B2X3xx