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- CLAUDE.md 从打标沙盒文档升级为四层架构全局指导文件 - 移除 MiniMax M3 配置,生产模型统一为 mimo-v2.5-pro - 更新 run_labeling.py / summarize.py / README.md / .env.example Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# AI Labeling 实验工作区
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## 用途
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为《军事科技》栏目 AI 自动打标做模型选型实验。
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基准答案集 = 10 期已审稿的标准答案。
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## 目录结构
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- `benchmark-set/transcripts/` 10 期文稿
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- `benchmark-set/ground-truth.json` 10 期的标准答案
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- `prompts/` prompt 模板
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- `scripts/` 实验脚本(含 import_transcripts.py)
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- `experiments/` 每次跑出来的结果(不入 git)
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## 使用步骤
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### 1. 安装依赖
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```bash
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pip install -r scripts/requirements.txt
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```
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### 2. 配置 API Key
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```bash
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cp .env.example .env
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# 填入真实 MIMO_API_KEY
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```
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### 3. 导入文稿
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```bash
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python scripts/import_transcripts.py
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```
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> 将源目录(刘瑞桦收集)的 10 期 docx 文稿解析并清洗,落入 `benchmark-set/transcripts/`。
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### 4. 跑单期打标
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```bash
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python scripts/run_labeling.py --ep 4 --model mimo-v2.5-pro
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```
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## 当前版本
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- v0.1: Prompt 2(叙事结构)含 3 示例 + 10 期 ground-truth
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- 生产模型: mimo-v2.5-pro / 备用: DeepSeek V4 Pro
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## ground-truth 版本
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- `v0.1` (2026-06-11): 锁定 10 期 `narrative_structure` + `opening_hook` 标准答案
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- 其他字段(program_format / equipment_domain / scene_tags / tech_tags)待 Prompt 1 阶段补
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