Seederive 非结构化打标平台

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什么是 Seederive

Seederive 用 LLM 对文本/语音/图片数据做情感分析、标签分类、观点提取等批量处理。

认证配置

使用前需要设置 AK/SK 环境变量：

环境变量	说明	必填
VOLCENGINEACCESSKEY	Access Key	是
VOLCENGINESECRETKEY

Secret Key | 是 |

验证连通性

设置好环境变量后，执行以下命令验证：

bash
python3 ${SKILL_DIR}/scripts/seederive.py task list --page-size 1

如果返回 code: 0 表示连通成功。如果返回认证错误，请检查 AK/SK 是否正确。

执行命令的方式

bash
python3 ${SKILL_DIR}/scripts/seederive.py <子命令和参数>

第一步：判断用户意图

阅读用户的需求，对照下表确定属于哪个场景：

场景	用户说了什么（示例）	下一步
A. 快速试效果	帮我分析这几条评论 / 试一下情感分析 / 看看这些文本的标签	→ 直接用 quick-preview，见下方「场景 A」
B. 创建批量任务

帮我对这个数据表做情感分析 / 建一个打标任务 | → 读取 ${SKILL_DIR}/references/task.md 获取详细指引 |
| C. 需要标签体系 | 按我们的标签分类 / 建一个标签库 / 主体识别 | → 读取 ${SKILL_DIR}/references/tag-base.md 获取详细指引 |
| D. 优化效果 | 效果不好 / 帮我优化 / 上传错题 / 换个模型 | → 读取 ${SKILL_DIR}/references/optimize.md 获取详细指引 |
| E. 不确定 | 我有一批数据想处理 / 能做什么 | → 先问用户数据是什么、想得到什么结果，再回到本表判断 |

重要：场景 B/C/D 的具体操作步骤、参数说明、JSON 格式都在对应的参考文件中。你必须用 Read 工具读取对应文件后再执行，本文件不包含这些细节。

场景 A：快速试效果（唯一可以直接执行的场景）

这是最轻量的路径，无需创建任务，传几条文本就能看结果。

支持的分析类型

分析类型	nodeType 值	输出	额外参数
情感分析	EMOTIONDETECTION	正面/负面/中性 + 原因	无
营销水军识别

SHILLDETECTION | 是/否 + 原因 | 无 | | 观点提取 | OPINION_SUMMARY | 核心观点 + 理由 | 无 | | 内容评分 | CONTENT_SCORING | 质量/原创/有用/合规评分 | 无 | | 翻译 | TRANSLATION | 翻译结果 | --target-language | | 标签分类 | TAG_DETECTION | 多级标签 | --tag-base-id（需要先建标签库，见场景 C） | | 主体识别 | SUBJECT_DETECTION | 多级主体 | --tag-base-id（需要先建标签库，见场景 C） | | 自定义分析 | CUSTOM_APPLICATION | 自定义 | --prompt + --output-fields |

执行方式

方式一：直接传文本（推荐，最快）

bash
python3 ${SKILL_DIR}/scripts/seederive.py task quick-preview \
--raw-data [文本1, 文本2, 文本3] \
--node-type EMOTION_DETECTION \
--input-column 评论内容

方式二：上传文件

bash
python3 ${SKILL_DIR}/scripts/seederive.py task quick-preview \
--file data.csv \
--node-type EMOTION_DETECTION \
--input-column 评论内容

方式三：导出结果为 CSV 文件

bash
python3 ${SKILL_DIR}/scripts/seederive.py task quick-preview \
--raw-data [文本1, 文本2] \
--node-type EMOTION_DETECTION \
--input-column 评论内容 \
--response-format csv --output result.csv

自定义分析示例：

bash
python3 ${SKILL_DIR}/scripts/seederive.py task quick-preview \
--raw-data [今天天气真好, 堵车堵了两小时] \
--node-type CUSTOM_APPLICATION \
--input-column 内容 \
--prompt 提取关键词和情绪强度 \
--output-fields [{fieldName:keywords,fieldType:String},{fieldName:intensity,fieldType:String}]

quick-preview 全部参数

参数	必填	说明
--raw-data	与 file 二选一	JSON 字符串数组或对象数组
--raw-data-file

与上二选一 | JSON 文件路径 | | --file | 与 raw-data 二选一 | CSV / Excel 文件 | | --node-type | 是 | 分析类型，见上表 | | --input-column | 是 | 待处理文本的列名 | | --max-rows | 否 | 最大处理行数（默认 10，上限 50） | | --tag-base-id | TAG/SUBJECT 需要 | 标签库 ID | | --prompt | CUSTOM 需要 | 自定义提示词 | | --output-fields | CUSTOM 需要 | 输出字段 JSON 数组 | | --target-language | TRANSLATION 用 | 目标语言（默认中文） | | --response-format | 否 | json（默认）或 csv | | --output | 否 | CSV 输出文件路径 |

场景之间的流转

场景 A（试效果）
│
├─ 效果满意 + 数据量大 → 场景 B（建正式任务批量跑）
│ → 读取 ${SKILL_DIR}/references/task.md
│
├─ 需要标签分类 → 场景 C（先建标签库）→ 回到 A 或 B
│ → 读取 ${SKILL_DIR}/references/tag-base.md
│
└─ 效果不满意 → 场景 D（优化提示词/换模型）→ 回到 A 验证
→ 读取 ${SKILL_DIR}/references/optimize.md

关键原则

1. 1. 先试后建：建议用户先用 quick-preview 试效果，满意后再创建正式任务
2. 渐进披露：不要一次给用户灌输所有概念，按需引导到对应参考文件
3. 按需加载：只有需要执行场景 B/C/D 时才去读取对应参考文件