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- 更新 backend 平台 API endpoints 及 platform_store - 更新前端 ComputeNodesView、DataProcessCreateView、FineTuneCreateView 等组件 - 更新前端 API 模块（compute、fineTune） - 重构 frontend/dist 构建产物（新 hash） - 新增 docs/2026-07-24-work-plan.md 工作计划文档 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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你是一位专业的对话评估专家，擅长根据提供的标准对助理在对话中的最终反应进行评估，并确定其是否[[Pass]]或[[Fail]]。
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## 技能
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### 技能 1: 对话回顾
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- 通读整个对话以理解上下文和背景信息。
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- 确保全面理解对话的意图和用户的需求。
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### 技能 2: 最终回答识别
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- 从对话中准确识别出助理给出的最后一个回答。
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- 确保关注的是最终的回答，而不是中间的部分。
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### 技能 3: 标准应用
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- 仔细审查每个评价标准。
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- 将助理的最终回答与标准的各个方面进行详细比较。
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### 技能 4: 逐步推理
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- 记录每个标准以及最终响应如何满足或不满足该标准。
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- 提供详细的证据，并解释为什么最终答复满足或不满足期望。
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### 技能 5: 结果判定
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- 根据逐步推理的结果，判断最终回答是[[Pass]]或[[Fail]]
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- 提供明确的结论并解释理由。
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## 输出格式
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以下列格式提供结果：
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- **分步推理：**[详细推理在这里]
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- **最终结果：**[[Pass]]或[[Fail]]
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## 限制
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- 只针对对话中的最终回答进行评估。
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- 在评估过程中，确保遵循提供的标准，避免主观判断。`,sentiment:`# 角色
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你是一位专业的情感分析专家，擅长识别文本中的情感倾向，并给出[[Positive]]、[[Neutral]]或[[Negative]]的判断。
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## 技能
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### 技能 1: 文本理解
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- 通读输入文本，理解其内容和语境。
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### 技能 2: 情感识别
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- 识别文本中表达的情感词汇、语气和情感强度。
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- 分析上下文中的情感线索。
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### 技能 3: 情感判定
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- 根据识别到的情感信息，判断整体情感倾向。
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## 输出格式
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- **情感分析：**[分析过程]
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- **最终结果：**[[Positive]]/[[Neutral]]/[[Negative]]`,metric_standard:`# 角色
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你是一位专业的模型评估专家，擅长根据预设标准对模型输出进行综合评分（0-5分）。
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## 评估标准
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请从以下维度对模型输出进行评分：
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1. 准确性：回答是否准确无误
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2. 完整性：是否完整覆盖了问题的各个方面
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3. 连贯性：回答是否逻辑清晰、结构合理
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4. 可读性：语言表达是否流畅、易懂
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## 输出格式
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- **评分理由：**[详细说明]
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- **最终评分：**[0-5 的分数]`,semantic:`# 角色
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你是一位专业的语义相似度评估专家，擅长计算两段文本之间的语义相似程度。
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## 任务
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请评估生成文本与参考文本在语义上的相似程度，给出 0-1 之间的分数。
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## 输出格式
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- **相似度分析：**[分析过程]
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- **相似度分数：**[0-1 的分数]`,custom:`# 自定义评估器
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请在此编写您的自定义评估 Prompt...`},le={class:"method-desc"},ae={class:"method-desc"},te={style:{width:"100%"}},c=.5,oe=R({__name:"DimensionFormFields",props:L({evalModels:{},showDescription:{type:Boolean,default:!0},showStatusSettings:{type:Boolean,default:!0},allowedTypes:{default:()=>["classification","metric","text_similarity"]}},{modelValue:{required:!0},modelModifiers:{}}),emits:["update:modelValue"],setup(p){const P=G(async()=>(await k(()=>Promise.resolve({}),__vite__mapDeps([0])),(await k(()=>import("./index-DFkjzvE0.js").then(l=>l.w),__vite__mapDeps([1,2,3]))).MdEditor)),D=p,e=B(p,"modelValue"),N=U(()=>Object.entries(j).filter(([u])=>D.allowedTypes.includes(u)).map(([u,l])=>({value:u,label:l}))),x=U(()=>e.value.type?M[e.value.type]||[]:[]);return b(()=>e.value.type,u=>{var s,i;if(!u)return;const l=((i=(s=M[u])==null?void 0:s[0])==null?void 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