autolabel

用 LLM 自动标注文本数据，省时省力

autolabel 是一个基于大型语言模型（LLM）的文本数据标注、清洗和增强工具。它解决了传统人工标注成本高、效率低的问题，通过配置化方式让用户利用 LLM 自动完成分类、实体识别、情感分析等多种标注任务。核心能力包括：支持多种 LLM 后端（如 OpenAI、Hugging Face 等），提供数据质量评估与置信度打分，支持主动学习策略以优化标注效率，并能处理大规模数据集。用户可通过简单的配置文件定义标注任务，无需编写复杂代码，适合快速构建和迭代 NLP 训练数据集。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 2331

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队refuel-ai

所属国家

官网地址https://docs.refuel.ai

GitHubhttps://github.com/refuel-ai/autolabel

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，免费使用，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型anthropic-claude,data-science,gpt-4,huggingface-transformers,langchain,large-language-models,llm,llms,machine-learning,openai,python

GitHub 星标★ 2331

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-03-23 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数8

使用教程

难度：入门约 15 分钟部署方式：库/依赖 6 步

环境要求

Python 环境（需能运行 pip）
一个可用的 LLM 提供方 API Key（如 OpenAI）
待标注的文本数据集（如 CSV 文件）

安装与启动步骤

1安装 autolabel

使用 pip 从 PyPI 安装官方包 refuel-autolabel，建议在虚拟环境中执行。
```
pip install refuel-autolabel
```
2编写标注配置

新建 config.json，写明 task_name、task_type、模型 provider/name、数据集列与提示词、标签列表。
3初始化标注代理

在 Python 中导入 LabelingAgent 与 AutolabelDataset，用配置文件初始化 agent。
```
from autolabel import LabelingAgent, AutolabelDataset
agent = LabelingAgent(config='config.json')
```
4预览提示词

先做 dry-run，打印实际发送给 LLM 的 prompt 与预估成本，确认无误再正式跑。
```
ds = AutolabelDataset('dataset.csv', config='config.json')
agent.plan(ds)
```
5执行标注

调用 agent.run 对数据集进行标注，结果保存为带 llm_label 列的 dataframe。
```
ds = agent.run(ds)
```
6查看结果

用 ds.df.head() 检查生成的标签列，确认标注结果符合预期。
```
ds.df.head()
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`task_name`	是	标注任务名称，会用作输出标签列的前缀	`MovieSentimentReview`
`task_type`	是	任务类型，如 classification 分类任务	`classification`
`model.provider`	是	LLM 供应商，如 openai	`openai`
`model.name`	是	使用的具体模型名	`gpt-3.5-turbo`
`dataset.label_column`	是	数据集中存放标签的列名	`label`
`dataset.delimiter`	是	数据集文件的分隔符	`,`

如何确认成功

运行 agent.plan(ds) 后能打印预估成本与完整 Prompt 示例，说明配置和依赖可用。

常见问题

Q：安装后如何确认包名正确？

A：README 给出的安装命令是 pip install refuel-autolabel，导入时使用 from autolabel import LabelingAgent，两者名称不同属正常。

Q：必须先 dry-run 吗？

A：README 建议第 2 步先 plan 预览最终 prompt 和预估成本，确认无误后再执行 run，避免浪费调用费用。

Q：结果存在哪里？

A：agent.run(ds) 返回的 ds 对象含 dataframe，标签列名为 _llm_label，可用 ds.df 查看。

Q：数据文件格式有限制吗？

A：配置中的 dataset.delimiter 决定分隔符，示例使用 CSV 并设置 delimiter 为逗号。

注意事项

README 未提供 API Key 的配置方式，需参考官方文档 https://docs.refuel.ai/ 自行设置。
先把 task_guidelines 和 few_shot_examples 调好，再对全量数据运行，可显著降低标注成本。
README 的 benchmark 脚本针对仓库源码目录 autolabel/benchmark 运行，普通用户可忽略。

核心亮点

支持多种主流 LLM 后端，灵活切换
提供置信度评分和主动学习，提升标注质量
配置驱动，无需编程即可定义复杂标注任务

不足之处

依赖外部 LLM API，可能产生费用
文档/社区待观察

适用场景

快速构建 NLP 训练数据集
清洗和去重大规模文本数据
为下游任务生成弱监督标签

替代项目

Snorkel、Label Studio、Prodigy

项目介绍

autolabel 是数据集领域的开源项目，由 refuel-ai 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（2,331）位列前 30%，在数据集分类的 279 个项目里位列前 14%。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，免费使用，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：快速构建NLP训练数据集。同类可对比的替代方案包括 Snorkel、Label Studio、Prodigy。

上一篇：synthetic-data-generator

下一篇：DataDesigner