标注员的职业进化：如何利用 Coze 搭建自动化“预标注”智能体

2025-11-26 14:15:38
文章摘要
在大模型时代，纯人工的数据标注（Manual Labeling）正面临“不可能三角”的崩塌：成本高、速度慢、标准难统一。未来属于 HITL (Human-in-the-Loop，人机协同) 模式。本文将演示如何利用 Coze 搭建一个自动化工作流，接入 DeepSeek 大模型对原始数据进行“预标注”。你的角色将从“搬运数据的矿工”进化为“制定标准的质检员（Auditor）”，实测人效可提升 50

摘要：

在大模型时代，纯人工的数据标注（Manual Labeling）正面临“不可能三角”的崩塌：成本高、速度慢、标准难统一。未来属于 HITL (Human-in-the-Loop，人机协同) 模式。本文将演示如何利用 Coze 搭建一个自动化工作流，接入 DeepSeek 大模型对原始数据进行“预标注”。你的角色将从“搬运数据的矿工”进化为“制定标准的质检员（Auditor）”，实测人效可提升 500%。


01. 认知重构：从 Labor 到 Auditor

传统标注员的一天是这样的：

打开图片 -> 寻找目标 -> 鼠标拉框 -> 选择标签 -> 下一张。

耗时：平均 45秒/张。

AI 赋能后的工作流是这样的：

Agent 预标注（毫秒级） -> 生成 JSON 结果 -> 人工一眼扫视 -> 仅修正错误项 -> 确认。

耗时：平均 8秒/张。

在这个过程中，AI 完成了 90% 的体力活，人只需要提供 10% 的判断力。这种模式下，Prompt 就是你的标注规则书。


02. 实战准备：工具选型逻辑

为了实现这个目标，我们需要一套高性价比的工具组合：

1. 大脑（模型层）：DeepSeek V2

  1. a. 理由： 性价比极高（Input 价格极低），代码理解和指令遵循能力强，非常适合处理批量标注任务，成本不到 GPT-4 的 1%。

2. 手脚（编排层）：Coze (扣子)

  1. a. 理由： 零代码搭建工作流，支持批量运行，且能方便地输出结构化数据（JSON）。

3. 终端（平台层）：Label Studio (概念对接)

  1. a. 理由： 业界通用的开源标注平台，我们需要让 Coze 输出 Label Studio 能识别的 JSON 格式。


03. 实操 SOP：搭建“实体抽取（NER）”预标注智能体

假设任务是：从一堆电商评论中，提取出 “产品名称”、“颜色”、“瑕疵点”，并判断 “情感倾向”。

Step 1: 创建 Coze 工作流

登录 Coze，创建然后进入 面板，点击“创建工作流”。

Step 2: 编写核心 Prompt (LLM 节点)

在 LLM 节点中，选择模型（推荐 DeepSeek 或 Coze 内置的云雀/Moonshot），并输入以下 结构化 Prompt。

预标注专用 Prompt：

【角色设定】
你是一个资深的数据标注专家，专门负责电商评论的命名实体识别（NER）和情感分析。

【任务目标】
分析用户输入的【评论文本】，提取关键信息，并严格按照 JSON 格式输出。

【标注规则】
1. Product: 提取具体的产品名词。
2. Color: 提取产品颜色。
3. Defect: 提取用户提到的质量问题/瑕疵。
4. Sentiment: 判断整体情感，仅限 [Positive, Negative, Neutral]。

【输出要求】
1. 必须仅输出 JSON 代码，不要包含 markdown 标记或任何解释性文字。
2. JSON 结构必须符合 Label Studio 的预标注格式（如下例）。

【示例 Input】
"这件红色的连衣裙面料很舒服，但是拉链有点卡，总体还行。"

【示例 Output JSON】
{
  "data": {
    "text": "这件红色的连衣裙面料很舒服，但是拉链有点卡，总体还行。"
  },
  "predictions": [{
    "result": [
      {
        "from_name": "label",
        "to_name": "text",
        "type": "labels",
        "value": { "start": 2, "end": 5, "text": "连衣裙", "labels": ["Product"] }
      },
      {
        "from_name": "label",
        "to_name": "text",
        "type": "labels",
        "value": { "start": 5, "end": 7, "text": "红色", "labels": ["Color"] }
      },
      {
        "from_name": "label",
        "to_name": "text",
        "type": "labels",
        "value": { "start": 18, "end": 23, "text": "拉链有点卡", "labels": ["Defect"] }
      }
    ],
    "score": 0.95
  }]
}

【当前 Input】
{{input_text}}

关键点解析：

● 我们强制 AI 输出 Label Studio 支持的 predictions 结构，包含 start (起始偏移量) 和 end (结束偏移量)。

● 这需要 AI 具备极强的字符计数能力。如果模型计数不准，可以改用 Coze 的 Code 节点 写 Python 脚本来通过正则匹配校准 start/end 索引。

Step 3: 数据清洗与输出 (Code 节点)

大模型输出的 JSON 有时会带 ```json 这种 Markdown 符号。我们需要加一个简单的 Python Code 节点来清洗它。

async def main(args: Args) -> Output:
    raw_output = args.params['llm_result']
    # 清洗 Markdown 标记
    clean_json = raw_output.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
    return {"clean_json": clean_json}


04. 深度复盘：人效提升 500% 的数学逻辑

为什么这种模式能带来质变？我们来算一笔账。

传统人工标注模型：

● 阅读理解：10s

● 定位实体 A/B/C：20s

● 鼠标操作（框选）：15s

● Total：45s / 条

AI 预标注 + 人工审核模型：

● AI 预处理：0s (后台异步并发运行，不占人工时间)

● 人工扫视（Verify）：3s (人眼对高亮色块极敏感)

● 微调修正（Fix）：5s (仅 20% 的数据需要修正)

● 平均 Total：3s + (5s * 20%) = 4s / 条

45s vs 4s —— 理论效率提升超过 10 倍。 考虑到疲劳度和系统切换，500% (5倍) 是一个非常保守且容易达成的目标。


05. 职业进阶：从 Labeler 到 Prompt Engineer

在这套工作流中，标注员的核心竞争力发生了转移：

1. 不再比拼手速，而是比拼Prompt 的调优能力。

  1. a. 问题：AI 总是把“苹果”识别为水果，而不是手机。
  2. b. 解决：修改 Prompt 中的 Few-Shot（少样本提示），加入反例。

2. 不再是单点作业，而是SOP 的制定者。

  1. a. 你需要定义什么是“瑕疵”，并教会 AI 去识别。

下期预告：

搞定了数据，接下来进入模型研发层。对于不会写复杂算法的工程师，如何利用 IDE 里的 AI 助手重构代码？下期我们将实战 《重构开发范式：机器学习工程师如何利用 Cursor + Claude 打造“结对编程”流水线》。

 #CozeWorkflow #DataAnnotation #HITL #PromptEngineering#

声明：该内容由作者自行发布，观点内容仅供参考，不代表平台立场；如有侵权，请联系平台删除。