多模态标注
使用文本、图像、音频、视频、地理空间、3D 点云和 4D 标注工具，从一个平台支持不同的模型构建工作流。
AI Data Platform (ADAP)
认领Appen 的 AI Data Platform (ADAP) 是一体化多模态标注与工作流平台，支持借助人工验证数据构建、微调、对齐和评估 AI 模型，并可通过自动化、专家审核与集成助力团队规模化生产数据。
用于人工验证训练和评估数据的 AI 数据平台
Appen 的 AI Data Platform (ADAP) 是一款灵活的标注平台，面向使用人工验证数据构建 AI 系统的团队。它结合自动化与人工监督，支持跨多种模态和应用场景的数据生产。
该平台面向完整的 AI 数据生命周期，从标注和微调到红队测试、检索增强生成、搜索相关性及其他模型评估工作流。Appen 将 ADAP 定位为企业级平台，适合需要在不失去质量或流程控制的情况下扩大数据工作的团队。
核心平台能力
自定义工作流设计
配置任务参数、路由规则和多阶段审核，使数据生产流程符合每个项目的要求。
协作与人力管理
将内部专家与 Appen 的全球众包结合，并借助分析与人力管理工具实现协同生产。
自动化与人工把控
使用模板、AI 辅助标注和 LLM 集成，在保留人工审核的同时提升吞吐量。
质量控制
监控贡献者表现，使用金标准测试题，并应用智能验证器以保持跨项目质量。
系统集成
通过实时 API 端点、AWS 和 Azure 集成、webhook 选项及标准 API 连接到现有技术栈。
团队使用 ADAP 的常见方式
训练数据生产
使用支持多种标注格式和审核阶段的平台，为语言、视觉、音频和多模态模型构建带标签的数据集。
对齐与评估
借助结构化任务路由和质量控制，运行模型对齐和安全工作流，例如 SME RLHF、红队测试和蒸馏。
RAG 与搜索工作流
支持依赖人工判断、专家审核和一致验证的检索增强生成与搜索相关性项目。
混合人力运营
当项目既需要领域专业知识又需要规模时，在同一生产流程中协调内部专家与外部贡献者。
流水线集成
通过 API、webhook 和云集成将标注输出连接到下游系统，适合已拥有现有 ML 技术栈的团队。
Pros and Cons
Pros
- 覆盖多种模态，包括文本、音频、图像、视频、地理空间、3D 点云和 4D 数据。
- 支持在人与内部专家共同参与同一工作流。
- 包含路由规则和多阶段审核等工作流控制。
- 通过性能监控、金标准问题和验证器加入质量检查。
- 提供通过 API、webhook、AWS 和 Azure 的集成选项。
Cons
- 未在可获取页面中列出公开价格。
- 来源未提供详细的部署要求或实施时间表。
FAQ
Appen 的 AI Data Platform (ADAP) 用于什么？
Appen 将 ADAP 定位为一体化 AI 数据平台，结合自动化与人工审核使用。它用于标注、LLM 微调、模型蒸馏、红队测试、RAG 和搜索相关性工作。
该平台支持哪些数据类型？
来源说明 ADAP 可标注文本、图像、音频、视频、地理空间数据、3D 点云和 4D 格式。它还支持面向文本标注与抽取、音频标注、图像标注、3D 点云和 4D 标注的专用工具。
ADAP 是否可与其他系统集成？
是的。Appen 表示 ADAP 包括实时 API 端点、AWS 和 Azure 集成，以及 webhook 和标准 API 选项，可连接现有技术栈。
内部团队和外部贡献者能否在 ADAP 中协作？
Appen 表示，其平台支持内部专家与 Appen 的全球众包协作，并配备人力管理工具和内置分析功能。
Appen 的费用是多少？
来源未列出 ADAP 的公开定价，且定价页面返回未找到结果。根据现有页面，定价应视为销售驱动或未公开说明。
Quick Facts
- 类别
- AI 数据平台
- 产品
- AI Data Platform (ADAP)
- 主要用户
- AI 团队、标注人员和专家审核员
- 主要工作流
- 标注、LLM 微调、红队测试、RAG、搜索相关性
- 集成
- 实时 API 端点、AWS、Azure、webhook、标准 API
- 来源域名
- appen.com